Упражнение. Предоставление подсказок контекста

Завершено

В этом упражнении вы используете журнал бесед для предоставления контекста большой языковой модели (LLM). Вы также настраиваете код таким образом, чтобы пользователь продолжал беседу, как и реальный чат-бот. Приступим.

1. Измените код, чтобы использовать do-while цикл для принятия входных данных пользователя:

   string input;
   
   do 
   {
       Console.WriteLine("What would you like to do?");
       input = Console.ReadLine();
   
       // ...
   }
   while (!string.IsNullOrWhiteSpace(input));
   

   Теперь вы можете продолжать беседу, пока пользователь не введет пустую строку.

2. Зафиксируйте сведения о поездке пользователя, изменив ситуацию SuggestDestinations :

   case "SuggestDestinations":
       chatHistory.AppendLine("User:" + input);
       var recommendations = await kernel.InvokePromptAsync(input!);
       Console.WriteLine(recommendations);
       break;
   

3. Используйте сведения о поездке SuggestActivities в случае со следующим кодом:

    case "SuggestActivities":
       var chatSummary = await kernel.InvokeAsync(
           "ConversationSummaryPlugin", 
           "SummarizeConversation", 
           new() {{ "input", chatHistory.ToString() }});
       break;
   

   В этом коде используется встроенная SummarizeConversation функция для сводки чата с пользователем. Далее рассмотрим сводку, чтобы предложить действия в месте назначения.

4. Расширьте случай с помощью следующего SuggestActivities кода:

   var activities = await kernel.InvokePromptAsync(
       input,
       new () {
           {"input", input},
           {"history", chatSummary},
           {"ToolCallBehavior", ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions}
   });
   
   chatHistory.AppendLine("User:" + input);
   chatHistory.AppendLine("Assistant:" + activities.ToString());
   
   Console.WriteLine(activities);
   break;
   

   В этом коде вы добавляете input и chatSummary в качестве аргументов ядра. Затем ядро вызывает запрос и направляет его в подключаемый SuggestActivities модуль. Вы также добавляете входные данные пользователя и ответ помощник в журнал чата и отображает результаты. Затем необходимо добавить переменную в подключаемый chatSummary SuggestActivities модуль.

5. Перейдите в раздел "Запросы","Предложение"/config.json и откройте файл в Visual Studio Code

6. В разделе input_variablesдобавьте переменную для журнала чата:

   "input_variables": [
     {
         "name": "history",
         "description": "Some background information about the user",
         "required": false
     },
     {
         "name": "destination",
         "description": "The destination a user wants to visit",
         "required": true
     }
     ]
   

7. Перейдите в раздел "Запросы", "Предложить активацию"/skprompt.txt и откройте файл

8. Добавьте запрос на использование журнала чата:

   You are an experienced travel agent. 
   You are helpful, creative, and very friendly. 
   Consider the traveler's background: {{$history}}
   

Оставьте оставшуюся часть запроса как есть. Теперь подключаемый модуль использует журнал чата для предоставления контекста LLM.

Проверьте свою работу

В этой задаче вы запустите приложение и убедитесь, что код работает правильно.

1. Сравните обновленные варианты переключения со следующим кодом:

   case "SuggestDestinations":
           chatHistory.AppendLine("User:" + input);
           var recommendations = await kernel.InvokePromptAsync(input!);
           Console.WriteLine(recommendations);
           break;
   case "SuggestActivities":
   
       var chatSummary = await kernel.InvokeAsync(
           "ConversationSummaryPlugin", 
           "SummarizeConversation", 
           new() {{ "input", chatHistory.ToString() }});
   
       var activities = await kernel.InvokePromptAsync(
           input!,
           new () {
               {"input", input},
               {"history", chatSummary},
               {"ToolCallBehavior", ToolCallBehavior.AutoInvokeKernelFunctions}
       });
   
       chatHistory.AppendLine("User:" + input);
       chatHistory.AppendLine("Assistant:" + activities.ToString());
   
       Console.WriteLine(activities);
       break;
   

2. Введите в терминале dotnet run. При появлении запроса введите текст, аналогичный следующему:

   What would you like to do?
   How much is 60 USD in new zealand dollars?
   

3. Вы должны получить некоторые выходные данные, аналогичные следующему:

   $60 USD is approximately $97.88 in New Zealand Dollars (NZD)
   What would you like to do?
   

4. Введите запрос на предложения назначения с некоторыми подсказками контекста, например:

   What would you like to do?
   I'm planning an anniversary trip with my spouse, but they are currently using a wheelchair and accessibility is a must. What are some destinations that would be romantic for us?
   

5. Вы должны получить некоторые выходные данные с рекомендациями о доступных назначениях.

6. Введите запрос на предложения действий, например:

   What would you like to do?
   What are some things to do in Barcelona?
   

7. Вы должны получить рекомендации, которые соответствуют предыдущему контексту, например, доступные действия в Барселоне, как показано ниже:

   1. Visit the iconic Sagrada Família: This breathtaking basilica is an iconic symbol of Barcelona's architecture and is known for its unique design by Antoni Gaudí.
   
   2. Explore Park Güell: Another masterpiece by Gaudí, this park offers stunning panoramic views of the city, intricate mosaic work, and whimsical architectural elements.
   
   3. Visit the Picasso Museum: Explore the extensive collection of artworks by the iconic painter Pablo Picasso, showcasing his different periods and styles.
   

   Примечание.

   Если ваш код не создает ожидаемые выходные данные, можно просмотреть код в папке решения .

Вы можете продолжать тестировать приложение с различными запросами и подсказками контекста. Отличная работа! Вы успешно предоставили подсказки контекста llM и отрегулировали код, чтобы разрешить пользователю продолжить беседу.