LoslegenKostenlos starten

Mehrstufige Unterhaltungen

Erweitern wir den Reise-Chatbot so, dass Nutzer:innen auf die anfängliche Empfehlung des Modells reagieren können. Du verwendest wieder die Klasse Conversation, rufst das Modell diesmal aber mehrfach auf, um zu sehen, wie es mit früheren Informationen umgeht.

Zur Erinnerung, hier sind die Methoden der Klasse Conversation:

  • __init__(self, llm: Llama, system_prompt='', history=[])
  • create_completion(self, user_prompt='')

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Arbeiten mit Llama 3</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Bitte um eine erste Reiseempfehlung und stelle nach der ersten Modellantwort eine Nachfrage.

Interaktive praktische Übung

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

chatbot = Conversation(llm, system_prompt="You are a travel expert that recommends a travel destination based on a prompt. Return the location name only as 'City, Country'.")

# Ask for the initial travel recommendation
first_recommendation = chatbot.____("Recommend a Spanish-speaking city.")
print(first_recommendation)

# Add an additional request to update the recommendation
second_recommendation = chatbot.____("A different city in the same country")
print(second_recommendation)
Code bearbeiten und ausführen