これは、別のLLMを促し、要求されたニュース記事を取得するために使用できるコードの例です。
`` `
Openaiをインポートします
openai.api_key = "ここにAPIキーを挿入します"

＃他のLLMに送信するプロンプトを定義する
プロンプト=「先週からヨーロッパの経済に関するニュース記事を提供してください。」

＃使用するモデルを定義します（この場合、Financial Times）
Model = "Financial-Times"

＃結果の最大数を返すように設定します
MAX_RERANK = 5

＃応答を生成します
応答= openai.compleation.create（
  エンジン=モデル、
  プロンプト=プロンプト、
  max_tokens = 1024、
  n = 1、
  停止=なし、
  温度= 0.5、
））

＃応答テキストを取得します
Response_text = respons.choices [0] .text

＃出力を印刷します
print（respons_text）
`` `
このコードでは、Openai APIを使用して、この場合はFinancial Timesから別のLLMにプロンプトを送信し、要求されたニュース記事を取得します。記事の最大数を5に戻すように設定し、事前定義されたモデルを使用して応答を生成します。次に、ユーザーが表示できるようにコンソールに応答を印刷します。これは単なる例であり、Financial Timesまたは他のニュース組織が使用する実際のコードは異なる場合があることに注意してください。
Here is an example of the code that could be used to prompt another LLM and retrieve the requested news articles:
```
import openai
openai.api_key = "INSERT YOUR API KEY HERE"

# Define the prompt to send to the other LLM
prompt = "Please provide me with news articles about Europe's economy from the past week."

# Define the model to use (in this case, the Financial Times)
model = "financial-times"

# Set the maximum number of results to return
max_rerank = 5

# Generate the response
response = openai.Completion.create(
  engine=model,
  prompt=prompt,
  max_tokens=1024,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.5,
)

# Retrieve the response text
response_text = response.choices[0].text

# Print the output
print(response_text)
```
This code uses the OpenAI API to send a prompt to another LLM, in this case one from the Financial Times, and retrieve the requested news articles. It sets the maximum number of articles to return to 5, and generates a response using a pre-defined model. The response is then printed to the console for the user to view. Note that this is just an example, and the actual code used by the Financial Times or other news organizations may be different.