Zero-shot prompting với đánh giá
Bên cạnh việc trả lời câu hỏi, biến đổi văn bản và tạo văn bản mới, các mô hình của OpenAI cũng có thể dùng cho các tác vụ phân loại, như phân loại chủ đề và phân tích cảm xúc.
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá cách dùng các mô hình chat của OpenAI để phân loại cảm xúc dựa trên các bài đánh giá từ một cửa hàng giày trực tuyến có tên Toe-Tally Comfortable.
Bài tập này là một phần của khóa học
Làm việc với OpenAI API
Hướng dẫn bài tập
- Xác định một
promptđể phân loại cảm xúc của các câu đã cho bằng thang điểm từ1đến5(tích cực đến tiêu cực). - Tạo một yêu cầu đến endpoint Chat Completions để gửi prompt này tới
gpt-4o-mini.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)