Analyse des sentiments avec incitation à quelques coups de feu
Vous travaillez sur une étude de marché et votre objectif est d'utiliser des messages courts pour analyser le sentiment des clients. Vous attribuez un numéro à une conversation client donnée : -1 si le sentiment est négatif, 1 s'il est positif. Vous fournissez les exemples suivants comme conversations antérieures dont le modèle peut s'inspirer.
- La qualité du produit a dépassé mes attentes -> 1
- J'ai eu une très mauvaise expérience avec le service clientèle de ce produit -> -1
Le paquet OpenAI a été préchargé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Ingénierie rapide avec l'API OpenAI
Instructions
- Fournissez les exemples comme des conversations précédentes en attribuant le texte comme contexte pour le rôle
useret le nombre comme contexte pour le rôleassistant. - Fournissez le texte suivant au modèle pour qu'il le classe et utilise le rôle approprié :
The price of the product is really fair given its features.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)