輸入簡短文本，生成更加豐富的長文。
“溫度”（temperature）：控制文本生成的多樣性。

一、定制客戶郵件

根據客戶的評價和其中的情感傾向，使用大語言模型針對性地生成回復郵件。將大大提升客戶滿意度。

# 我們可以在推理那章學習到如何對一個評論判斷其情感傾向
sentiment = "消極的"# 一個產品的評價
review = f"""
他們在11月份的季節性銷售期間以約49美元的價格出售17件套裝，折扣約為一半。\
但由于某些原因（可能是價格欺詐），到了12月第二周，同樣的套裝價格全都漲到了70美元到89美元不等。\
11件套裝的價格也上漲了大約10美元左右。\
雖然外觀看起來還可以，但基座上鎖定刀片的部分看起來不如幾年前的早期版本那么好。\
不過我打算非常溫柔地使用它，例如，\
我會先在攪拌機中將像豆子、冰、米飯等硬物研磨，然后再制成所需的份量，\
切換到打蛋器制作更細的面粉，或者在制作冰沙時先使用交叉切割刀片，然后使用平面刀片制作更細/不粘的效果。\
制作冰沙時，特別提示：\
將水果和蔬菜切碎并冷凍（如果使用菠菜，則輕輕煮軟菠菜，然后冷凍直到使用；\
如果制作果醬，則使用小到中號的食品處理器），這樣可以避免在制作冰沙時添加太多冰塊。\
大約一年后，電機發出奇怪的噪音，我打電話給客服，但保修已經過期了，所以我不得不再買一個。\
總的來說，這些產品的總體質量已經下降，因此它們依靠品牌認可和消費者忠誠度來維持銷售。\
貨物在兩天內到達。
"""

from tool import get_completionprompt = f"""
你是一位客戶服務的AI助手。
你的任務是給一位重要客戶發送郵件回復。
根據客戶通過“```”分隔的評價，生成回復以感謝客戶的評價。提醒模型使用評價中的具體細節
用簡明而專業的語氣寫信。
作為“AI客戶代理”簽署電子郵件。
客戶評論：
```{review}```
評論情感：{sentiment}
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)

尊敬的客戶，非常感謝您對我們產品的評價。我們非常抱歉您在購買過程中遇到了價格上漲的問題。我們一直致力于為客戶提供最優惠的價格，但由于市場波動，價格可能會有所變化。我們深表歉意，如果您需要任何幫助，請隨時聯系我們的客戶服務團隊。我們非常感謝您對我們產品的詳細評價和使用技巧。我們將會把您的反饋傳達給我們的產品團隊，以便改進我們的產品質量和性能。再次感謝您對我們的支持和反饋。如果您需要任何幫助或有任何疑問，請隨時聯系我們的客戶服務團隊。祝您一切順利！AI客戶代理

二、引入溫度系數

temperature 的值越大，語言模型輸出的多樣性越大；temperature 的值越小，輸出越傾向高概率的文本。
舉個例子，在某一上下文中，語言模型可能認為“比薩”是接下來最可能的詞，其次是“壽司”和“塔可”。若 temperature 為0，則每次都會生成“比薩”；而當 temperature 越接近 1 時，生成結果是“壽司”或“塔可”的可能性越大，使文本更加多樣。

可預測、可靠的輸出，則將 temperature 設置為0
更具創造性的多樣文本，那么適當提高 temperature