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
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)