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मल्टी-टर्न बातचीत

आइए ट्रैवल चैटबॉट को बढ़ाएँ ताकि उपयोगकर्ता मॉडल की शुरुआती सिफारिश पर प्रतिक्रिया दे सकें। आप फिर से Conversation क्लास का उपयोग करेंगे, लेकिन इस बार आप मॉडल को बार-बार कॉल करेंगे ताकि देख सकें कि मॉडल पिछली जानकारी को कैसे संभालता है.

याद दिलाने के लिए, Conversation क्लास के ये मेथड हैं:

  • __init__(self, llm: Llama, system_prompt='', history=[])
  • create_completion(self, user_prompt='')

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Llama 3 के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पहले शुरुआती ट्रैवल सिफारिश पूछें, और फिर मॉडल की पहली प्रतिक्रिया के बाद एक फॉलो-अप रिक्वेस्ट दें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

chatbot = Conversation(llm, system_prompt="You are a travel expert that recommends a travel destination based on a prompt. Return the location name only as 'City, Country'.")

# Ask for the initial travel recommendation
first_recommendation = chatbot.____("Recommend a Spanish-speaking city.")
print(first_recommendation)

# Add an additional request to update the recommendation
second_recommendation = chatbot.____("A different city in the same country")
print(second_recommendation)
कोड संपादित करें और चलाएँ