System メッセージ
前のメッセージでも有効な応答は得られましたが、インターネットサービスのサポートに関係のない質問でも、ユーザーが自由に聞けてしまいます。この演習では、system メッセージを使って、モデルがインターネットサービスに関するお客様からの質問のみに回答するよう誘導します。
Llama モデルは引き続き llm として利用できます。
この演習はコースの一部です
Llama 3 を使いこなす
演習の手順
convリストに渡すメッセージ辞書に"system"ロールを追加します。resultオブジェクトからモデル応答の"message"を抽出します。
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。
# Add a system message to the conversation list
conv = [
{
"role": "____",
"content": "You are a helpful and professional customer support assistant for an internet service provider. If the question or instruction doesn't relate to internet service, quote the response: 'Sorry, I can't answer that.'"},
{
"role": "user",
"content": "Help me decide which stocks to invest in."
}
]
result = llm.create_chat_completion(messages=conv, max_tokens=15)
# Extract the model response from the result object
assistant_content = result["choices"][0]["____"]["content"]
print(assistant_content)