Zacznij terazZacznij za darmo

Rozmowy wieloetapowe

Rozbudujmy chatbota podróżniczego tak, aby użytkownik mógł odpowiadać na pierwszą rekomendację modelu. Ponownie skorzystasz z klasy Conversation, ale tym razem wykonasz kilka kolejnych wywołań modelu, aby sprawdzić, jak radzi sobie z wcześniejszymi informacjami.

Dla przypomnienia, oto metody klasy Conversation:

  • __init__(self, llm: Llama, system_prompt='', history=[])
  • create_completion(self, user_prompt='')

To ćwiczenie jest częścią kursu

Praca z Llama 3

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Poproś o pierwszą rekomendację podróżniczą, a po otrzymaniu odpowiedzi modelu zadaj pytanie uzupełniające.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

chatbot = Conversation(llm, system_prompt="You are a travel expert that recommends a travel destination based on a prompt. Return the location name only as 'City, Country'.")

# Ask for the initial travel recommendation
first_recommendation = chatbot.____("Recommend a Spanish-speaking city.")
print(first_recommendation)

# Add an additional request to update the recommendation
second_recommendation = chatbot.____("A different city in the same country")
print(second_recommendation)
Edytuj i uruchom kod