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Ein Foundation Model abfragen

Nutzen wir, was wir über den Unterschied zwischen den Chat-Nachrichtenrollen "SYSTEM" und "USER" gelernt haben, um dem AI-Agent je nach Nachrichtenrolle unterschiedliche Prompts zu schicken.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Databricks mit dem Python-SDK</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Weise den AI-Agent mit dem Prompt ai_agent_context an, bei Antworten auf Anfragen wie eine Informatiklehrkraft an der Oberstufe aufzutreten.
  • Frage den AI-Agent mit dem user_prompt, wann For-Schleifen verwendet werden sollten.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.serving import ChatMessage, ChatMessageRole
w = WorkspaceClient()
user_prompt = "What is a For loop and When should I use it?"
ai_agent_context = "You are a high school computer science teacher"
response = w.serving_endpoints.query(
    name="databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
    messages=[
        ChatMessage( 
          	# Set system prompt
            role=ChatMessageRole.SYSTEM, content=____
        ),
        ChatMessage( 
          	# Set user query
            role=ChatMessageRole.USER, content=____
        ),
    ],
    max_tokens=250)
print(f"RESPONSE:\n{response.choices[0].message.content}")
Code bearbeiten und ausführen