カスタマーサポートチャットボットの挙動制御
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、対話品質を高めるために2つの条件を取り入れたいことが分かりました。具体的には、注文に関する問い合わせで注文番号がない場合は番号を尋ねること、そして技術的な問題に直面しているお客様には共感を示すことです。
このアップデートがあなたに割り当てられました。前の演習で作成したプロンプトを表す base_system_prompt に、これらの条件を追加して refined_system_prompt を作成してください。チャットボットは2つのクエリでテストします。
OpenAI パッケージ、前の演習で作成した文字列 base_system_prompt、および 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 で学ぶプロンプトエンジニアリング
演習の手順
- 注文に関する問い合わせなのに注文番号の指定がない場合は、ユーザーにその注文番号を尋ねてください。これを
order_number_conditionに保存します。 - ユーザーが技術的な問題を報告している場合、回答を
I'm sorry to hear about your issue with ...で始めるようモデルに指示するtechnical_issue_conditionを定義します。 base_system_promptと2つの新しい条件を組み合わせて、refined_system_promptを作成します。
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)