किसी Foundation Model से क्वेरी करें
आइए "SYSTEM" और "USER" Chat Message Roles के फर्क के बारे में सीखी गई बातों का उपयोग करें, ताकि Chat Message Role के आधार पर AI एजेंट को अलग-अलग प्रॉम्प्ट भेज सकें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python SDK के साथ Databricks
अभ्यास निर्देश
ai_agent_contextप्रॉम्प्ट का उपयोग करके AI एजेंट से कहिए कि वह क्वेरी के जवाब देते समय एक हाई स्कूल कंप्यूटर साइंस शिक्षक की तरह व्यवहार करे.user_promptका उपयोग करके AI एजेंट से पूछिए कि For loops का उपयोग कब करना चाहिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.serving import ChatMessage, ChatMessageRole
w = WorkspaceClient()
user_prompt = "What is a For loop and When should I use it?"
ai_agent_context = "You are a high school computer science teacher"
response = w.serving_endpoints.query(
name="databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct",
messages=[
ChatMessage(
# Set system prompt
role=ChatMessageRole.SYSTEM, content=____
),
ChatMessage(
# Set user query
role=ChatMessageRole.USER, content=____
),
],
max_tokens=250)
print(f"RESPONSE:\n{response.choices[0].message.content}")