आउटपुट संरचना नियंत्रित करना
किसी भाषा मॉडल के आउटपुट की संरचना नियंत्रित करने का एक तरीका है कि आप prompt में एक नमूना प्रश्न–उत्तर दें। मॉडल उससे सीखता है और मिलते-जुलते प्रश्नों के लिए वैसा ही जवाब बनाता है। इस अभ्यास में आप एक वन-शॉट prompt बनाएँगे जो दिए गए नंबरों के सेट में से विषम संख्याएँ निकाले और उन्हें ब्रैकेट्स में, कॉमा से अलग किए हुए, संख्याओं के सेट के रूप में दिखाए — जैसा निर्देशों में示ाया गया है.
OpenAI पैकेज और get_response() फंक्शन आपके लिए पहले से लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Prompt Engineering
अभ्यास निर्देश
- एक वन-शॉट
promptबनाएँ जो सेट{1, 3, 7, 12, 19}से विषम संख्याएँ निकालने का उदाहरण देता हो, और सेट{3, 5, 11, 12, 16}के लिए जवाब माँगता हो.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
client = OpenAI(api_key="")
# Create a one-shot prompt
prompt = """____"""
response = get_response(prompt)
print(response)