Chatbot über die Databricks Servings Endpoint API abfragen
In der vorherigen Übung hast du gelernt, wie du mit dem Databricks SDK ein AI-Foundation-Modell abfragst. In dieser Übung sollst du mit verschiedenen System- und User-Prompts experimentieren, wenn du AI-Modelle mit dem Databricks SDK abfragst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Databricks mit dem Python-SDK</Kurs>Übungsanweisungen
- Bearbeite den System-Prompt und beobachte, wie sich die Antwort des AI-Modells verändert.
- Bearbeite den User-Prompt und beobachte, wie sich die Antwort des AI-Modells verändert.
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()
response = w.serving_endpoints.query(
name="databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
messages=[
ChatMessage(
# Edit the System prompt
role=ChatMessageRole.SYSTEM, content=""
),
ChatMessage(
# Edit the User prompt
role=ChatMessageRole.USER, content=""
),
],
max_tokens=128)
print(f"RESPONSE:\n{response.choices[0].message.content}")