サンプル会話によるコンテキストの提供
MyPersonalDelivery というデリバリーサービスがあるとします。このサービスでは、さまざまな品目に対応した幅広い配達オプションを提供しています。あなたは、顧客からのさまざまな問い合わせに対応するカスタマーサービスチャットボットを作成したいと考えています。そこで、会社が配達する品目に関する context_question と context_answer を過去の会話としてコンテキストに追加します。そのうえで、新しいユーザープロンプトを与え、モデルがこのコンテキストを適切に活用できるか確認します。
OpenAI パッケージ、context_question、 context_answer 文字列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
- チャットボットの目的を定義し、問い合わせに穏やかな口調で回答するよう指示する
system_promptを作成してください。 system_prompt、context_question、context_answerを使って、チャットボットが新しいユーザーの問い合わせに応答するためのコンテキストとして利用できる会話を組み立ててください。
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 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)