Zacznij terazZacznij za darmo

Wiadomości systemowe

Poprzednie wiadomości pozwoliły uzyskać poprawną odpowiedź, ale model może też odpowiadać na dowolne pytania użytkowników – nawet niezwiązane z obsługą połączenia internetowego. W tym ćwiczeniu skorzystasz z wiadomości systemowej, aby skierować model tak, by odpowiadał wyłącznie na pytania klientów dotyczące ich usługi internetowej.

Model Llama jest nadal dostępny jako llm.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Praca z Llama 3

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Dodaj rolę "system" do słownika wiadomości przekazywanego do listy conv.
  • Wyodrębnij odpowiedź modelu "message" z obiektu result.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)
Edytuj i uruchom kod