few-shotプロンプティングによる感情分析
あなたは市場調査に取り組んでおり、few-shotプロンプティングを使って顧客レビューの感情分析を行います。各レビューの感情を数値で分類し、ネガティブな場合は -1、ポジティブな場合は 1 を割り当てます。モデルが判断基準を把握できるよう、過去のレビュー例として以下を提示します。
- 製品の品質は期待を上回っていました -> 1
- この製品のカスタマーサービスでは、ひどい経験をしました -> -1
OpenAI パッケージはあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
OpenAI API によるプロンプトエンジニアリング
演習の手順
- 例を過去の会話として提供し、テキストを
userロールの内容として、数値をassistantロールの内容として割り当ててください。 - モデルに分類させるため、適切なロールを使用して次のテキストを提供してください：この製品の価格は、その機能を考えると妥当です。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)