我正在尝试从房地产描述中提取房产状况。特别是，任何在2020年或之后翻新的房产应标记为“刚刚翻新”，而如果翻新发生在2020年之前，则应简单地标记为“良好”。
这是一个例子：
给定以下描述：Entièrement rénovée en 2017, cette jolie maison 2 chambres vous séduira par ses pièces épurées et lumineuses. PEB exceptionnel (PEB A) grâce à la qualité d'isolation utilisée. Faible consommation de gaz pour le chauffage central. Châssis triple vitrage. Cuisine ouverte entièrement équipée. Installation électrique aux normes RGIE. Compteur bi-horaire. Pour plus de renseignements et pour participer aux prochaines visites, merci de contacter l'agence immobilière ASTON & PARTNERS au 081/30.44.44.
房产状况应为“良好”。
然而，GPT似乎难以理解时间窗口。它通常会将其标记为“刚刚翻新”，理由是它在翻新时间窗口内（尽管2017年在2020年之前）。
这是我使用的提示，您有什么改进建议吗？
根据描述提取房产状况。按照以下决策顺序：1. 将任何在最近（即2020年及以后）翻新的房产标记为“刚刚翻新”。如果翻新发生在2020年之前，则标记为“良好”。2. 将任何最近建造或正在建设中的房产标记为“全新”。3. 将任何需要修复的房产标记为“待翻新”。4. 将任何状况良好（即能源性能良好）的房产标记为“良好”。5. 如果以上任何标记都不适合描述，则标记为“未找到”。只回答标记。最后，如果有帮助，这里是Python代码：
def debug_prompt(description): intro_message = f""" 根据描述提取房产状况。 按照以下决策顺序： 1. 将任何在最近（即2020年及以后）翻新的房产标记为“刚刚翻新”。如果翻新发生在2020年之前，则标记为“良好”。 2. 将任何最近建造或正在建设中的房产标记为“全新”。 3. 将任何需要修复的房产标记为“待翻新”。 4. 将任何状况良好（即能源性能良好）的房产标记为“良好”。 5. 如果以上任何标记都不适合描述，则标记为“未找到”。 只回答标记。 """ system_message = [{"role": "system", "content": intro_message}] debug_prompt = [{ "role": "user", "content": f""" 从以下描述中提取房产状况: '''{description}'''. """ }] messages = system_message + debug_prompt response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, temperature=0, ) for response in response.choices: print(response.message.content.strip())回答：
我使用了您的系统和提示消息与API进行测试，gpt-3.5-turbo的响应是：良好，这是我们期望的结果 – 所以我不太确定为什么您没有得到相同的结果。我从gpt-4-turbo那里也得到了相同的结果，而这通常比3.5-turbo的效果更好，所以我建议您尝试一下这个。
此外，系统消息的关注度有时值得怀疑，我建议您也尝试将系统消息中的信息移到主提示中。我发现这样做效果很好，在您的数据情况下，gpt-3.5-turbo和gpt-4-turbo再次返回了期望的结果：良好。
作为检查，我还在最后的测试中将数据中的翻新日期改为2022年，两种语言模型都正确地返回了：刚刚翻新。
请注意（与您的代码一样）所有测试都是在零温度下进行的，以确保可重复性。
