Adicionando instruções ao modelo

Você está criando um sistema de IA para atendimento ao cliente em uma empresa de serviços financeiros. Por motivos de segurança e conformidade, a IA deve ter limites claros para responder apenas a perguntas sobre saldos de conta e histórico de transações. Ela deve recusar educadamente qualquer outro pedido, como redefinição de senha.

O cliente OpenAI já está disponível para você como client. Ele estará disponível ao longo do restante do curso.

Este exercicio faz parte do curso

Trabalhando com a OpenAI Responses API

Instruções do exercicio

Crie uma requisição para a Responses API ao "gpt-5-mini" que contenha instruções claras para responder apenas a perguntas sobre saldos de conta e histórico de transações, e não a outros pedidos como redefinição de senha.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Create a guardrailed AI response
response = client.responses.create(
    model=____,
    instructions="You are a customer support AI that only answers questions about ____. Politely decline any other requests such as ____.",
    input="Can you help me reset my password?"
)

print(response.output_text)

Editar e Executar Código

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Trabalhando com a OpenAI Responses API

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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Criar aplicações de IA nunca foi tão fácil com a Responses API! Aprenda a orientar modelos usando uma interface simples, as melhores práticas para trabalhar com modelos de raciocínio e como construir conversas de ida e volta com LLMs.

Exercise 1: Responses API: a melhor amiga do desenvolvedor Exercise 2: Sua primeira chamada à Responses API Exercise 3: Adicionando instruções ao modelo

Exercicio Atual

Exercise 4: Extraindo informações da resposta Exercise 5: Dominando os parâmetros de resposta Exercise 6: Experimentando modelos mais poderosos Exercise 7: Raciocinando sobre o raciocínio Exercise 8: Encadeamento de Conversas Exercise 9: De uma mensagem para outra Exercise 10: Ativando conversas de chat

LLMs são poderosos, mas ficam ainda melhores quando você adiciona ferramentas! Aprenda a integrar busca na web aos seus sistemas com LLM sem chaves de API ou credenciais adicionais. Descubra que ferramentas podem ser, bem... praticamente qualquer coisa! Crie suas próprias ferramentas para LLMs chamarem e irem além das capacidades básicas do modelo.

Exercise 1: Itens de resposta: os blocos de construção Exercise 2: Extraindo itens de saída e seus conteúdos Exercise 3: Usando Items para Tratamento Personalizado Exercise 4: Pesquisa na Web que Simplesmente Funciona Exercise 5: Combinando LLMs e pesquisa na web Exercise 6: Ganhando confiança com fontes de LLM Exercise 7: Ferramentas com Chamadas de Função: Definindo a Função Exercise 8: O fluxo de trabalho de ferramentas com chamada de função Exercise 9: Definindo uma função para converter fusos horários Exercise 10: Ferramentas com chamadas de função: o fluxo completo Exercise 11: Criando a definição de ferramenta da OpenAI Exercise 12: Integrando ferramentas de function calling

Leve seus sistemas com LLM do prova de conceito à produção com três paradigmas de design essenciais. Aprenda a gerar saídas estruturadas consistentes e confiáveis, como JSON, usando LLMs. Você também vai usar eventos semânticos para transmitir atualizações aos seus usuários, criando experiências interativas e agradáveis. Por fim, explore a multimodalidade e aprenda a combinar texto e imagens com os modelos GPT-5 da OpenAI.

Exercise 1: Gerando saídas estruturadas Exercise 2: Saídas consistentes, sempre!Exercise 3: Aninhando classes Pydantic Exercise 4: Streaming com eventos semânticos Exercise 5: Transmitindo respostas do OpenAI Exercise 6: Transmitindo eventos semânticos Exercise 7: Streaming com chamadas de função Exercise 8: Flexibilidade de entrada e multimodalidade Exercise 9: Entradas baseadas em função (Role-Based)Exercise 10: Criando prompts com imagens a partir de URLs Exercise 11: Fazendo prompts com arquivos de imagem locais Exercise 12: Parabéns!