ChatGPT进行文本分类

1.建立客户端

python 复制代码
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
        base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1"
)

2.建立相关函数

python 复制代码
def get_openai_response(client, system_prompt, user_prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
    )
    return response.choices[0].message.content

3.设置分类文本

python 复制代码
q1 = "我刚买的XYZ智能手表无法同步我的日历,我应该怎么办?"
q2 = "XYZ手表的电池可以持续多久?"
q3 = "XYZ品牌的手表和ABC品牌的手表相比,有什么特别的功能吗?"
q4 = "安装XYZ智能手表的软件更新后,手表变得很慢,这是啥原因?"
q5 = "XYZ智能手表防水不?我可以用它来记录我的游泳数据吗?"
q6 = "我想知道XYZ手表的屏幕是什么材质,容不容易刮花?"
q7 = "请问XYZ手表标准版和豪华版的售价分别是多少?还有没有进行中的促销活动?"
q_list = [q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7]

4.设置类别

python 复制代码
category_list = ["产品规格", "使用咨询", "功能比较", "用户反馈", "价格查询", "故障问题", "其它"]

5.设置提示模板

python 复制代码
classify_prompt_template = """
你的任务是为用户对产品的疑问进行分类。
请仔细阅读用户的问题内容,给出所属类别。类别应该是这些里面的其中一个:{categories}。
直接输出所属类别,不要有任何额外的描述或补充内容。
用户的问题内容会以三个#符号进行包围。

###
{question}
###
"""

6.分类

python 复制代码
for q in q_list:
    formatted_prompt = classify_prompt_template.format(categories=",".join(category_list), question=q)
    response = get_openai_response(client, formatted_prompt)
    print(response)

输出:

故障问题

产品规格

功能比较

故障问题

产品规格

产品规格

价格查询

相关推荐
ASKED_20193 小时前
Codex 手机连接电脑报Couldn‘t update remote control availability
chatgpt
fangjianj4 小时前
windows环境反弹shell
linux·windows·web安全
有味道的男人4 小时前
得物详情 API|支持实时价格、成色、鉴别服务数据
windows·python·api
老王的笔记v5 小时前
46期 Windows超级管理器 垃圾清理 预装卸载与系统优化工具箱
windows·系统架构
SEO_juper6 小时前
你的服务器正在被 AI 爬虫“白嫖“带宽:2026 用日志把 Googlebot 和 AI 洪流分开算账(附脚本)
运维·人工智能·爬虫·python·chatgpt·seo
吨吨ai6 小时前
2026年9月10日|ChatGPT Pro + Codex:GPT‑6 Astra 团队研发协作
gpt·chatgpt
张人玉7 小时前
基于 C# / .NET 8 + Windows Forms + SQLite 的桌面银行业务演示系统——华夏示范银行管理系统
windows·sqlite·c#·.net
鹿角片ljp7 小时前
ChatGPT 桌面版「每次重连 5 次」修复复盘:一个 VMware 残留如何瘫痪了整台机器的虚拟网卡
chatgpt
RAOY的AI笔记7 小时前
从ChatGPT注册场景理解Web身份认证:Session、Cookie、Token与MFA基础原理
人工智能·chatgpt
ClouGence8 小时前
GPT-6 做 UI 自动化测试:Demo 惊艳,但真的适合长期回归吗?
前端·chatgpt·测试