Poskytování kontextu prostřednictvím ukázkových konverzací
Představ si doručovací službu s názvem MyPersonalDelivery, která nabízí širokou škálu možností doručení pro různé zboží. Chceš vytvořit zákaznického chatbota, který zákazníkům pomůže s čímkoli potřebují. K tomu účelu poskytnete context_question a context_answer o položkách, které společnost doručuje, ve formě předchozích konverzací, a otestujete, zda model tento kontext rozpozná prostřednictvím nového uživatelského promptu.
Balíček OpenAI a řetězce context_question a context_answer jsou pro tebe předem načteny.
Toto cvičení je součástí kurzu
Prompt Engineering s OpenAI API
Pokyny k cvičení
- Definuj
system_prompt, který určuje účel chatbota a vede ho k tomu, aby odpovídal na dotazy přátelským způsobem. - Pomocí
system_prompt,context_questionacontext_answersestav konverzaci, kterou může chatbot využít jako kontext pro odpověď na nový dotaz uživatele.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
client = OpenAI(api_key="")
# Define the system prompt
system_prompt = "____"
context_question = "What types of items can be delivered using MyPersonalDelivery?"
context_answer = "We deliver everything from everyday essentials such as groceries, medications, and documents to larger items like electronics, clothing, and furniture. However, please note that we currently do not offer delivery for hazardous materials or extremely fragile items requiring special handling."
# Add the context to the model
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "____", "content": ____},
{"role": "____", "content": ____},
{"role": "____", "content": ____ },
{"role": "user", "content": "Do you deliver furniture?"}])
response = response.choices[0].message.content
print(response)