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Contrôle comportemental d'un chatbot de soutien à la clientèle

Lorsque l'entreprise a commencé à utiliser votre chatbot de l'exercice précédent, elle s'est rendu compte qu'elle souhaitait intégrer deux conditions pour améliorer les interactions : elle veut que le chatbot de soutien à la clientèle demande le numéro de commande s'il n'est pas fourni et qu'il fasse preuve d'empathie envers les clientes et clients qui rencontrent des problèmes techniques.

Elle vous a confié cette mise à jour. Vous devez ajouter ces conditions à base_system_prompt, qui correspond à l'invite que vous avez conçue à l'exercice précédent, afin d'obtenir refined_system_prompt. Vous testerez ensuite le chatbot sur deux requêtes.

Le progiciel OpenAI, la chaîne base_system_prompt développée à l'exercice précédent et la fonction get_response() ont été préchargés pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Conception de invites (Prompt Engineering) avec l'API d'OpenAI

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Instructions de l’exercice

  • Demandez à l'utilisatrice ou l'utilisateur son numéro de commande si elle ou il a soumis une requête au sujet d'une commande sans préciser de numéro de commande ; enregistrez cela dans order_number_condition.
  • Définissez technical_issue_condition où vous indiquez au modèle de commencer la réponse par I'm sorry to hear about your issue with ... si la personne signale un problème technique.
  • Créez refined_system_prompt, qui combine base_system_prompt et les deux nouvelles conditions.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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)
Modifier et exécuter le code