Control del comportamiento de un chatbot de atención al cliente
Cuando la empresa empezó a utilizar tu chatbot del ejercicio anterior, se dieron cuenta de que les gustaría incorporar dos condiciones para mejorar sus interacciones: quieren que el chatbot de atención al cliente pida un número de pedido si no se proporciona y que exprese empatía por los clientes que atraviesan problemas técnicos.
Te han asignado esta actualización. Tienes que adjuntar estas condiciones al base_system_prompt que representa la consulta que has diseñado en el ejercicio anterior y obtener un refined_system_prompt. Probarás el chatbot con dos consultas.
Se han precargado para ti el paquete OpenAI, la cadena base_system_prompt desarrollada en el ejercicio anterior y la función get_response().
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de avisos con la API OpenAI
Instrucciones del ejercicio
- Pide al usuario su número de pedido si ha enviado una consulta sobre un pedido sin especificar un número de pedido; guárdalo en
order_number_condition. - Define un
technical_issue_conditiondonde le digas al modelo que empiece la respuesta conI'm sorry to hear about your issue with ...si el usuario está informando de un problema técnico. - Crea el
refined_system_promptque combina elbase_system_prompty las dos nuevas condiciones.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
client = OpenAI(api_key="")
# Define the order number condition
order_number_condition = "____"
# Define the technical issue condition
technical_issue_condition = "____"
# Create the refined system prompt
refined_system_prompt = ____
response_1 = get_response(refined_system_prompt, "My laptop screen is flickering. What should I do?")
response_2 = get_response(refined_system_prompt, "Can you help me track my recent order?")
print("Response 1: ", response_1)
print("Response 2: ", response_2)