Proporcionar contexto mediante ejemplos de conversaciones
Supón que hay un servicio de entrega llamado MiEntregaPersonal que ofrece una amplia gama de opciones de entrega para diversos artículos. Quieres crear un chatbot de atención al cliente que ayude a los clientes en lo que necesiten. Para ello, proporcionarás una context_question y una context_answer sobre los artículos que entrega la empresa a través de conversaciones anteriores y probarás si el modelo reconoce este contexto mediante una nueva pregunta al usuario.
El paquete OpenAI, las cadenas context_question y context_answer se han precargado para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de avisos con la API OpenAI
Instrucciones del ejercicio
- Define un
system_promptque defina la finalidad del chatbot y lo guíe para responder a las consultas de forma amable. - Utiliza
system_prompt,context_questionycontext_answerpara formular una conversación que el chatbot pueda utilizar como contexto para responder a la nueva consulta del usuario.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
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)