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Few-shot prompting के साथ सेंटिमेंट एनालिसिस

आप मार्केट रिसर्च पर काम कर रहे हैं और आपका लक्ष्य few-shot prompting का उपयोग करके ग्राहक रिव्यू पर सेंटिमेंट एनालिसिस करना है. आप किसी दिए गए ग्राहक की बातचीत के लिए एक संख्या असाइन कर रहे हैं: भाव नकारात्मक हो तो -1, और सकारात्मक हो तो 1. आप मॉडल को सीखने के लिए पिछले संवादों के रूप में निम्न उदाहरण देते हैं.

  • The product quality exceeded my expectations -> 1
  • I had a terrible experience with this product's customer service -> -1

OpenAI पैकेज आपके लिए पहले से लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

OpenAI API के साथ Prompt Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • उदाहरणों को पिछले संवादों के रूप में दें: टेक्स्ट को user भूमिका के कॉन्टेक्स्ट में रखें और संख्या को assistant भूमिका के कॉन्टेक्स्ट में.
  • मॉडल को वर्गीकृत करने के लिए यह टेक्स्ट दें और उपयुक्त भूमिका का उपयोग करें: The price of the product is really fair given its features.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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)
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