रिव्यूज़ के साथ ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग
प्रश्नों के उत्तर देने, टेक्स्ट को ट्रांसफ़ॉर्म करने और नया टेक्स्ट जनरेट करने के अलावा, OpenAI के मॉडल वर्गीकरण जैसे कार्यों में भी उपयोग किए जा सकते हैं, जैसे कैटेगराइज़ेशन और सेंटिमेंट एनालिसिस।
इस अभ्यास में, आप एक ऑनलाइन शू स्टोर Toe-Tally Comfortable के रिव्यूज़ का उपयोग करके सेंटिमेंट क्लासिफिकेशन के लिए OpenAI के चैट मॉडल्स का इस्तेमाल करना सीखेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ काम करना
अभ्यास निर्देश
- दिए गए स्टेटमेंट्स के सेंटिमेंट को वर्गीकृत करने के लिए एक
promptपरिभाषित करें, जिसमें1से5तक के नंबर उपयोग हों (सकारात्मक से नकारात्मक)। - Chat Completions endpoint पर एक रिक्वेस्ट बनाएँ ताकि यह प्रॉम्प्ट
gpt-4o-miniको भेजा जा सके।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)