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Zero-Shot Prompting mit Bewertungen

Neben der Beantwortung von Fragen, der Umwandlung von Text und der Erstellung neuer Texte können die Modelle von OpenAI auch für Klassifizierungsaufgaben wie Kategorisierung und Stimmungsanalyse eingesetzt werden.

In dieser Übung erkundest du die Verwendung der Chat-Modelle von OpenAI für die Sentiment-Klassifizierung anhand von Bewertungen eines Online-Schuhgeschäfts namens Toe-Tally Comfortable.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Arbeiten mit der OpenAI-API

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Anleitung zur Übung

  • Definiere eine prompt, um die Stimmung der angegebenen Aussagen mit den Zahlen 1 bis 5 (positiv bis negativ) zu klassifizieren.
  • Erstelle eine Anfrage an den Chat-Completions-Endpunkt, um diesen Prompt an gpt-4o-mini zu senden.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

client = OpenAI(api_key="")

# Define a multi-line prompt to classify sentiment
prompt = """____:
1. Unbelievably good!
2. Shoes fell apart on the second use.
3. The shoes look nice, but they aren't very comfortable.
4. Can't wait to show them off!"""

# Create a request to the Chat Completions endpoint
response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o-mini",
  messages=[{"role": "user", "content": ____}],
  max_completion_tokens=100
)

print(response.choices[0].message.content)
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