Предоставление контекста через примеры диалогов

Представьте, что существует служба доставки MyPersonalDelivery, предлагающая широкий выбор вариантов доставки различных товаров. Вы хотите создать чат-бот поддержки клиентов, который помогает пользователям с любыми вопросами. Для этого вы предоставите строки context_question и context_answer о товарах, которые доставляет компания, в виде предыдущих диалогов, и проверите, распознаёт ли модель этот контекст при обработке нового запроса пользователя.

Пакет OpenAI, а также строки context_question и context_answer уже загружены для вас.

Это упражнение является частью курса

Разработка промптов с OpenAI API

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Определите system_prompt, который задаёт назначение чат-бота и настраивает его на вежливые ответы.
Используйте system_prompt, context_question и context_answer, чтобы сформировать диалог, который чат-бот сможет применять в качестве контекста при ответе на новый запрос пользователя.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

client = OpenAI(api_key="")

# Define the system prompt
system_prompt = "____"

context_question = "What types of items can be delivered using MyPersonalDelivery?"
context_answer = "We deliver everything from everyday essentials such as groceries, medications, and documents to larger items like electronics, clothing, and furniture. However, please note that we currently do not offer delivery for hazardous materials or extremely fragile items requiring special handling."

# Add the context to the model
response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[{"role": "____", "content": ____},
            {"role": "____", "content": ____},
            {"role": "____", "content": ____ },
            {"role": "user", "content": "Do you deliver furniture?"}])
response = response.choices[0].message.content
print(response)

Редактировать и запускать код