レビューでのゼロショットプロンプティング
OpenAIのモデルは、質問への回答、テキストの変換、テキストの生成だけでなく、カテゴリ分類や感情分析などのタスクにも活用できます。
この演習では、Toe-Tally Comfortable という靴屋のオンラインショップのレビューで、OpenAIのチャットモデルを使って感情分類を行ってみましょう。
この演習はコースの一部です
OpenAI APIを使いこなす
演習の手順
- レビュー文の感情を
1から5（良い～悪い）の数値で分類することをpromptで指示してください。 - Chat Completionsエンドポイントへのリクエストを作成し、このプロンプトを
gpt-4o-miniモデルに送信してください。
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="")
# 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)