NLP实践——Llama-2 多轮对话prompt构建

# 导入必要的库
import os
from llama_2_engine import Llama2Engine
 
# 初始化Llama-2对话引擎
engine = Llama2Engine()
 
# 设置对话的基本提示词
prompt_prefix = (
    "你是一个大型语言模型，被训练来进行高质量的文本生成和对话。"
    "你可以理解和回答问题，参与有深度的对话，还能在多个主题之间切换。"
    "你是自由的，你是开源的，你是我们的朋友。"
    "\n\n"
    "对话: "
)
 
# 设置对话的基本提示词
prompt_suffix = "\n\n你的回答是什么?"
 
# 用户的问题或者指令
user_input = "世界上有多少种程序设计语言?"
 
# 构建完整的提示词
full_prompt = prompt_prefix + user_input + prompt_suffix
 
# 执行对话并获取模型的回答
response = engine.respond(full_prompt)
 
# 打印回答
print(response)

这段代码演示了如何使用Llama-2-engine库与Llama-2模型进行交互。首先初始化了Llama-2的对话引擎，然后定义了提示词的前缀和后缀，用于组织用户的问题或指令并提示模型产出回答。最后，通过调用respond方法将完整的提示词发送给模型，并打印出模型的回答。