Iteratives Prompt-Engineering für wenige Shot-Prompts
Du arbeitest gerade an einem Projekt in deinem Unternehmen, das Inhalte erstellt. Ziel des Projekts ist es, ein Textklassifizierungsmodell zu entwickeln, das in der Lage ist, verschiedene Emotionen in Texten wie Freude, Traurigkeit und Angst genau zu identifizieren und zu kategorisieren. In Fällen, in denen der Text keine erkennbaren Emotionen enthält, soll das Modell mit "keine explizite Emotion" antworten.
Du hast dich entschieden, den mitgelieferten "few-shot" prompt zu benutzen. Du hast jedoch bemerkt, dass "Time flies like an arrow" fälschlicherweise als "Überraschung" eingestuft wird. Dein Ziel ist es nun, die prompt so zu verfeinern, dass das Modell dieses spezielle Beispiel korrekt als "keine explizite Emotion" einstuft.
Das Paket OpenAI und die Funktion get_response() sind für dich vorinstalliert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
ChatGPT Prompt Engineering für Entwickler
Anleitung zur Übung
- Verfeinere die
promptiterativ, indem du die Beispiele verfeinerst, um die Ausgabe ohne explizite Emotion für das"They sat and ate their meal"Beispiel zu erhalten.
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
client = OpenAI(api_key="")
# Refine the following prompt
prompt = """
Receiving a promotion at work made me feel on top of the world -> Happiness
The movie's ending left me with a heavy feeling in my chest -> Sadness
Walking alone in the dark alley sent shivers down my spine -> Fear
____
____
They sat and ate their meal ->
"""
response = get_response(prompt)
print(response)