多轮对话
让我们扩展旅行聊天机器人，使用户可以对模型的初始推荐作出回应。您将再次使用 Conversation 类，但这一次，您会多次调用模型，观察它如何处理先前的信息。
作为提醒，以下是 Conversation 类中的方法：
__init__(self, llm: Llama, system_prompt='', history=[])create_completion(self, user_prompt='')
本练习是课程的一部分
使用 Llama 3
练习说明
- 先请求一次旅行推荐，在模型首次回复后，再提供一个后续请求。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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)