本文詳述如何將大型語言模型（LLM）與程式碼深度整合，運用於3C賣場的客服助理示例，透過接收並解析使用者訊息，提取產品資訊，並與後端產品資料庫整合。接著，將整合資訊回傳給LLM生成最終回應訊息。同時，也探討了中英文理解差距及解決方法，並展示如何利用Python模擬資料庫提取詳細資訊。

學習

Ted Chen的沙龍

這篇文章詳細說明了「思考鏈」的概念以及如何應用在設計語言模型客服助理的過程中。使用分隔號和角括弧以設定步驟、區隔訊息和提供填充空間，這種方式可使語言模型更有效地處理和回應使用者的諮詢，包括在產品清單中找不到的諮詢。