Controle comportamental de um chatbot de atendimento ao cliente
Quando a empresa começou a usar o seu chatbot do exercício anterior, percebeu que gostaria de incluir duas condições para melhorar as interações: ela quer que o chatbot de atendimento ao cliente peça um número de pedido, caso não tenha sido disponibilizado, e que demonstre empatia pelos clientes que estão passando por problemas técnicos.
Ela atribuiu essa atualização a você. Você precisa acrescentar essas condições ao base_system_prompt, que representa o prompt que você criou no exercício anterior, e obter um refined_system_prompt. Você deve testar o chatbot com duas consultas.
O pacote OpenAI, a string base_system_prompt, desenvolvida no exercício anterior, e a função get_response() foram pré-carregados para você.
Este exercício faz parte do curso
Engenharia de prompts com a API OpenAI
Instruções do exercício
- Solicite ao usuário o número do pedido se ele tiver enviado uma consulta sobre um pedido sem especificar o número dele; salve como
order_number_condition. - Defina
technical_issue_condition, pedindo ao modelo que inicie a resposta comI'm sorry to hear about your issue with ...(Lamento saber que teve problema com…) se o usuário estiver relatando um problema técnico. - Crie o
refined_system_prompt, que combina obase_system_prompte as duas novas condições.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
client = OpenAI(api_key="")
# Define the order number condition
order_number_condition = "____"
# Define the technical issue condition
technical_issue_condition = "____"
# Create the refined system prompt
refined_system_prompt = ____
response_1 = get_response(refined_system_prompt, "My laptop screen is flickering. What should I do?")
response_2 = get_response(refined_system_prompt, "Can you help me track my recent order?")
print("Response 1: ", response_1)
print("Response 2: ", response_2)