Stimmungsanalyse mit Few-Shot-Prompting
Du beschäftigst dich mit Marktforschung und willst mit Few-Shot-Prompting eine Stimmungsanalyse von Kundenbewertungen erstellen. Du ordnest der Unterhaltung mit einem bestimmten Kunden eine Zahl zu: -1, wenn die Stimmung negativ ist, 1, wenn sie positiv ist. Du gibst die folgenden Beispiele früherer Unterhaltungen mit, aus denen das Modell lernen soll.
- Die Produktqualität hat meine Erwartungen übertroffen -> 1
- Ich hatte echt schlechte Erfahrungen mit dem Kundenservice dieses Produkts -> -1
Das Paket OpenAI ist bereits für dich vorinstalliert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Prompt-Engineering mit der OpenAI-API
Anleitung zur Übung
- Gib die Beispiele vorheriger Gesprächen an, wobei der Text als Kontext für die Rolle
userund die Zahl als Kontext für die Rolleassistantdient. - Gib den folgenden Text ein, damit das Modell ihn klassifizieren und die passende Rolle verwenden kann:
The price of the product is really fair given its features.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
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)