Надання контексту через приклади розмов

Припустімо, є служба доставки MyPersonalDelivery, що пропонує широкий вибір варіантів доставки для різних речей. Ви хочете створити чатбот служби підтримки, який допомагатиме клієнтам з будь-якими потребами. Щоб це зробити, ви надасте context_question і context_answer про предмети, які компанія доставляє, узяті з попередніх розмов, і перевірите, чи розпізнає модель цей контекст у новому запиті користувача.

Пакет OpenAI, а також рядки context_question і context_answer уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Інженерія підказок з OpenAI API

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Сформулюйте system_prompt, який визначає призначення чатбота й скеровує його відповідати на запитання делікатно.
Використайте system_prompt, context_question і context_answer, щоб сформувати розмову, яку чатбот зможе застосувати як контекст для відповіді на новий запит користувача.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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)

Редагувати та запускати код