def generate_prompt(related_docs: List[str], query: str, prompt_template: str = PROMPT_TEMPLATE, ) -> str: context = "\n".join([doc.page_content for doc in related_docs]) prompt = prompt_template.replace("{question}", query).replace("{context}", context) return prompt

这是一段 Python 代码，它定义了一个名为 generate_prompt 的函数，该函数接受三个参数：related_docs、query 和 prompt_template，并返回一个字符串类型的 prompt。

函数的主要作用是根据一个问题和相关文档生成一个 prompt，其中 prompt_template 是一个包含特定占位符的字符串模板，{question} 和 {context} 分别代表问题和相关文档的内容。函数首先将相关文档的内容连接成一个长字符串，然后使用 replace 方法将 prompt_template 中的占位符替换为实际的值，最后返回生成的 prompt。

相关问题

#生成一个最长长度为max_length的句子def generate_text(self, max_length):

好的，我理解你想要让我实现一个在指定最大长度下生成句子的方法。这个方法可以使用ChitGPT模型生成文本，同时限制最大长度，以确保生成的文本不会太长。

以下是一个示例代码，它接受一个整数参数max_length，并返回一个长度不超过max_length的句子：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

class ChitGPT:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.model.to(self.device)

    def generate_text(self, max_length):
        prompt = ""
        while not prompt:
            prompt = input("Input your prompt: ")
        encoded_prompt = self.tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(self.device)
        output_sequences = self.model.generate(
            input_ids=encoded_prompt,
            max_length=max_length + len(encoded_prompt[0]),
            temperature=0.7,
            top_k=0,
            top_p=0.9,
            repetition_penalty=1.5,
            do_sample=True,
            num_return_sequences=1,
        )
        generated_sequence = output_sequences[0].tolist()
        text = self.tokenizer.decode(generated_sequence, clean_up_tokenization_spaces=True)
        text = text[: text.find(self.tokenizer.eos_token)]
        return text

这个方法首先会要求用户输入一个prompt，然后使用ChitGPT模型生成一个文本序列。生成的文本序列会被转换成可读的字符串，并返回给调用者。注意，我们在生成文本时使用了一些参数，例如temperature、top_k、top_p和repetition_penalty，这些参数可以控制生成文本的多样性和质量。

如何重写下列代码，实现类似ChatGPT官网式样的问答。另外如果没有收到返回值时，显示等待，并且禁止输入新的提问。from flask import Flask, jsonify #from flask_restful import Resource, Api import openai app = Flask(__name__) openai.api_key = "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" @app.route('/') def generate_text(): prompt = "如何做像肯德基一样的炸鸡？" try: response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.5 ) return jsonify(response["choices"][0]["text"]) except openai.exceptions.OpenAiError as e: return jsonify(error=str(e)) except Exception as e: return jsonify(error=str(e)) if __name__ == '__main__': app.config['JSON_AS_ASCII'] = False app.run(debug=True)

为了实现类似ChatGPT官网样式的问答，可以使用JavaScript或jQuery在页面上实现实时输入和输出的功能。可以使用Ajax请求来与服务器进行通信，在服务器没有返回结果之前禁止用户输入新的提问。

下面是一个简单的示例代码：

from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if request.method == 'POST':
        user_input = request.form['input']
        # 在这里调用模型并处理用户输入
        response = model.generate(user_input)
        return jsonify({'response': response})
    return '''
        <form method="post">
            <input type="text" name="input" id="input" onkeydown="if(event.keyCode==13)event.returnValue=false;">
            <input type="button" value="Submit" onclick="submitForm()">
        </form>
        <script>
            function submitForm(){
                var input = document.getElementById('input').value;
                if(input.trim() === '') return;
                document.getElementById('input').setAttribute('readonly', true);
                document.getElementById('input').value = "等待中...";
                var xhr = new XMLHttpRequest();
                xhr.open('POST', '/');
                xhr.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json');
                xhr.onload = function() {
                    if (xhr.status === 200) {
                        var response = JSON.parse(xhr.responseText);
                        console.log(response);
                        document.getElementById('input').value = response.response;
                        document.getElementById('input').removeAttribute('readonly');
                    }
                };
                xhr.send(JSON.stringify({'input': input}));
            }
        </script>
    '''

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这段代码将会在页面上显示一个简单的文本输入框和一个提交按钮。当用户在输入框中输入内容并按下提交按钮