Analiza opinii klientów na temat produktów za pomocą ChatGPT OpenAi API: Przewodnik krok po kroku po wyciąganiu wniosków biznesowych z analizy nastrojów Część 1

Czego potrzebujesz, aby korzystać z ChatGPT

ChatGPT oraz obecnie GPT-4 to rodzaj sztucznej inteligencji typu "large language model" (LLM), która świetnie radzi sobie z przetwarzaniem języka naturalnego oraz innymi zaawansowanymi zadaniami na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Skrót GPT oznacza "generative pre-trained transformer" i wskazuje, że może on generować odpowiedzi tekstowe oparte na wejściu i słowach kluczowych (nazywanych promptem) wprowadzonych przez użytkownika. Został opracowany przez openai i jest dostępny jako interfejs chatbota lub, jak zobaczymy w tym samouczku, jako znacznie potężniejszy interfejs programowania aplikacji (API). Chociaż to brzmi technicznie, korzystanie z API nie jest trudne; wystarczy uzyskać darmowy klucz API, a następnie dostarczyć aplikacji wymagane dane wejściowe. Wszystkie cuda sztucznej inteligencji będą działy się "za kulisami", a wyniki pojawią się w ciągu kilku sekund.

Jak działa ChatGPT?

ChatGPT to technologia konwersacyjna oparta na sztucznej inteligencji, która umożliwia użytkownikom prowadzenie rozmów z systemem AI. Działa za pomocą algorytmów przetwarzania języka naturalnego (NLP), które rozumieją wejście użytkownika, a następnie wykonują odpowiednie zadania. W tym samouczku poprosimy go o wykrycie nastroju opinii klienta i streszczenie długich recenzji. ChatGPT został przeszkolony na ogromnej ilości wiedzy i danych, co pozwala mu odpowiadać na szeroki zakres pytań i zapytań. Im więcej interakcji ma miejsce, tym więcej ChatGPT się uczy i poprawia swoje odpowiedzi. Jest to znane jako uczenie maszynowe. Elastyczność systemu umożliwia organizacjom i osobom dostosowanie jego funkcjonalności do swoich konkretnych potrzeb. Podsumowując, ChatGPT zapewnia łatwy sposób na dostęp do potężnych technik AI przetwarzania języka naturalnego dla osób nie będących programistami, poprzez swoje chatboty lub interfejs API, co zmienia podstawowe typy analizy danych, jakie można przeprowadzić.

Jak korzystanie z ChatGPT do analizowania danych zwrotnych od klientów może pomóc Twojej firmie

Korzystanie z ChatGPT do analizowania opinii klientów i poprawy ich doświadczeń zdecydowanie może przynieść korzyści Twojej firmie. Poprzez wykorzystanie modeli AI, ChatGPT może pomóc Twojej firmie stworzyć lepsze doświadczenia dla klientów, wykorzystując ogromne ilości zebranych danych, które nie były wcześniej wykorzystane. Poprzez wykorzystanie zgromadzonych danych Twojej firmy i szukanie w nich wskazówek, możesz zwiększyć lojalność klientów, poprawić retencję klientów i zwiększyć przychody. ChatGPT API umożliwia analizę opinii klientów z dużą dokładnością i szybkością. Poprawiając jakość wysiłków Twojej firmy na rzecz eksploracji danych, możesz podejmować szybsze i bardziej skuteczne decyzje oparte na danych.

ChatGPT świetnie radzi sobie z zadaniami związanymi z generowaniem języka za pomocą sztucznej inteligencji

ChatGPT to wyjątkowe narzędzie do generowania języka, doskonale radzące sobie z tworzeniem ludzkich tekstów, co sprawia, że jest idealne do zadań związanych z kreacją treści i innymi stylami narracyjnymi, które wymagają logiki i kreatywności. Jego zdolność do generowania tekstu podobnego do ludzkiego czyni go przydatnym przy tworzeniu angażującej i różnorodnej zawartości dla blogów, mediów społecznościowych i stron internetowych. Funkcja uzupełniania tekstu ChatGPT pozwala użytkownikom wprowadzić kilka słów kluczowych, a następnie pozwala na automatyczną generację pełnych zdań lub akapitów na podstawie tych słów kluczowych. Proces tworzenia treści jest zatem łatwiejszy i mniej czasochłonny, umożliwiając Twojej firmie szybkie i skuteczne generowanie treści. Po pierwszym użyciu interfejsu API ChatGPT do analizy naszych recenzji w tym samouczku, możemy wykorzystać zdolności do generowania tekstu ChatGPT, aby opracować strategię poprawy produktu, która składa się z szczegółowej listy zalet i wad produktu oraz sugerowanych usprawnień produktu ocenionych pod względem ważności i łatwości w implementacji w kolejnym samouczku.

Analiza zasilana sztuczną inteligencją w akcji: Wnioskowanie z opinii klientów o produkcie za pomocą analizy sentymentu z wykorzystaniem openAI ChatGPT API

Dlaczego analiza sentymentu?

Analiza sentymentu staje się coraz bardziej ważna w dzisiejszym świecie, gdzie ludzie swobodnie i łatwo wyrażają swoje opinie online. Analiza sentymentu polega na analizie pisemnego tekstu i kategoryzowaniu go jako pozytywny, negatywny lub neutralny tonem. Ta technika może dostarczyć marketerowi wartościowych informacji na temat zachowań i preferencji konsumentów, które mogą być wykorzystane przez firmy do poprawy produktów i usług, zwiększenia doświadczenia klienta lub świadczenia lepszej obsługi klienta. Wcześniej musiałbyś przeprowadzać badania lub grupy fokusowe klientów, aby spróbować dowiedzieć się, co myślą twoi klienci, mając nadzieję, że proces zbierania danych nie wpłynie na opinie w jednym lub drugim kierunku. Teraz możesz wykorzystać to, co ludzie napisali online, aby szybko zrozumieć, jak jest postrzegany Twój produkt. Analiza sentymentu może również być wykorzystana do monitorowania platform mediów społecznościowych w celu pozyskiwania opinii publicznej na temat określonych tematów, wydarzeń, produktów lub nawet konkurentów w biznesie.

Dlaczego korzystać z API OpenAI zamiast interfejsu ChatGPT chatbota?

Za pomocą API openAI możesz zautomatyzować żmudne zadanie wklejania każdej recenzji do ChatGPT. Jednym poleceniem w języku Python możesz polecić ChatGPT analizę opinii klientów i określenie ich sentymentu. Po zakończeniu tego procesu możemy użyć chatgpt, aby wygenerować wyniki na ekranie oraz zapisanie ich do Excela i Worda w celu ich bezpiecznego przechowywania i dalszej dyskusji z Twoim zespołem. Kod również dostarczy procentowy podział na pozytywne, negatywne lub neutralne recenzje. API pozwala również na pobranie wyników jednej części naszej analizy (tj. Części 1 w tym samouczku) i ich wykorzystanie jako danych wejściowych do następnego kroku (tj. Części 2, 3 i 4 w następnych samouczkach), co ostatecznie tworzy wyczerpującą analizę poprawy produktu w prostym, zrozumiałym języku, co byłoby trudne, jeśli nie niemożliwe, do wykonania tylko z interfejsem chatbota.

Krok po kroku analiza sentymentu w uczeniu maszynowym

Założenia

1. Aby korzystać z API OpenAI, potrzebujesz klucza API. Jeśli jeszcze go nie masz, postępuj zgodnie z poniższymi krokami, aby utworzyć darmowe konto na 3 miesiące
2. Posiadasz darmowe konto Google Colab

Krok 1: Zainstaluj wymagane biblioteki Pythona w Google Colab

Używane do dostępu do API Openai i wysłania do niego zapytań
!pip install pandas openai requests Używane do tworzenia śledzenia postępu podczas wykonywania wywołań API
!pip install tqdm Używane do wyjścia wyników w formacie Word
!pip install python-docx

Krok 2: Przygotuj środowisko openAI API w Colab

1. Zamień sekcję, która mówi <ZAMIENIĆ TEN TEKST NA TWÓJ KLUCZ DOSTĘPU DO API OPENAI> na swój prywatny klucz dostępu do API OpenAI. Upewnij się, że pozostawiasz “ ” otaczające twój klucz API.
2. Będziemy korzystać z punktu końcowego API czatu/wypełnień zamiast starszych punktów końcowych gpt-3, aby upewnić się, że korzystamy z najnowszej wersji oprogramowania chatGPT, która jest również tańsza w użyciu niż starsze API gpt-3.

Krok 3: Wczytaj swój zestaw danych do przeglądu

Załóżmy, że opinie znajdują się w pliku CSV o nazwie "opinie.csv". Opinie są zawarte w jednej kolumnie o nazwie „Recenzja_produktu” z jedną opinią na linię.

W tym przykładzie korzystamy z próbek recenzji produktów z jednego biznesu, prawdopodobnie naszego własnego. Jednak możesz również wykorzystać opinie o produktach konkurencji lub usługach, aby zrozumieć, jak ich produkty są postrzegane przez użytkowników.

Sprawdźmy drukując ramkę danych, czy wszystko zostało poprawnie załadowane.

Krok 4: Wyznacz sentyment każdej recenzji produktu za pomocą ChatGPT, wygeneruj wyniki w formacie Excel i Word.

Uwaga: Jeśli korzystasz z konta próbnego z OpenAI, ograniczają oni liczbę razy, jakie można wysłać dane do API na minutę. Aby ominąć to ograniczenie, wprowadzamy w kodzie kilkusekundowe opóźnienie między każdym żądaniem. Jeśli korzystasz z konta Pay-as-you-go OpenAI, możesz usunąć ten licznik opóźnień z poniższego kodu: time.sleep(4).

API openAI czasami napotyka problemy lub zostaje przytłoczony żądaniami od innych użytkowników. Aby zapobiec błędom w kodzie w takiej sytuacji, wstawiamy klauzulę while w kodzie, która spróbuje ponowić wywołanie API 3 razy; zazwyczaj to wystarcza.

Możesz zobaczyć, że korzystamy z gpt-3.5-turbo, który jest rekomendowany przez openAI jako najszybszy, najtańszy i najzdolniejszy model do tego typu analiz.

To jest polecenie (czyli komenda), którą przekazujemy do chatGPT, aby działał jako analizator nastrojów produktów i określił, czy opinia jest pozytywna, negatywna czy neutralna.

Jesteś modelem językowym AI, szkoleniem do analizowania i wykrywania nastroju recenzji produktów. Przeanalizuj poniższą recenzję produktu i określ, czy nastroj jest: pozytywny, negatywny czy neutralny. Zwróć tylko jedno słowo, POZYTYWNY, NEGATYWNY lub NEUTRALNY "Jesteś modelem językowym AI, szkolonym do analizowania i wykrywania nastroju recenzji produktów."

Krok 5: Podsumuj każdą recenzję, korzystając z ChatGPT, wyniki wyślij do programów Excel i Word.

Uwaga: Podobnie jak w poprzednim kodzie, wprowadzamy 4-sekundowe opóźnienie między wywołaniami interfejsu API, aby uniknąć przekroczenia ograniczeń dla darmowych kont próbnych. Możesz usunąć linię time.sleep(4) jeśli masz płatne konto openAI.

To jest polecenie, którego używamy, aby poprosić chatGPT o podsumowanie opinii o produkcie dla nas.

Jesteś AI modelem językowym szkolonym w celu analizy i podsumowania recenzji produktów. Podsumuj poniższą recenzję produktu, wyróżniając pozytywy i negatywy.

Krok 6: Przejdź do części 2, gdzie automatycznie wygenerujemy listę zalet i wad produktu na podstawie opinii użytkowników

Oto link do Części 2, gdzie zagłębiamy się w tworzenie listy zalet i wad oraz określamy listę z priorytetowymi sugestiami dotyczącymi poprawy produktu.

Podsumowanie

Mam nadzieję, że ten samouczek okazał się przydatny i chętnie odpowiem na wszelkie pytania.

Mam nadzieję, że ten samouczek był pomocny i chętnie odpowiem na wszelkie pytania.

Zachęcam do śledzenia mnie na portalu Medium , gdzie wkrótce pojawi się część druga, w której będziemy kontynuować ten sam samouczek, tworząc sugerowaną strategię ulepszania produktów z ChatGPT.

Jeśli masz jakieś uwagi, pytania lub chcesz dodać wyjaśnienia dotyczące kodu powyżej, proszę o komentarz poniżej.

Jeśli istnieją inne przypadki użycia NLP w biznesie, o których chcieliby Państwo, abym napisał w kolejnym artykule, proszę dajcie mi znać w komentarzach lub za pośrednictwem wiadomości prywatnej. Dzięki!