最近在做一个项目，涉及AI编码表和标准码表。那么什么AI编码表，什么是标准码表，AI编码表生成的逻辑是什么呢？

1. 什么是AI编码表，什么是标准码表？

AI编码表：由AI生成的码表。
标准码表：根据AI编码结果，人工校对后的表。

2. AI编码码表的生成逻辑是怎么样的？

一般在调用GPT接口前，我们会写一个prompt，告诉它生成的规则，是怎么样的。

举例来说，我要想要GPT分析原文内容，得到观点、品牌、产品。其中，观点包括多个nets-code，给出的范例具体如下表。( nets指的时指定分析维度，code是编码结果。)

表中品牌和产品是一个二元组，当这两者其中一个不相同时AI会新增答案。比如表中的原文序号3的原文内容包括3个品牌：必胜客、萨莉亚、麦当劳，那么原文序号3AI给出的编码会有3个答案。

AI会根据范例，对新的数据进行标注。

原文序号	原文内容	观点	品牌	产品	评价	推荐来源	消费意愿
1	我喜欢吃麦当劳的甜筒	[‘评价-喜欢’]	麦当劳	甜筒	喜欢
2	朋友一直推荐我吃肯德基的全家桶，但是我晚上想吃尊宝的榴莲pizza ，感觉还不错	[‘推荐来源-朋友’]	肯德基	全家桶		朋友
2	朋友一直推荐我吃肯德基的全家桶，但是我晚上想吃尊宝的榴莲pizza，感觉还不错	[‘评价-感觉还不错’,‘消费意愿-想品尝’]	尊宝	榴莲pizza			想品尝
3	学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥	[ ]	必胜客	未提及
3	学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥	[ ]	萨莉亚	未提及
3	学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥	[ ]	麦当劳	未提及

3. prompt构建

那么，我们就可以写这样的prompt：

def create_prompt(texts, n, common_fields, nets):'''构建prompt@paramtexts (list<dict<str>>)：需要打标的文本n (int): n元组common_fields (str): n元组的公共标签字段。示例：品牌名、产品、宠物种类nets (str): 指定分析维度。示例：评价、推荐来源、消费意愿@returnprompt (str): 输出的 prompt'''common_fields = 品牌、产品"nets = "评价、推荐来源、消费意愿"n = 2m = n-1template_texts = [{'原文序号': 1, '原文': '我喜欢吃麦当劳的甜筒}, {'原文序号': 2, '原文': '朋友一直推荐我吃肯德基的全家桶，但是我晚上想吃尊宝的榴莲pizza'}, {'原文序号': 3, '原文': '学校门口有必胜客、萨莉亚、麦当劳，你看你想吃啥'}]template_results = [{'原文序号': 1, '标注结果': [{"品牌": "麦当劳", "产品": "甜筒", "观点": ["评价-喜欢"]}]},{'原文序号': 2, '标注结果': [{"品牌": "肯德基", "产品": 全家桶", "观点": ["推荐来源-朋友"]},{'原文序号': 2, '标注结果': [{"品牌": "尊宝", "产品": 榴莲pizza", "观点": ["评价-感觉还不错", "消费意愿-想品尝"]}]},{'原文序号': 3, '标注结果': [{"品牌": "必胜客, "产品": "未提及", "观点": [ ]},{"品牌": "萨莉亚", , "产品": "未提及", "观点": [ ]},{"品牌": "麦当劳, , "产品": "未提及", "观点": [ ]}]}]prompt = f'''你是1个数据标注师，要求你标注文本的观点{n}元组，必须满足以下要求：1.观点{n}元组的标签为：{common_fields}、观点2.1条文本可能有多个观点{n}元组，但每个观点{n}元组的{common_fields}必须唯一3.如果文本中没有提及{common_fields}{m}个标签相关的内容，标“未提及”4.观点可以从{nets}等方面具体讲述5.不要进行任何解释，直接以Python列表格式输出原文序号和标注结果以下是标注范例供你参考：文本：{template_texts}标注结果：{template_results}以下是你本次任务需要打标的文本：{texts}'''return prompt

写prompt要注意的：
① 你要告诉AI它的身份，要完成什么样的任务
② 把需要的注意的事项分条列点罗列