Aggiungere le istruzioni al modello

Stai creando un sistema di assistenza clienti basato su AI per un'azienda di servizi finanziari. Per motivi di sicurezza e conformità, l'AI deve avere confini chiari e rispondere solo a domande su saldo del conto e cronologia delle transazioni. Deve rifiutare cortesemente qualsiasi altra richiesta, come ad esempio il reset della password.

Il client OpenAI è già disponibile come client. Rimarrà disponibile per il resto del corso.

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Lavorare con la Responses API di OpenAI

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Istruzioni dell'esercizio

Crea una richiesta alla Responses API verso "gpt-5-mini" che contenga istruzioni chiare per rispondere solo a domande su saldo del conto e cronologia delle transazioni, e non ad altre richieste come i reset delle password.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Create a guardrailed AI response
response = client.responses.create(
    model=____,
    instructions="You are a customer support AI that only answers questions about ____. Politely decline any other requests such as ____.",
    input="Can you help me reset my password?"
)

print(response.output_text)

Modifica ed esegui il codice

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Building AI applications has never been easier with the Responses API! Learn how to prompt models using a simple interface, best practices for working with reasoning models, and how to build back-and-forth conversations with LLMs.

Exercise 1: La Responses API: la migliore alleata degli sviluppatori Exercise 2: La tua prima chiamata alla Responses API Exercise 3: Aggiungere le istruzioni al modello

Esercizio in corso

Exercise 4: Estrazione di informazioni dalla risposta Exercise 5: Padroneggiare i parametri della risposta Exercise 6: Sperimentare con modelli più potenti Exercise 7: Ragionare sul ragionamento Exercise 8: Collegare le conversazioni Exercise 9: Da un messaggio all'altro Exercise 10: Abilitare conversazioni in chat

LLMs are powerful, but they're even more powerful once tools are introduced! Learn how to integrate web search with your LLM systems with no additional API keys or credentials. Discover that tools can be, well... pretty much anything! Build your own tools for LLMs to call to go beyond the model's base capabilities.

Exercise 1: Response Items: The Building Blocks Exercise 2: Extracting Output Items and Their Contents Exercise 3: Using Items for Custom Handling Exercise 4: Web Search That Just Works Exercise 5: Combining LLMs and Web Search Exercise 6: Building Confidence with LLM Sources Exercise 7: Function-Calling Tools: Defining the Function Exercise 8: The Function-Calling Tool Workflow Exercise 9: Defining a Function for Converting Timezones Exercise 10: Function-Calling Tools: The Full Workflow Exercise 11: Building the OpenAI Tool Definition Exercise 12: Integrating Function-Calling Tools

Move your LLM systems from proof-of-concept to production with three key design paradigms. Learn how to generate consistent and reliable structured outputs, like JSON, using LLMs. You'll also use semantic events to stream updates to your users, creating interactive and enjoyable experiences. Finally, go multi-modal and learn how to combine text and images with OpenAI's GPT-5 models.

Exercise 1: Generating Structured Outputs Exercise 2: Consistent Outputs, Every Time!Exercise 3: Nesting Pydantic Classes Exercise 4: Streaming with Semantic Events Exercise 5: Streaming OpenAI Responses Exercise 6: Streaming Semantic Events Exercise 7: Streaming with Function Calls Exercise 8: Input Flexibility and Multimodality Exercise 9: Role-Based Inputs Exercise 10: Prompting with Images from URLs Exercise 11: Prompting with Local Image Files Exercise 12: Congratulations!