Analise as Avaliações do Produto do Cliente Usando a API ChatGPT OpenAi: Um Guia Passo-a-Passo Para Extrair Insights Comerciais da Análise de Sentimentos Parte 1

O que você precisa saber para usar o ChatGPT

ChatGPT e agora GPT-4 são tipos de redes neurais de inteligência artificial chamadas de modelos de linguagem grande (LLM), que se destacam no processamento de linguagem natural e outras tarefas avançadas com habilidade semelhante à humana. GPT significa "gerador pré-treinado com transformador", indicando que pode gerar respostas de texto com base em entradas e comandos de palavras-chave (chamados de prompt) de um usuário. Foi desenvolvido pela OpenAI e disponibilizado por meio de uma interface de chatbot, ou como veremos neste tutorial, como uma Interface de Programação de Aplicativos (API) muito mais poderosa. Embora isso possa parecer técnico, usar uma API não é difícil, você só precisa obter uma chave de API gratuita e fornecer ao aplicativo os dados de entrada necessários; toda a mágica da IA acontecerá nos bastidores, emitindo os resultados em alguns segundos.

Como funciona o ChatGPT?

O ChatGPT é uma tecnologia conversacional alimentada por inteligência artificial que permite que os usuários tenham conversas com um sistema de IA. Ele funciona usando algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) para entender a entrada do usuário e, em seguida, realizar as tarefas correspondentes. Neste tutorial, vamos pedir para ele detectar o sentimento das avaliações dos clientes e também resumir análises extensas. O ChatGPT foi treinado em grandes quantidades de conhecimento e dados, permitindo que ele responda a uma ampla variedade de consultas e perguntas. Quanto mais interações ocorrem, mais o ChatGPT aprende e melhora suas respostas. Isso é conhecido como aprendizado de máquina. A flexibilidade do sistema permite que organizações e indivíduos adaptem sua funcionalidade para atender às suas necessidades específicas. Em resumo, o ChatGPT fornece uma maneira fácil para não programadores acessarem poderosas técnicas de linguagem natural de IA por meio de sua interface de chatbot ou API, o que muda fundamentalmente os tipos de análise de dados que podem ser feitos.

Como usar ChatGPT para analisar dados de feedback do cliente pode ajudar sua empresa

Usar o ChatGPT para analisar o feedback do cliente e melhorar a experiência do cliente definitivamente pode beneficiar sua empresa. Ao usar modelos de IA, o ChatGPT pode ajudar sua empresa a criar uma experiência melhor para seus clientes, finalmente aproveitando as enormes quantidades de dados que sua empresa coletou, mas nunca colocou em bom uso. Ao alavancar seus dados empresariais existentes e minerá-los em busca de insights, você pode aumentar a fidelidade do cliente, melhorar a retenção do cliente e aumentar a receita. A API do ChatGPT torna possível para sua empresa analisar o feedback do cliente com precisão e rapidez. Ao melhorar a qualidade de seus esforços de mineração de dados empresariais, você pode tomar decisões orientadas por dados mais rápidas e eficazes.

ChatGPT se destaca em tarefas de geração de linguagem usando inteligência artificial

ChatGPT é uma ferramenta notável de geração de linguagem que se destaca na geração de texto semelhante ao humano, tornando-a ideal para tarefas de criação de conteúdo e outros relatórios de estilo narrativo que exigem lógica e criatividade. Sua capacidade de gerar texto semelhante ao humano torna-o útil na criação de conteúdo cativante e diversificado para blogs, mídias sociais e sites. A funcionalidade de conclusão de texto do ChatGPT permite que os usuários insiram apenas algumas palavras-chave e, em seguida, o AI gere automaticamente frases ou parágrafos completos com base nessas palavras-chave. Isso torna o processo de criação de conteúdo mais fácil e menos demorado, permitindo que sua empresa gere conteúdo rapidamente e com eficiência. Depois de usar o API ChatGPT para analisar nossas análises neste tutorial, podemos aproveitar as capacidades de geração de texto do ChatGPT para criar uma estratégia de melhoria do produto que consiste em uma lista detalhada de prós e contras do produto e sugestões de melhorias de produto classificados por importância e facilidade de implementação nos tutoriais seguintes.

Análise de dados alimentada por AI em ação: Extraia insights das revisões dos produtos dos clientes, usando análise de sentimento com a API do ChatGPT da openAI

Por que análise de sentimento?

A análise de sentimentos está se tornando cada vez mais importante no mundo de hoje, onde as pessoas expressam livremente suas opiniões on-line. A análise de sentimentos envolve analisar o texto escrito e categorizá-lo como positivo, negativo ou neutro em tom. Essa técnica pode fornecer a um profissional de marketing informações valiosas sobre o comportamento e as preferências do consumidor, que podem ser usadas ​​por empresas para melhorar produtos e serviços, melhorar a experiência do cliente ou fornecer um melhor suporte ao cliente. Anteriormente, era necessário realizar pesquisas ou grupos de foco com os clientes para tentar entender o que eles estavam pensando, e esperar que a coleta de dados não influenciasse as opiniões de uma forma ou de outra. Agora, você pode aproveitar o que as pessoas escreveram on-line para entender rapidamente como seu produto é percebido. A análise de sentimentos também pode ser usada para monitorar plataformas de mídia social quanto à opinião pública sobre determinados temas, eventos, produtos ou até mesmo concorrentes para uso comercial.

Por que usar a API da OpenAI em vez da interface de chatbot ChatGPT?

Ao usar a API do openAI, você pode automatizar a tediosa tarefa de recortar e colar cada avaliação no ChatGPT. Com um único comando em Python, você pode instruir o ChatGPT a analisar as avaliações dos clientes e determinar o sentimento de cada uma. Depois disso, podemos usar o chatgpt para gerar os resultados na tela e também salvá-los no Excel e Word para preservação e discussão posterior com sua equipe. O código também dará a você uma porcentagem de quantas avaliações foram positivas, negativas ou neutras. A API também nos permite pegar a saída de uma parte de nossa análise (ou seja, Parte 1 neste tutorial) e usá-la como entrada no próximo passo (ou seja, Partes 2,3 e 4 nos próximos tutoriais), criando eventualmente uma análise de melhoria de produto esclarecedora em linguagem simples que seria difícil, se não impossível, fazer apenas com a interface do chatbot.

Análise de Sentimentos de Aprendizagem de Máquina Passo a Passo

Suposições

1. Para usar a API do openai, você precisa ter uma chave de acesso à API. Se você ainda não tem uma, siga estes passos para criar uma conta gratuita por 3 meses
2. Você possui uma conta gratuita do Google Colab

Passo 1: Instale as bibliotecas Python necessárias no Google Colab

Usado para acessar a API da OpenAI e enviar solicitações a ela
!pip install pandas openai requests Usado para criar um rastreador de progresso enquanto as chamadas à API estão sendo feitas
!pip install tqdm Usado para a saída dos resultados em formato Word
!pip install python-docx

Passo 2: Preparar o ambiente da API do openAI no Colab

1. Substitua a seção que diz <SUBSTITUA ESSE TEXTO PELA SUA CHAVE DE ACESSO À API OPENAI> pela sua chave privada de acesso à API OpenAI. Certifique-se de deixar as " " ao redor da sua chave de acesso à API.
2. Nós vamos usar o endpoint de API de chat/completions em vez dos endpoints mais antigos do GPT-3 para garantir que estamos usando a versão mais recente do software chatGPT, que também é mais barata do que a API GPT-3 mais antiga.

Passo 3: Carregue seu conjunto de dados de análise

Aqui estamos pressupondo que as avaliações estão em um arquivo CSV chamado "reviews.csv". As avaliações estão contidas em uma única coluna chamada "Avaliação_do_Produto", com uma avaliação por linha.

Neste exemplo, estamos usando avaliações de produtos fictícios de um negócio, presumivelmente o nosso próprio. No entanto, você também pode usar avaliações de produtos ou serviços concorrentes para entender como os produtos dos seus concorrentes são percebidos pelos usuários.

Iremos imprimir o dataframe para garantir que tudo foi carregado corretamente.

Passo 4: Determinar o sentimento de cada avaliação do produto usando o ChatGPT, gerar os resultados em Excel e Word

Nota: Se estiver usando uma conta de teste gratuita com a openAI, eles limitam o número de vezes que você pode enviar dados para a API por minuto. Para contornar essa limitação, introduzimos um atraso de alguns segundos no código entre cada solicitação. Se estiver usando uma conta openAI pague-conforme-o-uso, você pode remover este temporizador de atraso do código abaixo, time.sleep (4)

O API do openAI às vezes encontra erros ou fica sobrecarregado com solicitações de outros usuários. Para evitar que o código falhe quando isso acontece, introduzimos uma cláusula while no código que tentará novamente a chamada à API 3 vezes; isso geralmente é suficiente.

Você pode ver que estamos utilizando o gpt-3.5-turbo, que é o que a openAI recomenda atualmente como o modelo mais rápido, barato e capaz para este tipo de análise.

Esta é a instrução que estamos dando ao chatGPT para agir como um analisador de sentimento de produto e determinar se uma avaliação é positiva, negativa ou neutra.

Você é um modelo de linguagem AI treinado para analisar e detectar o sentimento de avaliações de produtos. Analise a seguinte avaliação do produto e determine se o sentimento é: positivo, negativo ou neutro. Retorne apenas uma palavra, seja POSITIVO, NEGATIVO ou NEUTRO "Você é um modelo de linguagem AI treinado para analisar e detectar o sentimento de avaliações de produtos."

Passo 5: Resuma cada revisão usando o ChatGPT, envie os resultados para Excel e Word

Nota: Tal como o código anterior, introduzimos um atraso de 4 segundos entre as chamadas API para evitar exceder as limitações da conta de teste gratuito para as chamadas API. Pode remover a linha time.sleep(4) se tiver uma conta paga na OpenAI.

Este é o prompt que estamos usando para pedir ao chatGPT que resuma as avaliações do produto para nós.

Você é um modelo de linguagem de IA treinado para analisar e resumir comentários de produtos. Resuma a seguinte avaliação de produto, destacando os prós e contras.

Passo 6: Prossiga para a Parte 2, onde automaticamente geraremos uma lista de prós e contras do produto a partir das avaliações do usuário

Aqui está o link de Parte 2, onde mergulhamos na criação da lista de prós e contras e derivamos uma lista de sugestões de melhoria de produtos priorizadas.

Conclusão

Espero que tenha achado este tutorial útil e estou feliz em responder quaisquer perguntas.

Espero que tenha achado este tutorial útil e estou feliz em responder quaisquer perguntas.

Acompanhe-me no Medium para a Parte 2 que irá aprofundar neste tutorial com a criação de uma estratégia sugerida de melhoria de produto com o ChatGPT.

Se tiver algum comentário, dúvida ou quiser que alguma parte do código acima seja mais explicada, por favor, deixe na seção de comentários abaixo.

Também, se houver outros casos de uso de negócios para PNL sobre os quais você gostaria que eu escrevesse em seguida, por favor, informe-me nos comentários ou por mensagem direta. Obrigado!