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Invite zéro exemple avec des évaluations

En plus de répondre aux questions, de transformer du texte et d'en générer, les modèles d'OpenAI peuvent aussi servir à des tâches de classification, comme la catégorisation et l'analyse de sentiment.

Dans cet exercice, vous allez explorer l'utilisation des modèles de clavardage d'OpenAI pour la classification du sentiment à partir d'évaluations d'une boutique de chaussures en ligne appelée Toe-Tally Comfortable.

Cette activité fait partie du cours

Travailler avec l'API d'OpenAI

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Instructions de l’exercice

  • Définissez une prompt pour classifier le sentiment des énoncés fournis en utilisant les nombres de 1 à 5 (positif à négatif).
  • Créez une requête vers le point de terminaison Chat Completions pour envoyer cette invite à gpt-4o-mini.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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)
Modifier et exécuter le code