कस्टमर सपोर्ट चैटबॉट का व्यवहारिक नियंत्रण
जब कंपनी ने पिछले अभ्यास वाले आपके चैटबॉट का उपयोग शुरू किया, तो उन्हें लगा कि इंटरैक्शन बेहतर करने के लिए दो कंडीशन्स जोड़नी चाहिए: कस्टमर सपोर्ट चैटबॉट ऑर्डर से जुड़ी क्वेरी में, अगर ऑर्डर नंबर न दिया गया हो, तो ऑर्डर नंबर पूछे; और जिन ग्राहकों को टेक्निकल समस्या हो रही है उनके प्रति सहानुभूति दिखाए.
यह अपडेट आपको सौंपा गया है. आपको इन कंडीशन्स को base_system_prompt (जो आपने पिछले अभ्यास में तैयार किया था) के साथ जोड़कर एक refined_system_prompt बनाना है. आप चैटबॉट को दो क्वेरीज़ पर टेस्ट करेंगे.
OpenAI पैकेज, पिछले अभ्यास में विकसित base_system_prompt स्ट्रिंग, और get_response() फंक्शन आपके लिए पहले से लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Prompt Engineering
अभ्यास निर्देश
- अगर उपयोगकर्ता ने ऑर्डर से संबंधित क्वेरी सबमिट की है लेकिन ऑर्डर नंबर नहीं बताया, तो उनसे उनका order number पूछें; इसे
order_number_conditionमें सेव करें. - एक
technical_issue_conditionपरिभाषित करें जिसमें आप मॉडल को निर्देश दें कि अगर उपयोगकर्ता कोई टेक्निकल समस्या बता रहा हो, तो जवाब की शुरुआत इस वाक्य से करे:I'm sorry to hear about your issue with .... base_system_promptऔर इन दो नई कंडीशन्स को मिलाकरrefined_system_promptबनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)