Commit ee1f0516 authored by kihoon.lee's avatar kihoon.lee
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......@@ -5,13 +5,13 @@
"추천질의": ""
},
{
"질문": "",
"답변": "",
"질문": "다음으로 이런 질문은 어떠세요? 라는 기능에 대해 설명해주세요",
"답변": "네, 물론입니다. \"다음으로 이런 질문은 어떠세요?\"라는 기능은 현재 질문과 관련된 추가적인 질문을 제안하는 기능입니다.\n\n예를 들어, 만약 당신이 \"서울의 인구는 얼마인가?\"라고 묻는다면, 이 기능은 \"서울의 면적은 얼마인가?\", \"서울의 인구 증가율은 얼마인가?\" 등의 추가 질문을 제안할 수 있습니다.\n\n이 기능은 관련 정보를 파악하고, 보다 심층적인 답변을 제공하기 위해 설계되었습니다. 물론, 이 기능을 사용할 때는 여전히 자연스러운 대화를 유지하도록 노력하고 있으며, 불필요한 질문이나 도움 없이 스스로 해결할 수 있는 질지는 피하고 있습니다.\n\n다른 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 말씀해 주세요.",
"추천질의": ""
},
{
"질문": "",
"답변": "",
"질문": "질의 추천 기능에 대해 설명해주세요",
"답변": "네, 질의 추천 기능에 대해 설명해 드리겠습니다.\n\n이 기능은 사용자가 이전에 검색한 내용이나 관심사를 바탕으로 새로운 질문을 제안하는 역할을 합니다.\n\n예를 들어, 주식 시장에서 특정 회사의 주식이 상승했다는 소식을 접한 사용자가 그 이유를 알고 싶다고 가정해 봅시다. 사용자가 해당 회사 이름을 입력하면 주가 상승 이유에 관한 구체적인 질문을 제안해 줍니다.\n\n이를 통해 사용자는 단순히 회사의 주가가 상승했음을 확인하는 데 머무르지 않고, 그 원인 및 상세 정보를 효과적으로 조사할 수 있습니다.\n\n또한 사용자가 복잡한 문제를 해결하고자 할 때에도 유용하게 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 수학 문제나 물리 현상을 이해하고자 할 때 단계별로 나누어 설명하거나 참고 자료를 제공함으로써 사용자가 문제를 점진적으로 해결할 수 있도록 이끌어줍니다.\n\n즉, 질의 추천 기능은 사용자의 정보 탐색과 학습 과정을 효율적이고 전문적으로 지원하는 역할을 수행한다고 할 수 있습니다. 다만, 이 기능이 항상 정확하고 적절한 질문을 제안한다는 보장은 없으므로 사용자님께서 최종적으로 판단하여 사용하셔야 합니다.",
"추천질의": ""
},
{
......
......@@ -16,19 +16,16 @@ def chat(question, answer):
{
"role": "system",
"content": (
"당신은 대화를 오래 이어가기위해 사용자에게 질문을 추천해주는 봇입니다."
"사용자는 인공지능 어시스턴트에게 추가 질문을 진행합니다."
"현재 대화에서 사용자가 어시스턴트에게 질문하면 좋을 것 같은 3가지 질의를 추천해주세요."
"출력 형식은 '1.str\n2.str\n3.str' 입니다."
"출력 예시는 다음과 같습니다."
"1. 메뉴에 있는 음료 중 가장 비싼건 무엇인가요?\n2. 메뉴에서 따뜻한 음료와 차가운 음료 옵션을 모두 제공하는 항목은 무엇인가요? \n3. 스페셜티 커피는 어떤 종류가 있나요?"
"현재 대화 주제를 파악한 뒤, 사용자가 AI 어시스턴트에게 질문하면 좋을 것 같은 질의 3가지를 추천합니다."
"출력 형식은 '1.str\n2.str\n3.str' 이며, 답변 예시는 다음과 같습니다."
"1. 오늘 날씨는 어떤가요?\n2. 기분 좋게 하루를 시작하려면 어떤걸 해야할까요? \n3. 효과적인 답변을 얻기 위해 제가 어떤 질문을 해야하나요?"
),
},
{
"role": "user",
"content": (
f"사용자:{question}\n 어시스턴트:{answer}"
"위 내용에 대해 어시스턴트에게 추가로 물어볼만한 질의를 3개 추천해주세요."
f"User: '{question}'\n AI:'{answer}'\n\n"
"도움을 받거나 정보를 얻고 싶은데, 추가적으로 제가 AI에게 어떤 질문을 하면 좋을까요? 친절한 어투로 질문하고 싶어요."
),
},
],
......@@ -50,7 +47,8 @@ def add_recommendation(input_file, output_file):
tqdm.write(
f"{i + 1}/{total_entries} 완료. ({(i + 1) / total_entries * 100:.2f}%)"
)
if i == 10:
break
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
......@@ -64,15 +62,15 @@ def concat_jsons(before_file_path, additional_file_path, after_file_path):
for item in tqdm(additional_json):
new_entry = {
"질문": item.get("질문", ""),
"답변": item.get("답변", ""),
"추천질의": item.get("추천질의", ""),
"그룹사": None,
"생성일": None,
"세션ID": None,
"모델타입": None,
"사용자 평가": None,
"모인ID": None,
"질문": item.get("질문") if item.get("질문") else None,
"답변": item.get("답변") if item.get("답변") else None,
"추천질의": item.get("추천질의") if item.get("추천질의") else None,
"그룹사": item.get("그룹사") if item.get("그룹사") else None,
"생성일": item.get("생성일") if item.get("생성일") else None,
"세션ID": item.get("세션ID") if item.get("세션ID") else None,
"모델타입": item.get("모델타입") if item.get("모델타입") else None,
"사용자 평가": item.get("사용자 평가") if item.get("사용자 평가") else None,
"모인ID": item.get("모인ID") if item.get("모인ID") else None,
}
before_json.append(new_entry)
......@@ -89,10 +87,7 @@ def testing():
return None
if __name__ == "__main__":
testing()
def main():
add_recommendation(input_file="QR_v1.4a.json", output_file="QR_v1_4b.json")
concat_jsons(
......@@ -102,3 +97,12 @@ if __name__ == "__main__":
)
print(f"\033[94m ##DONE## \033[0m")
if __name__ == "__main__":
testing()
add_recommendation(input_file="QR_v1.4.json", output_file="QR_v1_5.json")
print(f"\033[94m ##DONE## \033[0m")
\ No newline at end of file
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