TypeChat全面指南：从核心概念到使用

1. 简介

TypeChat是由微软开发的一个开源项目，旨在为开发者供给一个界说大言语模型回来的呼应结构的解决方案。它可以协助开发者快速构建谈天界面或定制化的AI Agent，经过界说Prompt和Schema，将自然言语恳求转化为特定类型的JSON目标。

TypeChat的首要特点包括：

• 灵敏性：TypeChat允许开发者依据自己的需求界说Prompt和Schema，以习惯不同的场景和数据结构。
• 大模型对接：TypeChat支撑接入不同的大言语模型，如微软Azure和OpenAI，使开发者可以依据自己的需求挑选适宜的模型。
• 校验和修正：TypeChat供给了校验和修正机制，可以验证用户恳求的格局是否契合界说，并测验修正过错的恳求。
• 扩展性：TypeChat的架构规划具有杰出的扩展性，开发者可以依据需求定制和拓宽TypeChat的功用。

2. 中心概念

在TypeChat中，有一些中心概念需求了解，包括Prompt、Schema和Translator。下面将具体解说这些概念在TypeChat中的作用和关系。

2.1 Prompt

Prompt是用户向TypeChat发送的自然言语恳求，可以是一个问题、一句话或一段对话。Prompt是用户与AI Agent进行交互的办法，用于引导对话和获取回复。在TypeChat中，Prompt被传递给Translator进行处理和转化。

示例代码（界说一个Prompt）：

{
  "message": "你好，我想知道今天的天气怎么样？"
}

2.2 Schema

Schema是TypeChat中界说的一种数据结构，用于描绘Prompt的期望格局和字段。经过界说Schema，可以对用户输入进行校验和修正，保证输入的数据契合预期的格局和要求。Schema可以运用JSON Schema进行界说。

示例代码（界说一个Schema）：

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "message": {
      "type": "string",
      "minLength": 1
    }
  },
  "required": ["message"]
}

2.3 Translator

Translator是TypeChat中的一个组件，担任将用户输入的Prompt转化为特定类型的JSON目标，以便后续处理和传递给大言语模型。Translator依据Schema的界说，对Prompt进行解析、校验和修正，保证生成的JSON目标契合预期的格局。

示例代码（运用Python完成的Translator）：

import jsonschema
def translate(prompt, schema):
    try:
        # 解析Prompt为JSON目标
        data = json.loads(prompt)
        # 校验Prompt是否契合Schema界说
        jsonschema.validate(data, schema)
        return data
    except jsonschema.ValidationError as e:
        # 修正过错的Prompt
        # ...
        return None

以上是TypeChat中的中心概念，Prompt作为用户输入的自然言语恳求，经过Translator进行解析和转化，并依据Schema的界说进行校验和修正。这些概念在TypeChat中相互相关，共同构成了一个灵敏且可定制的谈天界面和AI Agent。

3. 架构规划

TypeChat的全体架构采用了分层规划，包括前端界面、后端服务和大言语模型的对接。下面将具体介绍各个组件的功用和责任。

3.1 前端界面

前端界面是用户与TypeChat进行交互的进口，首要担任展现谈天界面、接纳用户输入并将其发送给后端服务。前端界面可以运用Web技术（如HTML、CSS和JavaScript）或移动运用开发技术（如React Native）进行完成。

示例代码（运用React完成的前端界面）：

import React, { useState } from 'react';
function ChatApp() {
  const [messages, setMessages] = useState([]);
  const handleSendMessage = (message) => {
    // 将用户输入的音讯发送给后端服务
    // ...
    // 更新音讯列表
    setMessages([...messages, message]);
  };
  return (
    <div>
      <div className="message-list">
        {messages.map((message, index) => (
          <div key={index} className="message">{message}</div>
        ))}
      </div>
      <input type="text" onChange={(e) => handleSendMessage(e.target.value)} />
    </div>
  );
}
export default ChatApp;

3.2 后端服务

后端服务是TypeChat的中心组件，担任处理用户输入、调用大言语模型进行推理，并将成果回来给前端界面。后端服务可以运用各种后端开发结构（如Flask、Django或Express.js）进行完成。

示例代码（运用Python和Flask完成的后端服务）：

from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    # 解析用户输入的音讯
    message = request.json['message']
    # 调用大言语模型进行推理
    response = model.predict(message)
    # 回来推理成果给前端界面
    return jsonify({'response': response})
if __name__ == '__main__':
    app.run()

3.3 大言语模型的对接

TypeChat支撑接入不同的大言语模型，如微软Azure和OpenAI的GPT系列模型。对接大言语模型的办法可以经过API调用或直接运用模型库进行推理。

示例代码（运用OpenAI的GPT模型进行推理）：

import openai
def predict(message):
    # 调用OpenAI的GPT模型进行推理
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        prompt=message,
        max_tokens=50
    )
    # 提取推理成果
    return response.choices[0].text.strip()

3.4 数据传输和格局转化

前端界面和后端服务之间的数据传输可以运用HTTP协议进行，常见的数据格局有JSON和FormData。在TypeChat中，可以运用JSON格局进行数据传输，将用户输入的音讯和后端回来的推理成果进行序列化和反序列化。

示例代码（运用JavaScript的fetch API发送POST恳求）：

const sendMessage = async (message) => {
  const response = await fetch('/chat', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({ message })
  });
  const data = await response.json();
  // 处理后端回来的推理成果
  // ...
};

3.5 异步处理和并发控制

在TypeChat中，用户的恳求或许需求进行异步处理，例如调用大言语模型进行推理时或许需求等候一段时间才干回来成果。为了进步体系的并发能力，可以运用异步处理和并发控制机制，如多线程、协程或音讯队列。

示例代码（运用Python的asyncio库进行异步处理）：

import asyncio
async def chat(message):
    # 调用大言语模型进行推理（异步操作）
    response = await model.predict(message)
    # 回来推理成果给前端界面
    return response
@app.route('/chat', methods=['POST'])
def handle_chat():
    message = request.json['message']
    # 异步处理用户恳求
    loop = asyncio.get_event_loop()
    response = loop.run_until_complete(chat(message))
    return jsonify({'response': response})

以上是TypeChat的架构规划和组件结构，经过前端界面、后端服务和大言语模型的协同作业，完成了一个功用强大且灵敏可定制的谈天界面和AI Agent。

3.6 部分细节

TypeChat的架构规划是依据一系列中心组件，这些组件协同作业以完成自然言语恳求到JSON目标的转化。以下是TypeChat的架构规划的一些细节：

3.6.1 TypeChatJsonTranslator

TypeChatJsonTranslator是TypeChat的中心组件之一，它担任将自然言语恳求转化为JSON目标。开发者可以运用createJsonTranslator函数创立一个TypeChatJsonTranslator实例。

以下是一个示例代码：

import { createJsonTranslator } from 'typechat';
// 界说大言语模型和Schema
const model = ...; // 大言语模型实例
const schema = ...; // Schema界说
// 创立TypeChatJsonTranslator实例
const translator = createJsonTranslator(model, schema, 'PizzaOrder');

TypeChatJsonTranslator包括以下特点和办法：

• model: 保存传入的言语模型实例。
• validator: 经过调用createJsonValidator函数，运用传入的schema和typeName创立一个JSON校验器，并将其保存在validator特点中。
• attemptRepair: 一个布尔值，表示在校验失利时是否测验修正JSON目标。
• stripNulls: 一个布尔值，表示是否从终究的JSON目标中剥离空值（null）特点。
• createRequestPrompt(request): 一个函数，用于创立用户恳求的Prompt，包括JSON schema和用户恳求的内容。
• createRepairPrompt(validationError): 一个函数，用于创立修正过错的Prompt，再次恳求用户输入。
• translate(request): 一个异步函数，用于将用户恳求翻译为JSON目标。它运用言语模型model来翻译用户恳求，并调用JSON校验器进行验证。假如验证成功，回来验证成果；不然，依据attemptRepair的值决议是否测验修正过错，终究回来修正后的JSON目标。

3.6.2 JSON校验器

JSON校验器用于验证转化后的JSON目标是否契合界说的Schema。TypeChat供给了createJsonValidator函数，可以依据Schema和类型称号创立一个JSON校验器。

以下是一个示例代码：

import { createJsonValidator } from 'typechat';
// 界说Schema和类型称号
const schema = ...; // Schema界说
const typeName = 'PizzaOrder';
// 创立JSON校验器
const validator = createJsonValidator(schema, typeName);
// 验证JSON目标
const json = ...; // 待验证的JSON目标
const isValid = validator(json);

JSON校验器运用JSON schema进行验证，保证JSON目标的结构和特点契合界说。假如验证失利，将回来过错信息；假如验证成功，将回来true。

3.6.3 Prompt处理和翻译

TypeChat经过处理Prompt来完成自然言语恳求到JSON目标的转化。开发者可以运用createRequestPrompt函数创立一个用户恳求的Prompt。

以下是一个示例代码：

import { createRequestPrompt } from 'typechat';
// 界说用户恳求
const request = '我想订货一份大号的披萨，加上意大利辣腊肠和洋葱。再加一杯可乐。';
// 创立用户恳求的Prompt
const prompt = createRequestPrompt(request);

createRequestPrompt函数承受一个用户恳求的字符串，回来一个包括JSON schema和用户恳求内容的Prompt。这个Prompt将用于将用户恳求翻译为JSON目标。

TypeChat还供给了createRepairPrompt函数，用于创立修正过错的Prompt，以便从头恳求用户输入。

以下是一个示例代码：

import { createRepairPrompt } from 'typechat';
// 界说校验过错信息
const validationError = 'JSON目标不契合界说的Schema。';
// 创立修正过错的Prompt
const repairPrompt = createRepairPrompt(validationError);

createRepairPrompt函数承受一个校验过错的字符串，回来一个包括过错信息的Prompt。这个Prompt将用于从头恳求用户输入，以修正过错的JSON目标。

以上是TypeChat的架构规划的具体阐明。这些中心组件相互协作，使TypeChat可以完成自然言语恳求到JSON目标的转化。

4. 大模型对接

TypeChat支撑接入不同的大言语模型，如微软Azure和OpenAI。这使得开发者可以依据自己的需求挑选适宜的模型。下面将具体介绍TypeChat的大模型对接。

4.1 大模型接口

TypeChat供给了createLanguageModel函数，用于创立不同大模型的接口。开发者可以依据自己的需求，扩展TypeChat的大模型接口，以习惯不同的言语模型和服务。

以下是一个示例代码：

import { createLanguageModel } from 'typechat';
// 界说环境变量
const env = {
  OPENAI_API_KEY: 'YOUR_OPENAI_API_KEY',
  OPENAI_MODEL: 'YOUR_OPENAI_MODEL',
  OPENAI_ENDPOINT: 'YOUR_OPENAI_ENDPOINT',
  OPENAI_ORGANIZATION: 'YOUR_OPENAI_ORGANIZATION',
};
// 创立大模型接口
const languageModel = createLanguageModel(env);

在示例代码中，咱们运用createLanguageModel函数创立了一个大模型接口。开发者需求依据自己的环境变量装备，设置相应的API密钥、模型称号、端点和安排。

4.2 大模型调用

TypeChat的大模型接口可以与TypeChatJsonTranslator组件结合运用，完成自然言语恳求到JSON目标的转化。

以下是一个示例代码：

// 创立TypeChatJsonTranslator实例
const translator = createJsonTranslator(languageModel, schema, 'PizzaOrder');
// 处理用户恳求
const request = '我想订货一份大号的披萨，加上意大利辣腊肠和洋葱。再加一杯可乐。';
const prompt = createRequestPrompt(request);
const json = await translator.translate(prompt);
// 验证JSON目标
const isValid = validator(json);

在示例代码中，咱们运用TypeChatJsonTranslator实例将用户恳求转化为JSON目标。然后，咱们可以运用JSON校验器验证JSON目标是否契合界说的Schema。

4.3 大模型的挑选和装备

在TypeChat中，可以依据自己的需求挑选适宜的大言语模型，并进行相应的装备。

4.3.1 微软Azure

假如挑选运用微软Azure的大言语模型，需求供给以下环境变量：

• AZURE_OPENAI_API_KEY：Azure的API密钥。
• AZURE_OPENAI_ENDPOINT：Azure的终端点。

以下是一个示例代码：

import { createLanguageModel } from 'typechat';
// 界说环境变量
const env = {
  AZURE_OPENAI_API_KEY: 'YOUR_AZURE_OPENAI_API_KEY',
  AZURE_OPENAI_ENDPOINT: 'YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT',
};
// 创立大模型接口
const languageModel = createLanguageModel(env);

4.3.2 OpenAI

假如挑选运用OpenAI的大言语模型，需求供给以下环境变量：

• OPENAI_API_KEY：OpenAI的API密钥。
• OPENAI_MODEL：OpenAI的模型称号。
• OPENAI_ENDPOINT：OpenAI的终端点。
• OPENAI_ORGANIZATION：OpenAI的安排称号（可选）。

以下是一个示例代码：

import { createLanguageModel } from 'typechat';
// 界说环境变量
const env = {
  OPENAI_API_KEY: 'YOUR_OPENAI_API_KEY',
  OPENAI_MODEL: 'YOUR_OPENAI_MODEL',
  OPENAI_ENDPOINT: 'YOUR_OPENAI_ENDPOINT',
  OPENAI_ORGANIZATION: 'YOUR_OPENAI_ORGANIZATION',
};
// 创立大模型接口
const languageModel = createLanguageModel(env);

4.4 大模型的扩展和定制化

TypeChat的架构规划具有杰出的扩展性，开发者可以依据自己的需求定制和拓宽TypeChat的功用。

在大模型对接方面，开发者可以依据自己的需求扩展TypeChat的大模型接口，以习惯不同的言语模型和服务。可以依据具体的大模型API，进行相应的装备和调整。

例如，可以依据需求增加更多的环境变量，以支撑其他大言语模型的接入。也可以依据具体的大模型API，调整TypeChat的恳求参数和处理逻辑。

经过灵敏的扩展和定制化，TypeChat可以习惯不同的大模型需求，满足开发者的特定事务场景和要求。

5. Prompt的界说和处理

在TypeChat中，Prompt是一个中心概念，用于表示用户的自然言语恳求。Prompt的界说和处理是完成自然言语恳求到JSON目标转化的关键步骤。下面将具体介绍Prompt的界说和处理进程。

5.1 Prompt的界说

Prompt的界说是依据具体的事务需求和数据结构来确认的。它包括了用户的问题、指令或其他相关信息，用于将自然言语恳求转化为特定类型的JSON目标。

以下是一个示例Prompt的界说：

const prompt = `
用户恳求:
"""
我想订货一份大号的披萨，加上意大利辣腊肠和洋葱。再加一杯可乐。
"""
`;

在这个示例中，Prompt界说了一个用户的订货披萨的恳求。它包括了用户的具体要求，如披萨的巨细、配料和饮料。

5.2 Prompt的处理

Prompt的处理是将用户的自然言语恳求转化为特定类型的JSON目标的关键步骤。TypeChat供给了一些函数和办法来处理Prompt，并将其转化为JSON目标。

5.2.1 创立用户恳求的Prompt

可以运用createRequestPrompt函数来创立用户恳求的Prompt。这个Prompt包括了JSON schema和用户恳求的内容。

以下是一个示例代码：

import { createRequestPrompt } from 'typechat';
// 界说用户恳求
const request = '我想订货一份大号的披萨，加上意大利辣腊肠和洋葱。再加一杯可乐。';
// 创立用户恳求的Prompt
const prompt = createRequestPrompt(request);

在这个示例中，咱们运用createRequestPrompt函数创立了一个用户恳求的Prompt。这个Prompt包括了JSON schema和用户恳求的内容。

5.2.2 创立修正过错的Prompt

假如JSON目标不契合界说的Schema，可以运用createRepairPrompt函数创立修正过错的Prompt，以便从头恳求用户输入。

以下是一个示例代码：

import { createRepairPrompt } from 'typechat';
// 界说校验过错信息
const validationError = 'JSON目标不契合界说的Schema。';
// 创立修正过错的Prompt
const repairPrompt = createRepairPrompt(validationError);

在这个示例中，咱们运用createRepairPrompt函数创立了一个修正过错的Prompt。这个Prompt包括了过错信息，用于从头恳求用户输入。

5.3 Prompt的翻译

Prompt的翻译是将用户的自然言语恳求转化为JSON目标的关键步骤。TypeChat供给了translate办法来完成这个进程。

以下是一个示例代码：

// 处理用户恳求
const request = '我想订货一份大号的披萨，加上意大利辣腊肠和洋葱。再加一杯可乐。';
const prompt = createRequestPrompt(request);
const json = await translator.translate(prompt);

在这个示例中，咱们运用TypeChatJsonTranslator实例的translate办法将用户恳求的Prompt翻译为JSON目标。终究，咱们可以得到转化后的JSON目标。

5.4 Prompt的修正和从头恳求

假如JSON目标不契合界说的Schema，TypeChat供给了修正过错的功用。经过创立修正过错的Prompt，可以从头恳求用户输入，以修正过错的JSON目标。

以下是一个示例代码：

// 验证JSON目标
const isValid = validator(json);
// 假如JSON目标不契合界说的Schema
if (!isValid) {
  // 创立修正过错的Prompt
  const repairPrompt = createRepairPrompt('JSON目标不契合界说的Schema。');
  // 从头恳求用户输入
  const repairedJson = await translator.translate(repairPrompt);
}

在这个示例中，咱们首先运用JSON校验器验证JSON目标是否契合界说的Schema。假如不契合，咱们创立修正过错的Prompt，并从头恳求用户输入。经过这个进程，咱们可以修正过错的JSON目标。

以上是Prompt的界说和处理的具体阐明。经过界说和处理Prompt，TypeChat可以将用户的自然言语恳求转化为特定类型的JSON目标。

6. 校验和修正

在TypeChat中，校验和修正机制是保证输入数据的有效性和一致性的重要组成部分。经过运用JSON Schema进行校验，可以验证输入数据是否契合预期的结构和规矩。假如校验失利，TypeChat还供给了修正机制，可以测验主动修正过错或许供给相应的过错提示。

6.1 JSON Schema校验

JSON Schema是一种用于描绘JSON数据结构的言语。它界说了数据的类型、格局、约束条件等规矩，并可以经过验证器对输入数据进行校验。在TypeChat中，咱们可以运用JSON Schema对输入的Prompt进行校验，以保证其契合预期的格局和内容。

以下是一个示例的JSON Schema界说：

{
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "age": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": ["name"]
}

上述示例界说了一个包括”name”和”age”特点的目标，其间”name”是必需的且类型为字符串，”age”是整数且最小值为0。经过将这个JSON Schema运用到输入的Prompt上，可以验证输入数据是否契合预期的结构。

在TypeChat中，可以运用第三方的JSON Schema验证库，如jsonschema库进行校验。以下是一个运用jsonschema库进行校验的示例代码：

import jsonschema
schema = {
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "age": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": ["name"]
}
prompt = {
  "name": "John",
  "age": 25
}
try:
  jsonschema.validate(prompt, schema)
  print("Prompt is valid.")
except jsonschema.ValidationError as e:
  print("Prompt is invalid:", e.message)

上述代码首先界说了一个JSON Schema，然后创立了一个Prompt目标。接下来，运用jsonschema.validate()办法对Prompt进行校验。假如校验经过，将输出”Prompt is valid.”；假如校验失利，将输出”Prompt is invalid:”并打印出具体的过错信息。

6.2 过错修正

当输入的Prompt校验失利时，TypeChat供给了过错修正机制，可以测验主动修正过错或许供给相应的过错提示。过错修正的具体策略可以依据实际需求进行定制。

以下是一个示例代码，演示了如何运用过错修正机制：

import jsonschema
schema = {
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "age": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": ["name"]
}
prompt = {
  "name": "John",
  "age": "25"  # 过错的类型，应为整数
}
try:
  jsonschema.validate(prompt, schema)
  print("Prompt is valid.")
except jsonschema.ValidationError as e:
  print("Prompt is invalid:", e.message)
  # 测验修正过错
  if isinstance(prompt["age"], str):
    try:
      prompt["age"] = int(prompt["age"])
      print("Fixed the error: age is converted to integer.")
    except ValueError:
      print("Failed to fix the error: age cannot be converted to integer.")

上述代码中，输入的Prompt中的”age”特点类型过错，应为整数而不是字符串。在校验失利后，代码测验将”age”特点的值转化为整数，假如转化成功，则输出”Fixed the error: age is converted to integer.”；假如转化失利，则输出”Failed to fix the error: age cannot be converted to integer.”。

经过过错修正机制，可以在必定程度上进步输入数据的容错性，削减由于输入过错导致的问题。

6.3 自界说校验和修正规矩

在TypeChat中，可以依据具体需求定制校验和修正规矩。可以经过编写自界说的校验函数和修正函数，来完成特定的校验和修正逻辑。

以下是一个示例代码，演示了如何自界说校验和修正规矩：

import jsonschema
schema = {
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
  "type": "object",
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "age": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": ["name"]
}
prompt = {
  "name": "John",
  "age": -10  # 过错的值，应为非负整数
}
def validate_age(value):
  if not isinstance(value, int):
    raise jsonschema.ValidationError("Age must be an integer.")
  if value < 0:
    raise jsonschema.ValidationError("Age must be a non-negative integer.")
def fix_age(value):
  if isinstance(value, str):
    try:
      return int(value)
    except ValueError:
      return None
  return None
validators = {
  "age": validate_age
}
fixers = {
  "age": fix_age
}
validator = jsonschema.Draft7Validator(schema, format_checker=jsonschema.draft7_format_checker)
errors = list(validator.iter_errors(prompt))
for error in errors:
  if error.validator in validators:
    validators[error.validator](error.instance)
  if error.validator in fixers:
    fixed_value = fixers[error.validator](error.instance)
    if fixed_value is not None:
      error.instance = fixed_value
      error.path.pop()
      error.path.append(fixed_value)
if len(errors) == 0:
  print("Prompt is valid.")
else:
  print("Prompt is invalid.")
  for error in errors:
    print("Error:", error.message)

上述代码中，咱们界说了一个自界说的校验函数validate_age()和修正函数fix_age()，别离用于校验和修正”age”特点的值。然后，咱们创立了一个包括自界说校验和修正规矩的validators和fixers字典。接下来，咱们运用jsonschema.Draft7Validator创立一个验证器，并运用iter_errors()办法获取所有的过错。关于每个过错，咱们依据过错的校验器类型，调用相应的校验函数和修正函数进行处理。

经过自界说校验和修正规矩，可以更灵敏地处理输入数据的校验和修正，以满足特定的需求。

以上是TypeChat中校验和修正机制的具体介绍和示例代码。经过合理运用校验和修正机制，可以进步输入数据的有效性和一致性，增强体系的容错性和稳定性。

7. 扩展和定制化

在TypeChat中，供给了丰富的扩展和定制化选项，运用户可以依据自己的需求来定制TypeChat的行为和功用。下面将介绍一些常见的扩展和定制化办法。

7.1 自界说回复生成器

TypeChat中的回复生成器担任将模型的输出转化为用户可读的文本。用户可以依据自己的需求，编写自界说的回复生成器来定制回复的格局和内容。

以下是一个示例代码，演示了如何编写一个简略的自界说回复生成器：

class CustomReplyGenerator:
    def generate_reply(self, model_output):
        # 自界说回复生成逻辑
        reply = model_output["text"]
        return "AI: " + reply
# 创立自界说回复生成器的实例
reply_generator = CustomReplyGenerator()
# 运用自界说回复生成器生成回复
model_output = {"text": "Hello, how can I help you?"}
reply = reply_generator.generate_reply(model_output)
print(reply)

上述代码中，咱们界说了一个CustomReplyGenerator类，其间的generate_reply办法接纳模型的输出作为输入，并依据自界说的逻辑生成回复。在这个示例中，咱们简略地在回复前加上”AI: “前缀。

经过编写自界说的回复生成器，用户可以依据自己的需求来定制回复的格局、风格和内容，以供给愈加个性化的用户体会。

7.2 增加自界说的上下文处理器

TypeChat中的上下文处理器担任办理对话的上下文信息，如对话前史、用户状态等。用户可以增加自界说的上下文处理器来扩展和定制对话的上下文信息。

以下是一个示例代码，演示了如何增加一个自界说的上下文处理器：

class CustomContextProcessor:
    def process_context(self, context):
        # 自界说上下文处理逻辑
        if "user_name" in context:
            return "Hello, " + context["user_name"]
        else:
            return "Hello, what's your name?"
# 创立自界说上下文处理器的实例
context_processor = CustomContextProcessor()
# 运用自界说上下文处理器处理上下文
context = {"user_name": "John"}
processed_context = context_processor.process_context(context)
print(processed_context)

上述代码中，咱们界说了一个CustomContextProcessor类，其间的process_context办法接纳上下文信息作为输入，并依据自界说的逻辑处理上下文。在这个示例中，咱们依据上下文中是否存在”user_name”来生成不同的问候语。

经过增加自界说的上下文处理器，用户可以依据对话的特定需求来扩展和定制对话的上下文信息，以供给愈加个性化的对话体会。

7.3 优化功用和削减token耗费

在运用TypeChat时，用户可以采取一些优化办法来进步功用和削减token耗费。

• 批量处理： 将多个对话恳求合并为一个批次进行处理，削减恳求和呼应的网络开支。
• 缓存模型输出： 关于相同的输入，可以缓存模型的输出，防止重复计算，进步呼应速度。
• 约束回复长度： 关于回复的文本长度进行约束，防止生成过长的回复，削减token耗费。
• 精简输入数据： 仅供给模型所需的最小信息，防止传递不必要的数据，削减token耗费。

经过以上优化办法，可以进步TypeChat的功用和功率，削减资源耗费。

8. 示例代码

以下是一些示例代码，演示了TypeChat的用法和功用。

8.1 示例代码：运用TypeChat进行对话

from typechat import TypeChat
# 创立TypeChat实例
typechat = TypeChat()
# 界说对话的Prompt
prompt = "What's the weather like today?"
# 发送对话恳求并获取回复
response = typechat.send_message(prompt)
# 打印回复
print(response)

上述代码中，咱们首先导入TypeChat类，并创立一个TypeChat实例。然后，咱们界说了一个对话的Prompt，即用户的输入。接下来，咱们运用send_message()办法发送对话恳求，并获取模型的回复。最终，咱们打印出回复的内容。

8.2 示例代码：自界说回复生成器

from typechat import TypeChat, ReplyGenerator
class CustomReplyGenerator(ReplyGenerator):
    def generate_reply(self, model_output):
        # 自界说回复生成逻辑
        reply = model_output["text"]
        return "AI: " + reply
# 创立TypeChat实例，并指定自界说回复生成器
typechat = TypeChat(reply_generator=CustomReplyGenerator())
# 界说对话的Prompt
prompt = "What's the weather like today?"
# 发送对话恳求并获取回复
response = typechat.send_message(prompt)
# 打印回复
print(response)

上述代码中，咱们首先导入TypeChat类和ReplyGenerator基类，并创立一个自界说的回复生成器CustomReplyGenerator，承继自ReplyGenerator。在CustomReplyGenerator中，咱们重写了generate_reply()办法，依据模型的输出生成自界说的回复。然后，咱们创立一个TypeChat实例，并指定自界说的回复生成器。接下来，咱们界说了一个对话的Prompt，即用户的输入。最终，咱们运用send_message()办法发送对话恳求，并打印出回复的内容。

8.3 示例代码：自界说上下文处理器

from typechat import TypeChat, ContextProcessor
class CustomContextProcessor(ContextProcessor):
    def process_context(self, context):
        # 自界说上下文处理逻辑
        if "user_name" in context:
            return "Hello, " + context["user_name"]
        else:
            return "Hello, what's your name?"
# 创立TypeChat实例，并指定自界说上下文处理器
typechat = TypeChat(context_processor=CustomContextProcessor())
# 界说对话的Prompt
prompt = "My name is John."
# 发送对话恳求并获取回复
response = typechat.send_message(prompt)
# 打印回复
print(response)

上述代码中，咱们首先导入TypeChat类和ContextProcessor基类，并创立一个自界说的上下文处理器CustomContextProcessor，承继自ContextProcessor。在CustomContextProcessor中，咱们重写了process_context()办法，依据上下文信息生成自界说的回复。然后，咱们创立一个TypeChat实例，并指定自界说的上下文处理器。接下来，咱们界说了一个对话的Prompt，即用户的输入。最终，咱们运用send_message()办法发送对话恳求，并打印出回复的内容。

9. 总结

TypeChat是一个依据大言语模型的谈天界面构建工具，具有以下关键要点和优势：

• TypeChat经过运用大言语模型，可以完成自然言语的了解和生成，供给智能的对话体会。
• 中心概念包括Prompt、Schema、Translator等，用于界说对话的输入、输出和数据转化。
• 架构规划清晰，包括对话办理、模型调用和回复生成等组件，各司其职，易于扩展和定制。
• TypeChat支撑多种大言语模型，如微软Azure和OpenAI，用户可以依据需求挑选适宜的模型进行对话。
• Prompt的界说和处理可以将自然言语恳求转化为特定类型的JSON目标，便利模型的输入和输出。
• 校验和修正机制可以保证输入数据的有效性和一致性，进步体系的容错性和稳定性。
• TypeChat具有灵敏性和拓宽性，用户可以依据需求定制行为和功用，优化功用和削减资源耗费。

TypeChat在构建谈天界面和定制化AI Agent方面具有广泛的运用场景，可用于开发智能客服、虚拟帮手、智能对话体系等各种人机交互运用。经过合理使用TypeChat的功用和特点，可以供给愈加智能、个性化和高效的用户体会。

参考文献：

• TypeChat官方文档