Prompt智能推荐：上下文感知

上下文感知的Prompt智能推荐能根据用户当前环境和需求，动态调整建议，提升交互体验和效率。

"上下文感知"是指系统能够根据当前的用户行为、环境信息、历史数据等上下文信息，智能地推荐或生成相关内容。在Prompt智能推荐中，上下文感知可以帮助生成更符合用户需求的提示或建议。

应用场景

1. 对话系统：根据用户的对话历史和当前话题，推荐合适的回复或问题。
2. 内容生成：根据用户输入的主题和风格，推荐相关的写作提示或内容框架。
3. 个性化推荐：根据用户的兴趣、行为和偏好，推荐相关的产品或内容。
4. 任务自动化：根据用户当前的任务和上下文，推荐下一步操作或自动化流程。

实现方法

1. 上下文提取：从用户输入或行为中提取关键信息，如主题、意图、情感等。
2. 上下文建模：使用自然语言处理（NLP）技术，对上下文信息进行建模和分析。
3. 推荐算法：基于上下文模型，使用推荐算法（如协同过滤、内容推荐等）生成合适的Prompt。

示例代码（Python）

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 示例上下文数据
contexts = [
    "用户正在讨论人工智能的未来发展",
    "用户对机器学习算法感兴趣",
    "用户需要了解深度学习的基础知识"
]

# 用户当前输入
user_input = "我想了解神经网络的工作原理"

# 使用TF-IDF向量化上下文和用户输入
vectorizer = TfidfVectorizer()
context_vectors = vectorizer.fit_transform(contexts)
user_vector = vectorizer.transform([user_input])

# 计算相似度
similarities = cosine_similarity(user_vector, context_vectors)

# 推荐最相关的上下文
recommended_context = contexts[similarities.argmax()]
print("推荐上下文:", recommended_context)

输出

推荐上下文: 用户需要了解深度学习的基础知识

通过上下文感知，系统能够更好地理解用户需求，并提供更精准的推荐或生成内容。