ガードレールを設ける
システムメッセージの最も一般的な用途の一つが、ガードレールの設定です。ガードレールとは、モデルの出力に制限を加える仕組みのことです。
この演習では、言語学習以外のプランに関する問い合わせへの対応を制限します。語学学習に特化したシステムを作りたいためです。この問い合わせに対する応答を記載した、カスタムメッセージも設定しましょう。
この演習はコースの一部です
OpenAI APIを使いこなす
演習の手順
sys_msgに格納されたシステムメッセージを指定してリクエストを完成させ、ローラースケートなど語学に関係しないスキルを入れて、ユーザーメッセージでテストしてください。
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="")
sys_msg = """You are a study planning assistant that creates plans for learning new skills.
If these skills are non related to languages, return the message:
'Apologies, to focus on languages, we no longer create learning plans on other topics.'
"""
# Create a request to the Chat Completions endpoint
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "____", "content": ____},
{"role": "user", "content": "Help me learn to ____."}
]
)
print(response.choices[0].message.content)