学習アドバイザーチャットボットへのガイドラインの追加
前の演習では、教科書を推薦するチャットボットを構築しました。今回は、推薦をより効果的にするために、このチャットボットを改善します。前の演習で作成したものと同様の base_system_prompt が用意されているので、そこに behavior_guidelines と response_guidelines を組み込んでください。これらのガイドラインを追加することで、チャットボットの振る舞いと回答の仕方を調整し、ユーザーそれぞれのニーズに合った教科書をより適切に推薦できるようにします。
OpenAI パッケージと 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
演習の手順
- ユーザーの背景、経験、目標のうち、不足している情報がある場合は、その情報についてチャットボットが質問するように
behavior_guidelinesを定義してください。 - チャットボットが推薦する教科書を3冊以内に限定するよう、
response_guidelinesを定義してください。
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="")
base_system_prompt = "Act as a learning advisor who receives queries from users mentioning their background, experience, and goals, and accordingly provides a response that recommends a tailored learning path of textbooks, including both beginner-level and more advanced options."
# Define behavior guidelines
behavior_guidelines = "____"
# Define response guidelines
response_guidelines = "____"
system_prompt = base_system_prompt + behavior_guidelines + response_guidelines
user_prompt = "Hey, I'm looking for courses on Python and data visualization. What do you recommend?"
response = get_response(system_prompt, user_prompt)
print(response)