ChatEvaluate

この機能には次が必要です：外部アカウント »

ChatEvaluate[chat,prompt]

ChatObject chat に prompt とその補足を加える．

ChatEvaluate[prompt]

ChatObjectに適用可能なChatEvaluateの演算子形を表す．

詳細とオプション

  • ChatEvaluateはChatObjectの会話を続けるために使われる．
  • ChatEvaluateは，外部サービスの認証，請求，インターネット接続を必要とする．
  • 次は，使用可能な prompt の値である．
  • "text"静的テキスト
    LLMPrompt["name"]リポジトリのプロンプト
    StringTemplate[…]テンプレートのテキスト
    TemplateObject[…]プロンプト作成用のテンプレート
    Image[…]画像
    {prompt1,…}プロンプトのリスト
  • TemplateObjectで作成したプロンプトには，テキストと画像を入れることができる．すべてのLLMが画像をサポートする訳ではない．
  • 次は，使用可能なオプションである．
  • Authentication Inherited明示的なユーザIDとAPIキー
    LLMEvaluator Inherited使用するLLMの設定
    ProgressReporting$ProgressReporting計算の進捗状況の報告方法
  • LLMEvaluatorがInheritedに設定されているときは，chat で指定されたLLM設定が使われる．
  • LLMEvaluatorをLLMConfigurationオブジェクトあるいは以下のキーの任意のものを持つ連想に設定することができる．
  • "MaxTokens"生成するトークンの最大数
    "Model"ベースモデル
    "PromptDelimiter"プロンプト間に挿入する文字列
    "Prompts"初期プロンプトまたはLLMPromptGeneratorオブジェクト
    "StopTokens"生成を止めるトークン
    "Temperature"サンプリング温度
    "ToolMethod"ツールの呼出しに使用するメソッド
    "Tools"使用可能にするLLMToolオブジェクトのリスト
    "TopProbabilities"サンプリングクラスのカットオフ
    "TotalProbabilityCutoff"サンプリング確率のカットオフ（核サンプリング）
  • 次は，"Model"の有効な形式である．
  • name名前付きのモデル
    {service,name}service からの名前付きのモデル
    <|"Service"service,"Name"name|>完全に指定されたモデル
  • "Prompts"で指定されたプロンプトは，ロールが"System"に設定された chat のメッセージの先頭に追加される．
  • 複数のプロンプトは"PromptDelimiter"特性で分離される．
  • 生成されたテキストは，配布物からサンプリングされる．サンプリングの詳細は，以下のLLMEvaluator特性で指定できる．
  • "Temperature"tAutomatic正の温度 t を使ったサンプリング
    "TopProbabilities"kAutomatic最もありそうな k 個のクラスからのサンプリング
    "TotalProbabilityCutoff"pAutomatic最低でも p の累積確率を持つ最もありそうな選択肢からのサンプリング（核サンプリング）
  • これらのパラメータがAutomaticのときは，指定された"Model"のデフォルトが使われる．
  • 次は，"ToolMethod"の可能な値である．
  • "Service"service のツールメカニズムに依存する
    "Textual"プロンプトベースのツール呼出しを使う
  • 次は，Authenticationの可能な値である．
  • Automatic認証スキームを自動選択する
    Inheritedchat から設定を継承する
    Environment環境変数のキーをチェックする
    SystemCredentialシステムキーチェーンのキーをチェックする
    ServiceObject[…]サービスオブジェクトから認証を継承する
    assoc明示的なキーとユーザIDを与える
  • AuthenticationAutomaticのとき，関数はEnvironmentとSystemCredentialの変数ToUpperCase[service]<>"_API_KEY"をチェックする．それ以外の場合はServiceConnect[service]が使われる．
  • Authenticationassoc の assoc は以下のキーを含むことができる．
  • "ID"ユーザID
    "APIKey"認証に使われるAPIキー
  • ChatEvaluateは機械学習を使う．含まれるメソッド，訓練集合，バイアスはWolfram言語のバージョンによって異なることがあり，与えられる結果も異なる可能性がある．

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (3)

新たなチャットを作成する：

会話にメッセージと応答を加える：

マルチモーダルモデルを指定してチャットを作成する：

これで，テキストと画像の両方が会話に使える：

ツールでチャットオブジェクトを作成する：

LLMの答をツールの呼出しステップとともに表示する：

スコープ  (3)

新たな会話を始める：

既存の会話を続ける：

関数を演算子として使う：

オプション  (10)

Authentication  (4)

APIの認証キーを与える：

システムのキーチェーン中にキーを探す：

キーの名前を指定する：

システム環境でキーを探す：

サービスオブジェクトを介して認証する：

LLMEvaluator  (6)

使用するサービスを指定して答を生成する：

サービスとモデルの両方を指定する：

デフォルトで，テキストの生成は中止トークンが生成されるまで続く：

生成されるサンプル（トークン）の数を制限する：

温度0でサンプリングが実行されるように指定する：

より多くのバリエーションが生成されるようにより高い温度を指定する：

分布を切り捨てる前に最大累積確率を指定する：

生成に使用するサービスとモデルを指定する：

自動的に挿入するプロンプトを指定する：

アプリケーション  (1)

ツールの呼出し  (1)

LLMが呼び出せるツールを定義する：

このツールでチャットオブジェクトのインスタンスを作成する：

このツールを使って正確な答が得られる質問を行う：

考えられる問題  (1)

特定のサービスでチャットセッションを評価すると，認証情報が埋め込まれる：

デフォルト設定のAuthenticationInheritedのときは，別のサービスの認証がうまくいかない：

AuthenticationAutomaticを使うか，新たなサービスに対する明示的な認証を与えるかして再接続する：

Wolfram Research (2023), ChatEvaluate, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html.

テキスト

Wolfram Research (2023), ChatEvaluate, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html.

CMS

Wolfram Language. 2023. "ChatEvaluate." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html.

APA

Wolfram Language. (2023). ChatEvaluate. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ChatEvaluate.html

BibTeX

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BibLaTeX

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