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리뷰를 활용한 제로샷 프롬프팅

DeepSeek 모델은 질문에 답하고, 텍스트를 변환하고, 새로운 텍스트를 생성하는 것 외에도 분류 작업에도 활용할 수 있습니다. 분류 작업에는 카테고리 분류와 감성 분석 등이 포함됩니다.

이번 연습 문제에서는 Toe-Tally Comfortable이라는 온라인 신발 쇼핑몰의 리뷰를 사용해 채팅 모드에서 DeepSeek으로 감성 분류를 수행해 볼 것입니다. 출력 결과는 다음과 같은 형식을 목표로 합니다.

1. Review text = <1-5 rating>
2. Review text = <1-5 rating>
3. ...

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 DeepSeek 활용하기

강의 보기

연습 안내

  • 제공된 문장들의 감성을 1부터 5까지의 숫자로 분류하는 prompt를 정의하세요(긍정에서 부정 순서). 아직 예시는 제공하지 않아도 됩니다!
  • 이 프롬프트를 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro로 전송하는 요청을 생성하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")

# Define a multi-line prompt to classify sentiment
prompt = """____. Return no explanations:
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 model
response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "user", "content": ____}],
  max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)
코드 편집 및 실행