第13课：《ChatGPT提示工程》—— Inferring（推断）

在本节内容中，将学习从产品评论和新闻文章中推断情感和主题。

这些任务可以看作是模型接收文本作为输入并执行某种分析的过程。这可能涉及提取标签、提取实体、理解文本情感等等。如果你想要从一段文本中提取正面或负面情感，在传统的机器学习工作流程中，需要收集标签数据集、训练模型、确定如何在云端部署模型并进行推断。这样做可能效果还不错，但是这个过程需要很多工作。而且对于每个任务，如情感分析、提取实体等等，都需要训练和部署单独的模型。

大型语言模型的一个非常好的特点是，对于许多这样的任务，你只需要编写一个prompt即可开始产生结果，而不需要进行大量的工作。这极大地加快了应用程序开发的速度。你还可以只使用一个模型和一个 API 来执行许多不同的任务，而不需要弄清楚如何训练和部署许多不同的模型。

API密钥设置

现在我们一起看示例代码。我们在这里获得了OpenAI API密钥，并使用了上一次看到的同样的辅助函数。

import openai
import os

from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
_ = load_dotenv(find_dotenv()) # read local .env file

openai.api_key  = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

def get_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    response = openai.Cha