Analýza sentimentu s few-shot promptingem
Pracuješ na průzkumu trhu a tvým cílem je použít few-shot prompting k analýze sentimentu zákaznických recenzí. Každé konverzaci přiřazuješ číslo: -1 pro negativní sentiment, 1 pro pozitivní. Jako příklady předchozích konverzací, ze kterých se má model učit, používáš následující ukázky.
- The product quality exceeded my expectations -> 1
- I had a terrible experience with this product's customer service -> -1
Balíček OpenAI je již načtený.
Toto cvičení je součástí kurzu
Prompt Engineering s OpenAI API
Pokyny k cvičení
- Zadej příklady jako předchozí konverzace — text přiřaď jako kontext pro roli
usera číslo jako kontext pro roliassistant. - Předlož modelu ke klasifikaci následující text a použij odpovídající roli:
The price of the product is really fair given its features.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
client = OpenAI(api_key="")
response = client.chat.completions.create(
model = "gpt-4o-mini",
# Provide the examples as previous conversations
messages = [{"role": "____", "content": "____"},
{"role": "____", "content": "____"},
{"role": "____", "content": "____"},
{"role": "____", "content": "____"},
# Provide the text for the model to classify
{"role": "____", "content": "____"}
],
temperature = 0
)
print(response.choices[0].message.content)