Contrôle comportemental d'un chatbot dédié au service client
Lorsque l'entreprise a commencé à utiliser votre chatbot issu de l'exercice précédent, elle a réalisé qu'elle souhaitait intégrer deux conditions afin d'améliorer ses interactions. Elle souhaite que le chatbot du service client demande un numéro de commande s'il n'est pas fourni et qu'il exprime de l'empathie envers les clients rencontrant des problèmes techniques.
Vous êtes chargé de cette mise à jour. Ajoutez ces conditions à base_system_prompt qui représente le prompt que vous avez créé dans l'exercice précédent et obtenez un refined_system_prompt. Vous testerez le chatbot sur deux requêtes.
Le package OpenAI, la chaîne base_system_prompt développée dans l'exercice précédent et la fonction get_response() ont été préchargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Ingénierie des prompts avec l'API OpenAI
Instructions
- Demandez à l'utilisateur son numéro de commande s'il a soumis une demande concernant une commande sans préciser de numéro de commande. Enregistrez-le dans
order_number_condition. - Définissez
technical_issue_conditiondans lequel vous indiquez au modèle de commencer la réponse parI'm sorry to hear about your issue with ...si l'utilisateur signale un problème technique. - Créez le
refined_system_promptqui combinebase_system_promptet les deux nouvelles conditions.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)