ПочатиПочніть безкоштовно

Zero-shot підказки для відгуків

Окрім відповідей на запитання, перетворення тексту та генерування нового тексту, моделі OpenAI можна також використовувати для задач класифікації, зокрема категоризації та аналізу тональності.

У цій вправі ви дослідите використання чат-моделей OpenAI для класифікації тональності на основі відгуків з інтернет-магазину взуття під назвою Toe-Tally Comfortable.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з OpenAI API

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Сформулюйте prompt, щоб класифікувати тональність наведених висловлювань, використовуючи числа від 1 до 5 (від позитивного до негативного).
  • Створіть запит до кінцевої точки Chat Completions, щоб надіслати цю підказку до gpt-4o-mini.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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)
Редагувати та запускати код