Aportar contexto con conversaciones de ejemplo
Supón que existe un servicio de mensajería llamado MyPersonalDelivery que ofrece una amplia variedad de opciones de entrega para distintos artículos. Quieres crear un chatbot de atención al cliente que ayude a las personas con todo lo que necesiten. Para lograrlo, proporcionarás una context_question y una context_answer sobre los artículos que la empresa entrega a partir de conversaciones previas, y probarás si el modelo reconoce este contexto mediante un nuevo mensaje de un usuario.
Los objetos OpenAI, así como las cadenas context_question y context_answer, ya están precargados para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de prompts con la API de OpenAI
Instrucciones del ejercicio
- Define un
system_promptque establezca el propósito del chatbot y lo guíe para responder a las consultas de forma amable. - Usa
system_prompt,context_questionycontext_answerpara formular una conversación que el chatbot pueda usar como contexto para responder a la nueva consulta del usuario.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
client = OpenAI(api_key="")
# Define the system prompt
system_prompt = "____"
context_question = "What types of items can be delivered using MyPersonalDelivery?"
context_answer = "We deliver everything from everyday essentials such as groceries, medications, and documents to larger items like electronics, clothing, and furniture. However, please note that we currently do not offer delivery for hazardous materials or extremely fragile items requiring special handling."
# Add the context to the model
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "____", "content": ____},
{"role": "____", "content": ____},
{"role": "____", "content": ____ },
{"role": "user", "content": "Do you deliver furniture?"}])
response = response.choices[0].message.content
print(response)