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カスタマーサポートチャットボットの振る舞いを制御する

前の演習で作成したチャットボットを会社で使い始めたところ、やり取りをより適切にするため、2つの条件を追加することになりました。注文番号が入力されていない場合は、チャットボットが注文番号を尋ねるようにします。また、技術的な問題を抱えている顧客には、共感を示すようにします。

今回の改修を担当するのはあなたです。前の演習で作成したプロンプトを格納した base_system_prompt にこれらの条件を追加して、し、refined_system_prompt を作成します。その後、2つのクエリを使ってチャットボットをテストします。

OpenAI パッケージ、前の演習で作成した base_system_prompt 文字列、get_response() 関数はあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

OpenAI API によるプロンプトエンジニアリング

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演習の手順

  • ユーザーが注文番号を指定せずに注文に関する問い合わせを送信した場合、ユーザーに注文番号を尋ねるよう設定し、order_number_condition に保存してください。
  • ユーザーが技術的な問題を報告している場合、I'm sorry to hear about your issue with ... で応答を始めるようモデルに指示する technical_issue_condition を定義してください。
  • base_system_prompt と新しい2つの条件を組み合わせた refined_system_promptを作成してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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)
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