샘플 대화를 통한 컨텍스트 제공
MyPersonalDelivery라는 이름의 배송 서비스가 있고, 다양한 물품에 대해 폭넓은 배송 옵션을 제공합니다. 고객이 필요한 것을 무엇이든 도와주는 고객 지원 챗봇을 만들고자 해요. 이를 위해 이전 대화에서 회사가 배송하는 품목에 관한 context_question과 context_answer를 제공하고, 새로운 사용자 프롬프트를 통해 모델이 이 컨텍스트를 인식하는지 확인해 보려고 합니다.
OpenAI 패키지와 context_question, context_answer 문자열은 미리 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
OpenAI API로 배우는 프롬프트 엔지니어링
연습 안내
- 챗봇의 목적을 정의하고, 질문에 부드럽고 공손하게 답하도록 안내하는
system_prompt를 정의하세요. - 새로운 사용자 질문에 답할 수 있도록,
system_prompt,context_question,context_answer를 사용해 챗봇이 컨텍스트로 활용할 수 있는 대화를 구성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)