Fornire contesto tramite conversazioni di esempio
Supponi che esista un servizio di consegna chiamato MyPersonalDelivery che offre un'ampia gamma di opzioni di consegna per vari articoli. Vuoi creare un chatbot di assistenza clienti che aiuti gli utenti per qualsiasi necessità. Per riuscirci, fornirai una context_question e una context_answer su quali articoli l'azienda consegna, tratte da conversazioni precedenti, e verificherai se il modello riconosce questo contesto tramite un nuovo prompt dell'utente.
Il pacchetto OpenAI e le stringhe context_question e context_answer sono già state caricate per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Prompt Engineering con l'API di OpenAI
Istruzioni dell'esercizio
- Definisci un
system_promptche stabilisca lo scopo del chatbot e lo guidi a rispondere alle richieste in modo gentile. - Usa il
system_prompt, lacontext_questione lacontext_answerper formulare una conversazione che il chatbot possa usare come contesto per rispondere alla nuova richiesta dell'utente.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
client = OpenAI(api_key="")
# Define the system prompt
system_prompt = "____"
context_question = "What types of items can be delivered using MyPersonalDelivery?"
context_answer = "We deliver everything from everyday essentials such as groceries, medications, and documents to larger items like electronics, clothing, and furniture. However, please note that we currently do not offer delivery for hazardous materials or extremely fragile items requiring special handling."
# Add the context to the model
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "____", "content": ____},
{"role": "____", "content": ____},
{"role": "____", "content": ____ },
{"role": "user", "content": "Do you deliver furniture?"}])
response = response.choices[0].message.content
print(response)