मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्ट से कोड मॉडिफाइ करना
आप फ़्लोरिंग इंस्टॉलेशन में विशेषज्ञ एक होम इम्प्रूवमेंट कॉन्ट्रैक्टर हैं। आपको एक Python फंक्शन बनाना है जो कमरे में आयताकार फ़्लोर का area और perimeter निकाल सके, ताकि प्रोजेक्ट के लिए आवश्यक फ़्लोरिंग सामग्री का अनुमान लगा सकें.
आपको function नाम की एक string दी गई है, जिसमें एक स्टार्टर फंक्शन है जो दी गई चौड़ाई और लंबाई के आधार पर आयताकार फ़्लोर का area निकालता है। एक मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्ट का उपयोग करते हुए, आपको लैंग्वेज मॉडल को निर्देश देना है कि वह इस फंक्शन को मॉडिफाइ करके rectangle का perimeter भी रिटर्न करे, और यह भी टेस्ट करे कि inputs (फ़्लोर के dimensions) positive हैं या नहीं। अगर positive न हों, तो उपयुक्त error messages दिखाए.
OpenAI पैकेज, function string, और get_response() फंक्शन आपके लिए पहले से लोड किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Prompt Engineering
अभ्यास निर्देश
- ऐसा मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्ट लिखिए जो मॉडल से कहे कि वह
functionको बताए गए आवश्यकताओं के अनुसार मॉडिफाइ करे: फंक्शन्स के inputs के positive होने का टेस्ट करे, और अगर वे positive न हों तो उपयुक्त error messages दिखाए, अन्यथा rectangle का area और perimeter रिटर्न करे.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
client = OpenAI(api_key="")
function = """def calculate_area_rectangular_floor(width, length):
return width*length"""
# Craft a multi-step prompt that asks the model to adjust the function
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print(response)