Zero-Shot-Prompting mit Bewertungen
Die Modelle von OpenAI können nicht nur Fragen beantworten, Texte umwandeln und neue Texte erstellen, sondern auch für Klassifizierungsaufgaben wie Kategorisierung und Stimmungsanalyse genutzt werden.
In dieser Übung lernst du, wie du die Chat-Modelle von OpenAI für die Stimmungsklassifizierung nutzen kannst, indem du Bewertungen aus einem Online-Schuhgeschäft namens Toe-Tally Comfortable analysierst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit der OpenAI-API
Anleitung zur Übung
- Definiere einen
prompt, um die Stimmung der Aussagen mit Zahlen von1bis5(negativ zu positiv) zu klassifizieren. - Erstelle eine Anfrage an den Chat-Completions-Endpunkt, um diesen Prompt an
gpt-4o-minizu senden.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
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)