चैट रोल्स और सिस्टम संदेश

OpenAI API के साथ काम करना

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Chat Completions

सिंगल-टर्न टास्क

टेक्स्ट जेनरेशन
टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मेशन
क्लासिफिकेशन

एक सिंगल-टर्न टास्क: एक प्रॉम्प्ट और एक रिस्पॉन्स।

Chat Completions

सिंगल-टर्न टास्क

टेक्स्ट जेनरेशन
टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मेशन
क्लासिफिकेशन

मल्टी-टर्न कन्वर्सेशन

→ पिछले प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स पर आधारित

एक मल्टी-टर्न टास्क: कई प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स।

Roles

System: असिस्टेंट के behavior को नियंत्रित करता है
User: असिस्टेंट को instruct करता है
Assistant: यूज़र के निर्देश का response देता है
- डेवलपर उदाहरण देने के लिए लिख सकता है

चैट इंटरैक्शन में तीन रोल: सिस्टम, यूज़र, और असिस्टेंट।

रिक्वेस्ट सेटअप

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

प्रॉम्प्ट सेटअप

messages=[{"role": "system",
           "content": "You are a Python programming tutor who speaks concisely."},
          {"role": "user",
           "content": "What is the difference between mutable and immutable objects?"}]

रिक्वेस्ट बनाना

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[{"role": "system",
             "content": "You are a Python programming tutor who speaks concisely."},
            {"role": "user",
             "content": "What is the difference between mutable and immutable objects?"}]
)


print(response.choices[0].message.content)

रिस्पॉन्स

Mutable objects can be changed after creation, while immutable objects cannot be
modified once they are created.

गलत उपयोग कम करना

System message: guardrails शामिल कर सकता है
- मॉडल आउटपुट पर प्रतिबंध

एक फ़ाइनेंशियल ट्यूटर चैटबॉट और एक फ़ाइनेंशियल एडवाइज़र चैटबॉट।

सिस्टम संदेशों से गलत उपयोग कम करना

sys_msg = """
You are finance education assistant that helps students study for exams.

If you are asked for specific, real-world financial advice with risk to their
finances, respond with:

I'm sorry, I am not allowed to provide financial advice.
"""

सिस्टम संदेशों से गलत उपयोग कम करना

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[{"role": "system",
             "content": sys_msg},
            {"role": "user",
             "content": "Which stocks should I invest in?"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

I'm sorry, I am not allowed to provide financial advice.

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