НачатьНачать бесплатно

Многоходовые диалоги

Давайте расширим возможности туристического чат-бота, чтобы пользователи могли отвечать на первоначальные рекомендации модели. Вы снова будете использовать класс Conversation, но на этот раз будете делать повторные обращения к модели, чтобы проследить, как она учитывает предыдущий контекст.

Для справки: вот методы класса Conversation:

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

Это упражнение является частью курса

Работа с Llama 3

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Запросите первоначальную туристическую рекомендацию, а затем добавьте уточняющий запрос после первого ответа модели.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)
Редактировать и запускать код