Prompt engineering iterativo per i few-shot prompt
Stai lavorando a un progetto nella tua azienda di content creation. L'obiettivo è sviluppare un modello di classificazione del testo capace di identificare e categorizzare con precisione diverse emozioni nel testo, come felicità, tristezza e paura. Nei casi in cui il testo non contenga alcuna emozione riconoscibile, vuoi che il modello risponda con "no explicit emotion".
Hai deciso di usare il prompt few-shot fornito. Tuttavia, hai notato che "Time flies like an arrow" viene classificato erroneamente come "surprise". Il tuo obiettivo ora è affinare il prompt in modo che il modello classifichi correttamente questo esempio specifico come "no explicit emotion".
Il pacchetto OpenAI e la funzione get_response() sono già stati caricati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Prompt Engineering con l'API di OpenAI
Istruzioni dell'esercizio
- Affina iterativamente il
prompt, migliorando gli esempi, per ottenere l'output no explicit emotion per l'esempio"They sat and ate their meal".
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
client = OpenAI(api_key="")
# Refine the following prompt
prompt = """
Receiving a promotion at work made me feel on top of the world -> Happiness
The movie's ending left me with a heavy feeling in my chest -> Sadness
Walking alone in the dark alley sent shivers down my spine -> Fear
____
____
They sat and ate their meal ->
"""
response = get_response(prompt)
print(response)