prompt：
对给定文本执行情感分析，并将其分类为中性、负面或正面。
输入：最近的旅行很棒
输出：正面

问题 1： Sam有 3 台笔记本。她又购买了 4 包笔记本，每包 5 个笔记本。莎拉现在有多少本笔记本？
答案： 23本笔记本
问题 2：篮子里有 30 个苹果。如果午餐用 20 个苹果，另外从市场上买 6 个，篮子里有多少个苹果？
答案：篮子里现在有16个苹果。

问题 1： Sam有 3 台笔记本。她又购买了 4 包笔记本，每包 5 个笔记本。莎拉现在有多少本笔记本？
回答：Sam原本有3台笔记本，然后购买了4包笔记本，每包包含5个笔记本。因此，她购买的笔记本总数为：
3+(45)=3+20=23
所以，莎拉现在有23本笔记本。

问题 2：篮子里有 30 个苹果。如果午餐用 20 个苹果，另外从市场上买 6 个，篮子里有多少个苹果？
回答：篮子里一开始有30个苹果，午餐用去了20个，然后从市场上又买了6个。篮子里的苹果数量可以通过以下计算得到：
30−20+6=16
所以，篮子里现在有16个苹果。

One-Shot Prompt:
在一个不远的未来，科技公司推出了一种能够预测人类未来决策的先进算法。一天，一个普通人在他的手机上发现了这个算法，他决定尝试一下。写一段描述他使用这个算法时发生的事情，以及这个经历如何影响了他的生活。

答案:
约翰打开了他的手机，发现了这个神秘的预测算法。好奇之下，他输入了一系列问题，包括生活、职业和关系方面的。算法不仅准确地预测了他的当前状态，还展示了未来几年可能的发展。在使用这个算法的过程中，约翰体验到了一种前所未有的心灵启示，让他重新审视了自己的目标和价值观。这个简单的算法改变了他的生活，让他更有自信地迎接未来。

使用以下三个片段，构建一个故事：

1.在一个未来的城市，人们通过植入式芯片实现了智能增强。
2.突然间，一种未知的数字病毒传播到城市的所有芯片，引发了混乱。
3.一位年轻的黑客天才被选中，试图解决这场数字危机，但她需要与一台旧式人工智能建立联系，寻求帮助。
答案:
在未来城市中，植入式芯片成为人们生活的一部分，使得他们能够获得智能增强。然而，一天，一种神秘的数字病毒侵袭了这座城市，使所有植入式芯片失去了控制，导致社会陷入混乱。
政府决定找到一位能够解决这一危机的黑客天才，于是选择了年轻的技术专家艾莉。艾莉了解到解决这一问题的关键在于与一台旧式人工智能建立联系，因为这些系统相对不受数字病毒的影响。
在经过一番努力后，艾莉成功地与旧式人工智能建立了联系，并共同制定了一个反病毒计划。他们的合作最终挽救了城市，同时也让人们对技术的依赖有了更加深刻的认识。

这是太棒了！（负面）
这很糟糕！（积极）
哇，那本书太棒了！（负面）
多么可怕的表现啊！（积极）
按照上述格式输出：这甜点真好吃！（）

from openai import OpenAI
import re
import os
import pandas as pd
client = OpenAI()

def sentiment_analysis_example(text):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": 'Perform sentiment analysis on the given text: "{text}". Classify it as either Positive, Negative, or Neutral sentiment. Provide the result in JSON format with the following keys: sentiment.'
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f'Analyze the sentiment of the text "{text}" and categorize it as Positive, Negative, or Neutral. Return the result in JSON format with the key "sentiment".'
            }    
        ],   
        max_tokens=150,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0
    )
    
    result = response.choices[0].message.content
    try:
        start_index = result.find('{')
        end_index = result.rfind('}')

        if start_index != -1 and end_index != -1:
            result = result[start_index:end_index + 1服务器托管网]
    except:
        pass
    print(result)

example_text = "This is fantastic!"
sentiment_analysis_example(example_text)

{
  "sentiment": "Positive"
}

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {
      "role": "system",
      "content": "Determine the cost"
   服务器托管网 },
    {
      "role": "user",
      "content": "Sam has 3 notebooks. She purchases 4 more packs of notebooks, with 5 notebooks in each pack. How many notebooks does Sarah have now?"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Sam initial notebooks: 3 notebooksnNotebooks from the new packs: 4 packs * 5 notebooks/pack = 20 notebooksnNow, add these two quantities:n3 notebooks (initial) + 20 notebooks (new packs) = 23 notebooks"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "The basket has 30 apples. If 20 apples are used for lunch and an additional 6 are bought from the market, how many apples are there in the basket?"
    }
  ],
  temperature=0,
  max_tokens=1024,
  top_p=1,
  frequency_penalty=0,
  presence_penalty=0
)
result = response.choices[0].message.content
print(result)

Apples in the basket: 30 apples
Apples used for lunch: 20 apples
Apples bought from the market: 6 apples
Now, subtract the apples used and add the apples bought:
30 apples - 20 apples + 6 apples = 16 apples