根据文档生成问题列表

url = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'# 替换为您自己的API密钥
api_key = 'sk-xxxxxxxxx'model = "gpt-3.5-turbo-16k"prompt1 = '''
#01 你是一个问答对数据集处理专家。
#02 你的任务是根据我给出的内容，生成适合作为问答对数据集的问题。
#03 问题要尽量短，不要太长。
#04 一句话中只能有一个问题。
#05 生成的问题必须宏观、价值，不要生成特别细节的问题。
#06 生成问题示例：
"""
李世民是谁？
介绍一下李世民。
李世民有哪些成就？
"""
#07 以下是我给出的内容：
"""
"""
{{此处替换成你的内容}}
"""
'''def generate_question(text_content, more=False):headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}","Content-Type": "application/json",}content = "生成适合作为问答对的问题"if more:content = "尽可能多生成适合作为问答对的问题"prompt = prompt1.replace("{{此处替换成你的内容}}", text_content)data = {"model": model,"messages": [{"role": "system", "content": prompt},{"role": "user", "content": content}]}start_time = time.time()response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)print("耗时", time.time() - start_time)if response.status_code == 200:return response.json()["choices"][0]["message"]['content']else:print(f"Error: {response.status_code}")print(response.content)return None

根据问题列表生成问答对

url = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'# 替换为您自己的API密钥
api_key = 'sk-xxxxxxxxx'model = "gpt-3.5-turbo-16k"prompt2 = '''
#01 你是一个问答对数据集处理专家。
#02 你的任务是根据我的问题和我给出的内容，生成对应的问答对。
#03 答案要全面，多使用我的信息，内容要更丰富。
#04 你必须根据我的问答对示例格式来生成：
"""
{"content": "李世民是谁？", "summary": "李世民，唐朝第二位皇帝，庙号太宗，是中国历史上著名的政治家、战略家、军事家、书法家和诗人。"}
{"content": "李世民的庙号是什么？", "summary": "李世民的庙号是太宗。"}
#05 我的问题如下：
"""
{{此处替换成你上一步生成的问题}}"""
#06 我的内容如下：
"""
{{此处替换成你的内容}}
"""
'''def generate_qa(text_content, question_text):headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}","Content-Type": "application/json",}prompt = prompt2.replace("{{此处替换成你上一步生成的问题}}", question_text).replace("{{此处替换成你的内容}}", text_content)data = {"model": model,"messages": [{"role": "system", "content": prompt},{"role": "user", "content": "拼成问答对"}]}start_time = time.time()response = requests.post(url, headers=headers, json=data, verify=False)print("耗时", time.time() - start_time)if response.status_code == 200:return response.json()["choices"][0]["message"]['content']else:print(f"Error: {response.status_code}")print(response.content)return None