Menganalisis Ulasan Produk Pelanggan Menggunakan ChatGPT OpenAi API: Panduan Langkah-demi-Langkah untuk Mengekstrak Wawasan Bisnis dari Analisis Sentimen Bagian 1

Apa yang perlu anda ketahui untuk menggunakan ChatGPT

ChatGPT dan kini GPT-4 adalah jenis rangkaian saraf intelektual buatan yang disebut model bahasa besar (LLM) yang mahir dalam pemrosesan bahasa alami dan tugas canggih lainnya dengan kemampuan yang mirip dengan manusia. GPT merupakan singkatan dari "generative pre-trained transformer" yang menunjukkan bahwa ia dapat menghasilkan respons teks berdasarkan input dan perintah kunci (disebut prompt) dari pengguna. Ini dikembangkan oleh OpenAI dan tersedia melalui antarmuka chatbot, atau seperti yang akan kita lihat dalam tutorial ini, sebagai antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang jauh lebih kuat. Meskipun mungkin terdengar teknis, menggunakan API tidak sulit, Anda hanya perlu mendapatkan kunci API gratis kemudian menyediakan aplikasi dengan data input yang diperlukan; semua sihir AI akan terjadi di balik layar, menghasilkan hasil dalam beberapa detik.

Bagaimanakah ChatGPT berfungsi?

ChatGPT adalah teknologi percakapan berkekuatan AI yang membolehkan pengguna berbual dengan sistem AI dalam bahasa semula jadi. Ia berfungsi dengan menggunakan algoritma pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk memahami input pengguna dan menjalankan tugas yang sepadan. Dalam tutorial ini, kita akan meminta ia untuk mengesan sentimen ulasan pelanggan dan juga merangkum ulasan-ulasan yang panjang. ChatGPT telah dilatih menggunakan banyak pengetahuan dan data, membolehkannya memberikan respons kepada pelbagai kueri dan soalan. Semakin banyak interaksi yang berlaku, semakin ChatGPT belajar dan meningkatkan responsnya. Ini dikenali sebagai pembelajaran mesin. Keluasan sistemnya membolehkan organisasi dan individu menyesuaikan fungsinya untuk memenuhi keperluan mereka. Secara ringkasnya, ChatGPT menyediakan cara yang mudah bagi bukan pengaturcara untuk mendapatkan akses kepada teknik bahasa semula jadi kecerdasan buatan yang kuat melalui chatbot atau antaramuka API, yang pada dasarnya mengubah jenis analisis data yang dapat dilakukan.

Bagaimana menggunakan ChatGPT untuk menganalisis data umpan balik pelanggan dapat membantu syarikat anda

Menggunakan ChatGPT untuk menganalisis maklum balas pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan pasti dapat memberikan manfaat kepada syarikat anda. Dengan menggunakan model AI, ChatGPT dapat membantu syarikat anda mencipta pengalaman yang lebih baik untuk pelanggan anda dengan akhirnya menggunakan jumlah data yang besar yang telah dikumpulkan oleh syarikat anda tetapi tidak pernah digunakan dengan baik. Dengan memanfaatkan data syarikat sedia ada dan mengekstraknya untuk mendapatkan wawasan, anda boleh meningkatkan kesetiaan pelanggan, meningkatkan retensi pelanggan, dan meningkatkan pendapatan. API ChatGPT membolehkan syarikat anda menganalisis maklum balas pelanggan dengan tepat dan cepat. Dengan meningkatkan kualiti usaha penggalian data syarikat anda, anda dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih berkesan yang berdasarkan data.

ChatGPT terampil dalam tugas penghasilan bahasa menggunakan kecerdasan buatan

ChatGPT adalah sebuah alat generasi bahasa yang luar biasa dalam menghasilkan teks yang menyerupai manusia, sehingga ideal untuk tugas-tugas pembuatan konten dan laporan bergaya naratif lainnya yang memerlukan logika dan kreativitas. Kemampuannya dalam menghasilkan teks yang mirip dengan manusia membuatnya berguna dalam menghasilkan konten yang menarik dan beragam untuk blog, media sosial, dan situs web. Fitur pengisian teks ChatGPT memungkinkan pengguna untuk memasukkan hanya beberapa kata kunci dan kemudian memiliki AI secara otomatis menghasilkan kalimat atau paragraf lengkap berdasarkan kata-kata kunci tersebut. Hal ini menjadikan proses pembuatan konten lebih mudah dan cepat, memungkinkan bisnis Anda menghasilkan konten dengan cepat dan efisien. Setelah pertama kali menggunakan API ChatGPT untuk menganalisis ulasan kami dalam tutorial ini, kita kemudian dapat memanfaatkan kemampuan penghasilan teks ChatGPT untuk membuat strategi perbaikan produk yang terdiri dari daftar rinci kelebihan dan kekurangan produk dan saran perbaikan produk yang diurutkan berdasarkan pentingnya dan kemudahan implementasi di tutorial berikutnya.

Analitik Berkuasa AI dalam Tindakan: Mengekstrak Pandangan daripada Ulasan Produk Pelanggan menggunakan analisis sentimen dengan API ChatGPT OpenAI

Mengapa analisis sentimen?

Analisis sentimen semakin penting dalam dunia kita saat ini di mana orang secara bebas dan mudah mengungkapkan pendapat mereka secara online. Analisis sentimen melibatkan analisis teks tertulis dan kemudian mengategorikannya sebagai positif, negatif atau netral. Teknik ini dapat memberikan wawasan berharga kepada pemasar tentang perilaku dan preferensi konsumen, yang kemudian dapat digunakan oleh bisnis untuk meningkatkan produk dan layanan, meningkatkan pengalaman pelanggan atau memberikan dukungan pelanggan yang lebih baik. Sebelumnya, Anda harus melakukan survei atau kelompok fokus pelanggan untuk mencoba dan mempelajari apa yang dipikirkan pelanggan Anda, berharap bahwa proses pengumpulan data tersebut tidak memihak opini ke arah mana pun. Sekarang, Anda bisa memanfaatkan apa yang orang tulis online untuk dengan cepat memahami bagaimana produk Anda dipahami. Analisis sentimen juga dapat digunakan untuk memantau platform media sosial tentang opini publik mengenai topik, acara, produk atau bahkan pesaing untuk penggunaan bisnis.

Mengapa menggunakan openai API daripada antaramuka chatbot ChatGPT?

Dengan menggunakan API openAI, anda boleh mengautomatikkan tugas membina semula setiap ulasan untuk dimasukkan ke dalam ChatGPT. Dengan satu perintah dalam Python, anda boleh memberikan arahan kepada ChatGPT untuk menganalisis ulasan pelanggan dan menentukan sentimen setiap satu. Setelah itu, kita boleh menggunakan ChatGPT untuk menghasilkan keputusan di skrin dan juga menyimpannya dalam Excel dan Word untuk keselamatan dan perbincangan selanjutnya dengan pasukan anda. Kod tersebut juga memberikan anda pecahan peratusan berapa banyak ulasan yang positif, negatif atau neutral. API ini juga membolehkan kita mengambil output dari satu bahagian analisis kita (iaitu Bahagian 1 dalam tutorial ini) dan menggunakannya sebagai input ke langkah seterusnya (iaitu. Bahagian 2, 3 dan 4 dalam tutorial seterusnya), akhirnya mencipta analisis penambahbaikan produk yang bermaklumat dalam Bahasa Inggeris yang sukar, jika tidak mustahil, untuk dilakukan hanya dengan antara muka botcakap sahaja.

Analisis Sentimen Pembelajaran Mesin Langkah Demi Langkah

Anggapan

1. Untuk menggunakan API openai, anda perlu mempunyai kunci akses API. Sekiranya anda belum mempunyai, ikuti langkah-langkah ini untuk membuat akaun percuma selama 3 bulan
2. Anda mempunyai akaun Google Colab percuma.

Langkah 1: Pasang perpustakaan Python yang diperlukan di Google Colab

Digunakan untuk mengakses API openai dan mengirimkan permintaan kepada API tersebut
!pip install pandas openai requests Digunakan untuk membuat pelacak kemajuan saat panggilan API dilakukan
!pip install tqdm Digunakan untuk menampilkan hasil ke format Word
!pip install python-docx

Langkah 2: Menyediakan persekitaran API openAI di Colab

1. Gantikan bahagian yang mengatakan <GANTIKAN TEKS INI DENGAN KUNCI ARAHAN-API OPENAI ANDA> dengan kunci akses API OpenAI peribadi anda. Pastikan untuk meninggalkan “ ” di sekeliling kunci akses API anda.
2. Kita akan menggunakan titik akhir API percakapan/pelengkapan sebagai gantinya daripada titik akhir gpt-3 yang lebih lama untuk memastikan kita menggunakan versi perisian chatGPT terkini, yang juga lebih murah untuk digunakan daripada API gpt-3 yang lebih lama.

Langkah 3: Memuatkan dataset ulasan anda

Di sini kita menganggap bahawa ulasan dalam fail CSV bernama "reviews.csv". Ulasan-ulasan itu terkandung dalam satu lajur yang dipanggil "Product_Review" dengan satu ulasan setiap baris.

Dalam contoh ini, kami menggunakan ulasan produk sampel dari sebuah perniagaan, mungkin milik kami sendiri. Walau bagaimanapun, anda juga boleh menggunakan ulasan produk untuk produk yang bersaing atau perkhidmatan untuk memahami bagaimana produk pesaing anda dilihat oleh pengguna.

Kami akan mencetak dataframe untuk memastikan semuanya dimuat dengan betul.

Langkah 4: Tentukan sentimen setiap ulasan produk menggunakan ChatGPT, keluarkan hasilnya ke dalam Excel dan Word

Nota: Jika anda menggunakan akaun percubaan percuma dengan openAI, mereka membataskan bilangan kali anda boleh menghantar data ke API setiap minit. Untuk mengelakkan had ini, kami memperkenalkan kelewatan beberapa saat dalam kod di antara setiap permintaan. Jika anda menggunakan akaun openAI bayar-ikuti, anda boleh mengeluarkan penyelaras kelewatan ini dari kod di bawah, time.sleep(4)

API openAI kadang-kadang mengalami ralat atau menjadi terlalu banyak permintaan dari pengguna lain. Untuk mengelakkan kod daripada gagal apabila ini berlaku, kami memperkenalkan klausa semasa dalam kod yang akan cuba semula panggilan API 3 kali; biasanya sudah mencukupi.

Anda boleh melihat bahawa kami menggunakan gpt-3.5-turbo, yang merupakan model yang paling cepat, murah dan paling cekap yang disyorkan oleh openAI pada masa ini untuk jenis analisis ini.

Ini adalah arahan (aka perintah) yang diberikan kepada chatGPT untuk bertindak sebagai analisis sentimen produk dan mengenal pasti sama ada ulasan tersebut positif, negatif atau neutral.

Anda adalah model bahasa AI yang dilatih untuk menganalisis dan mendeteksi sentimen ulasan produk. Analisislah ulasan produk berikut dan tentukan apakah sentimennya: positif, negatif atau netral. Kembalikan hanya satu kata, baik POSITIF, NEGATIF, atau NETRAL.

Langkah 5: Ringkaskan setiap ulasan menggunakan ChatGPT, keluarkan hasil ke Excel dan Word

Nota: Sama seperti kod sebelumnya, kami memperkenalkan kelewatan 4 saat antara panggilan API untuk mengelakkan melebihi had akaun percubaan percuma untuk panggilan API. Anda boleh membuang baris waktu.tidur(4) jika anda mempunyai akaun openAI yang dibayar.

Ini adalah arahan yang kami gunakan untuk meminta chatGPT merangkum ulasan produk untuk kami.

Anda adalah model bahasa AI yang dilatih untuk menganalisis dan merangkum ulasan produk. Ringkaskan ulasan produk berikut, dengan menyoroti pro dan kontra.

Langkah 6: Lanjutkan ke Bahagian 2 di mana kami akan menghasilkan secara automatik senarai kelebihan dan kelemahan produk dari ulasan pengguna

Di sini link ke Bahagian 2 di mana kami terperinci untuk membuat senarai kelebihan dan kelemahan produk dan menyusun senarai cadangan peningkatan produk atas-dasar keutamaan.

Kesimpulan

Saya harap tutorial ini membantu dan saya senang menjawab pertanyaan apa pun.

Saya harap tutorial ini membantu dan saya dengan senang hati menjawab setiap pertanyaan.

Pastikan untuk mengikuti saya di Medium untuk bagian 2 yang akan datang, di mana kami akan membuat strategi perbaikan produk yang disarankan dengan ChatGPT.

Jika anda mempunyai sebarang komen, soalan atau ingin mana-mana bahagian kod di atas dijelaskan dengan lebih terperinci, sila beritahu saya dalam bahagian komen.

Jika terdapat kes penggunaan perniagaan lain bagi PNL yang anda ingin saya tulis seterusnya, sila beritahu saya melalui komentar atau mesej langsung. Terima kasih!