Guardrails toevoegen
Een van de meest gebruikte toepassingen van systeemboodschappen is het toevoegen van guardrails, waarmee je beperkingen oplegt aan modeluitvoer.
In deze oefening leg je een beperking op aan de modeluitvoer die voorkomt dat er leerplannen worden gemaakt die niet over talen gaan, omdat je systeem net zijn niche in dat domein aan het vinden is. Je ontwerpt een aangepaste boodschap voor gebruikers die om dit soort leerplannen vragen, zodat ze deze wijziging begrijpen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Werken met de OpenAI API
Oefeninstructies
- Maak het chatverzoek af door de systeemboodschap in
sys_msgmee te geven en test met een gebruikersboodschap die een niet-taalgerelateerde vaardigheid bevat, zoals rolschaatsen.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
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)