prompt completion

Prompt completion是一种写作练习的形式，根据给出的开头段落，要求将其补充完整。这种练习可以帮助写作者扩展思维，培养创造性和逻辑性。在prompt completion中，完成的段落需要与开头段落保持一致的风格，同时要有清晰的结构和连贯的逻辑。

例如，一个prompt completion的开头可以是：“春天来了，万物复苏，大自然焕发着勃勃生机。青山绿水，花草树木，构成了一幅美丽的画卷。在这个季节里，我最喜欢的事情是……”

接着，我们需要补充完整这段文字：

春天来了，万物复苏，大自然焕发着勃勃生机。青山绿水，花草树木，构成了一幅美丽的画卷。在这个季节里，我最喜欢的事情是漫步在花海中。此时，各种五颜六色的花朵竞相开放，散发出阵阵香气，宛如置身于彩虹之中。每一朵花都有着不同的形状和芳香，我不禁驻足观赏，感叹大自然的神奇与美妙。同时，我也喜欢伴随着微风的轻拂声，坐在草地上读书。这时，阳光透过树叶的缝隙洒在身上，暖暖的，给我带来一种宁静与舒适。树枝上的小鸟们争相叫唤，形成了一曲美妙的交响乐。我静静地沉浸其中，享受大自然带来的宁静与和谐。

总之，prompt completion是一种有趣的写作练习形式，通过补充完整段落，不仅能锻炼语言组织能力和创造力，同时也让我们更深入地体会和感受周围的环境和美好。

相关问题

prompt = f""" What is the sentiment of the following product review, which is delimited with triple backticks? Review text: '''{lamp_review}''' """ response = get_completion(prompt) print(response)是什么意思

这段代码是在使用一个自然语言处理的API与模型进行交互，通过输入一个prompt（即对模型的请求或问题），获取模型的输出（即模型对请求或问题的回答）。这个特定的代码段的目的是使用模型来预测一个产品评论的情感倾向，具体来说是使用模型来判断一个由三个反引号包围的灯的评论的情感是积极的还是消极的。`lamp_review`是一个Python变量，其中包含了灯的评论文本。`get_completion`是一个函数，它将输入的prompt传递给AI模型，然后返回模型生成的响应。最后，这个代码段将输出模型的响应。

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"): messages = [{"role": "user", "content": prompt}] response = openai.ChatCompletion.create( model=model, messages=messages, temperature=0, return response.choices[0].message["content"]是什么意思

这是一个 Python 函数，用于使用 OpenAI 的 ChatCompletion API 进行对话生成。该函数的输入参数包括 prompt（即用户在对话中输入的内容）和 model（即用于生成对话的模型）。函数内部创建了一个包含用户输入内容的消息列表，然后调用 OpenAI 的 API 生成对话，并从 API 返回的响应中提取出生成的回复内容，最后将其作为函数的输出结果返回。其中 temperature 参数用于控制生成回复的随机程度，这里设置为 0 表示生成的回复尽可能符合模型预测的结果。