Problem mit der Aufforderung zur Verwendung von FAISS als Vektorspeicher, um Dialoge basierend auf Stimmungsemotionen zu ⇐ Python

[Anonymous]

Ich habe einen .csv -Datensatz, der aus dem Textdialog zwischen zwei Personen und der Bewertung der zugehörigen Emaotionen besteht: < /p>

Code: Select all

| Text_Dialog        | joy | anger | sad | happy |
|--------------------|-----|-------|-----|-------|
| -Tom:""  -Jerry:"" | 10  | 50    | 10  | 30    |
| ...                | 46  | 0     | 0   | 54    |
< /code>
Verwenden dieses Datensatzes [url=viewtopic.php?t=14917]Ich möchte[/url] ein Emotionsgefühl erstellen, das auf Textdaten basiert, die LLMs über Python 3.10 verwenden.FAISS

) Verwenden des Datensatzes, und ich möchte ihn mithilfe von LLM- und Text -Generierungspipeline fordern, um das Emotionsgefühl zu informieren. Im Moment erhalte ich eine Antwort, die nicht gerade für die Klassifizierung eines Dialogs geeignet ist. Beispiel für eine solche zurückgegebene Antwort lautet (für "Hallo" Eingabe): < /p>

Code: Select all

enter your question:hello
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:50256 for open-end generation.
System: give sentiment on the emotion of the user question Context: ['Hello ? Hello ? ' ' ( No response ; Silence ) '
' Hello ? Who is calling , please ? ' ' ( No response ) '
' Listen , I know who you are . If you call this number again , I ’ ll call the police . You ’ ll be arrested . I ’ Ve got your number . ']

['Hi.Mike . ' ' Hi , Peter ! How are you ? ' ' Fine , thanks.And you ? '
' Very well , thanks . ']

['Hello , Mary . ' ' Hello , Brian . ' ' Here is my friend Bob . '
' Hello , Bob . ']
Human: hello! Welcome to my friend. [ Hello ('Hello? Hello? Hi! Hi? '! Hello??. Hello?') Hello Hello Hello ('Hello? Hi? '! Hello?.Hello?') Hello Hello Hello Hello
< /code>
Der Auflaufcode ist Folgendes: < /p>
# code for creating a vector store and indexing within the dataset
...
retriever = vector_store.as_retriever(search_type="similarity", search_kwargs={"k": 3})

# prompt code for emotion sentiment analysis

from langchain.chains import create_retrieval_chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

text_generator = pipeline("text-generation", model="gpt2", max_new_tokens=50)
llm = HuggingFacePipeline(pipeline=text_generator)
system_prompt = (
"give sentiment on the emotion of the user question "
"Context: {context}"
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", system_prompt),
("human", "{input}"),
]
)
question_answer_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)
rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)
query = input("enter your question:")
response = rag_chain.invoke({"input": query})
print(response["answer"])

Wie ändere ich den Eingabeaufforderung Code, um eine Klassifizierung der Antwort für Emotionsgefühle zu generieren?