Aufforderungen zur Selbsteinschätzung
Stell dir vor, du besitzt ein Geschäft, das Laptops und Handys verkauft. Du beginnst deinen Tag mit 50 Geräten im Laden, von denen 60% Mobiltelefone sind. Im Laufe des Tages besuchten drei Kunden den Laden, jeder von ihnen kaufte ein Mobiltelefon und einer von ihnen zusätzlich einen Laptop. Außerdem hast du 10 Laptops und 5 Mobiltelefone zu deiner Sammlung hinzugefügt. Wie viele Laptops und Handys hast du am Ende des Tages? Dieses Problem ist in der Zeichenfolge problem_to_solve definiert, und du wirst eine Selbstkonsistenzabfrage verwenden, um es zu lösen.
Das Paket OpenAI und die Funktion get_response() sind für dich vorinstalliert.
Die Funktion get_response() in dieser Übung verwendet den Parameter max_tokens, damit die Übung schneller abläuft.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Prompt Engineering mit der OpenAI API
Anleitung zur Übung
- Erstelle die
self_consistency_instruction, die es dem Modell ermöglicht, das Problem mit drei Experten zu lösen und die Ergebnisse mit einer Mehrheitsentscheidung zu kombinieren. - Erstelle die endgültige
prompt, indem du dieself_consistency_instructionund dieproblem_to_solvekombinierst.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
client = OpenAI(api_key="")
# Create the self_consistency instruction
self_consistency_instruction = ____
# Create the problem to solve
problem_to_solve = "If you own a store that sells laptops and mobile phones. You start your day with 50 devices in the store, out of which 60% are mobile phones. Throughout the day, three clients visited the store, each of them bought one mobile phone, and one of them bought additionally a laptop. Also, you added to your collection 10 laptops and 5 mobile phones. How many laptops and mobile phones do you have by the end of the day?"
# Create the final prompt
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)