Phân tích đánh giá sản phẩm của khách hàng bằng API ChatGPT OpenAi: Hướng dẫn từng bước để trích xuất thông tin kinh doanh từ phân tích tình cảm Phần 1

Những điều bạn cần biết để sử dụng ChatGPT

ChatGPT và GPT-4 hiện tại là một loại mạng thần kinh trí tuệ nhân tạo được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và những tác vụ nâng cao khác với khả năng giống như con người. GPT có nghĩa là "generative pre-trained transformer" cho thấy nó có thể tạo ra các phản hồi văn bản dựa trên đầu vào và lệnh từ khóa (gọi là lời nhắc) từ người dùng. Nó được phát triển bởi openai và có sẵn thông qua giao diện chatbot, hoặc như chúng ta sẽ thấy trong bài hướng dẫn này, như một giao diện lập trình ứng dụng (API) mạnh mẽ hơn nhiều. Mặc dù có thể nghe có vẻ kỹ thuật, tuy nhiên sử dụng API không khó, bạn chỉ cần có một khóa API miễn phí sau đó cung cấp cho ứng dụng với dữ liệu đầu vào được yêu cầu, tất cả phép màu AI sẽ xảy ra sau màn hình, xuất ra kết quả trong vài giây.

Làm thế nào để ChatGPT hoạt động?

ChatGPT là một công nghệ trò chuyện được cung cấp sức mạnh bởi Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép người dùng trò chuyện với một hệ thống AI. Nó hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu đầu vào của người dùng và thực hiện các tác vụ tương ứng. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ yêu cầu hệ thống xác định tâm trạng của đánh giá khách hàng và tóm tắt những đánh giá dài. ChatGPT đã được huấn luyện trên lượng kiến thức và dữ liệu lớn, cho phép nó phản hồi với một loạt các truy vấn và câu hỏi. Mỗi cuộc tương tác được thực hiện, ChatGPT sẽ học hỏi và cải thiện khả năng phản hồi của mình. Đây được gọi là học máy. Tính linh hoạt của hệ thống cho phép tổ chức và cá nhân tùy chỉnh chức năng để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của họ. Tóm lại, ChatGPT cung cấp một cách dễ dàng cho những người không phải là lập trình viên truy cập các kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên AI mạnh mẽ thông qua giao diện bot chat hoặc API, điều này có ảnh hưởng cơ bản đến các loại phân tích dữ liệu có thể được thực hiện.

Làm thế nào sử dụng ChatGPT để phân tích dữ liệu phản hồi của khách hàng có thể giúp cho công ty của bạn

Sử dụng ChatGPT để phân tích phản hồi từ khách hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng có thể đem lại lợi ích đáng kể cho công ty của bạn. Bằng cách sử dụng các mô hình AI, ChatGPT có thể giúp công ty của bạn tạo ra một trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng bằng cách cuối cùng sử dụng các lượng dữ liệu khổng lồ mà công ty của bạn đã thu thập nhưng chưa sử dụng tốt. Bằng cách tận dụng dữ liệu hiện có của công ty và khai thác nó để tìm hiểu, bạn có thể tăng sự trung thành của khách hàng, cải thiện việc giữ chân khách hàng và tăng doanh thu. API của ChatGPT cho phép công ty của bạn phân tích phản hồi từ khách hàng với độ chính xác và tốc độ cao. Bằng cách cải thiện chất lượng các hoạt động khai thác dữ liệu của công ty, bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn.

ChatGPT vượt trội trong các nhiệm vụ tạo ngôn ngữ bằng trí thông minh nhân tạo

ChatGPT là một công cụ tạo ngôn ngữ đáng chú ý với khả năng tạo ra văn bản giống như con người, vì vậy nó rất quan trọng trong các tác vụ tạo nội dung và các báo cáo kiểu truyện khác yêu cầu tư duy logic và sáng tạo. Khả năng của nó để tạo ra văn bản tương tự như của một con người làm cho nó hữu ích trong việc tạo ra nội dung hấp dẫn và đa dạng cho các blog, mạng xã hội và trang web. Chức năng hoàn thành văn bản của ChatGPT cho phép người dùng chỉ cần nhập vài từ khóa và sau đó cho phép trí tuệ nhân tẠO tự động tạo ra các câu hoàn chỉnh hoặc đoạn văn dựa trên những từ khóa đó. Điều này giúp cho quá trình tạo nội dung trở nên dễ dàng hơn và tiết kiệm thời gian, cho phép doanh nghiệp của bạn tạo ra nội dung nhanh chóng và hiệu quả. Sau khi sử dụng API ChatGPT để phân tích những đánh giá của chúng tôi trong hướng dẫn này, chúng tôi có thể tận dụng khả năng tạo văn bản của ChatGPT để tạo ra chiến lược cải tiến sản phẩm bao gồm một danh sách chi tiết về những điểm mạnh và điểm yếu của sản phẩm và các cải tiến sản phẩm được đề xuất xếp hạng theo độ quan trọng và độ dễ thực hiện trong các hướng dẫn tiếp theo.

Phân tích dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo: Rút ra những thông tin quan trọng từ đánh giá sản phẩm của khách hàng bằng phân tích cảm xúc sử dụng API ChatGPT của openAI

Tại sao phân tích cảm xúc?

Phân tích tình cảm đang trở nên ngày càng quan trọng trong thế giới ngày nay, nơi mà con người tự do và dễ dàng thể hiện ý kiến của mình trực tuyến. Phân tích tình cảm bao gồm việc phân tích văn bản viết và sau đó phân loại nó thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Kỹ thuật này có thể cung cấp cho nhà tiếp thị những thông tin quý giá về hành vi và sở thích của khách hàng, sau đó được sử dụng bởi các doanh nghiệp để cải thiện sản phẩm và dịch vụ, cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc cung cấp hỗ trợ khách hàng tốt hơn. Trước đây, bạn phải tiến hành các cuộc khảo sát hoặc nhóm tập trung khách hàng để cố gắng tìm hiểu suy nghĩ của khách hàng của bạn, hi vọng quá trình thu thập dữ liệu không gây thiên hướng ý kiến theo một hướng nào đó. Bây giờ, bạn có thể tận dụng những gì mọi người đã viết trực tuyến để nhanh chóng hiểu được cách sản phẩm của bạn được đánh giá. Phân tích tình cảm cũng có thể được sử dụng để giám sát các nền tảng truyền thông xã hội về ý kiến công chúng về một số chủ đề, sự kiện, sản phẩm hoặc thậm chí đối thủ cho sử dụng trong kinh doanh.

Tại sao sử dụng openai API thay vì giao diện trò chuyện ChatGPT?

Bằng cách sử dụng ứng dụng lập trình giao tiếp mở OpenAI, bạn có thể tự động hóa công việc tẻ nhạt của việc cắt và dán từng nhận xét vào ChatGPT. Với một lệnh đơn trong Python, bạn có thể chỉ dẫn ChatGPT phân tích các nhận xét của khách hàng và xác định cảm xúc của mỗi nhận xét. Sau khi làm xong điều đó, chúng ta có thể sử dụng chatgpt để tạo ra các kết quả trên màn hình và lưu chúng vào Excel và Word để giữ an toàn và tiến hành thảo luận với đội của bạn. Mã cũng sẽ cung cấp cho bạn một phần trăm thống kê của số lượng nhận xét tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. OpenAI API cũng cho phép chúng ta lấy đầu ra của một phần của phân tích của chúng ta (tức là Bước 1 trong hướng dẫn này) và sử dụng nó như đầu vào cho bước tiếp theo (tức là Bước 2, 3 và 4 trong các hướng dẫn tiếp theo), cuối cùng tạo ra một phân tích cải tiến sản phẩm sâu sắc bằng tiếng Anh đơn giản mà rất khó hoặc thậm chí không thể làm được chỉ với giao diện trò chuyện.

Phân Tích Tính Cảm Bằng Máy Học Bước Theo Bước

Giả định

1. Để sử dụng API của OpenAI, bạn cần phải có một khóa truy cập API. Nếu bạn chưa có khóa này, làm theo các bước sau để tạo một tài khoản miễn phí trong vòng 3 tháng
2. Bạn có một tài khoản Google Colab miễn phí

Bước 1: Cài đặt các thư viện Python cần thiết trên Google Colab

Sử dụng để truy cập vào openai API và gửi yêu cầu đến nó
!pip install pandas openai requests Sử dụng để tạo theo dõi tiến độ trong khi các cuộc gọi API được thực hiện
!pip install tqdm Sử dụng để đầu ra kết quả dưới định dạng Word
!pip install python-docx

Bước 2: Chuẩn bị môi trường openAI API trong Colab

1. Thay thế phần kia bằng <ĐỔI VĂN BẢN NÀY BẰNG KHÓA TRUY CẬP OPENAI API RIÊNG CỦA BẠN> với khóa truy cập OpenAI API riêng của bạn. Hãy đảm bảo giữ nguyên dấu “ ” xung quanh khóa truy cập API của bạn.
2. Chúng ta sẽ sử dụng điểm cuối API chat/completions thay vì các điểm cuối gpt-3 cũ để đảm bảo chúng ta sử dụng phiên bản chatGPT mới nhất của phần mềm, đồng thời cũng rẻ hơn so với các phiên bản gpt-3 cũ.

Bước 3: Tải bộ dữ liệu đánh giá của bạn

Ở đây chúng ta giả định các đánh giá đang được lưu trong một file CSV có tên "reviews.csv". Các đánh giá được chứa trong một cột duy nhất có tên là "Đánh_giá_sản_phẩm" với một đánh giá trên mỗi dòng.

Trong ví dụ này, chúng ta đang sử dụng các đánh giá sản phẩm mẫu từ một doanh nghiệp, có lẽ của chúng ta. Tuy nhiên, bạn cũng có thể sử dụng các đánh giá sản phẩm cho các sản phẩm hoặc dịch vụ cạnh tranh để hiểu cách mà sản phẩm của đối thủ được đánh giá bởi người dùng.

Chúng tôi sẽ in ra khung dữ liệu để đảm bảo rằng mọi thứ được tải đúng.

Bước 4: Xác định tâm trạng của mỗi đánh giá sản phẩm bằng ChatGPT, đưa kết quả ra định dạng Excel và Word

Lưu ý: Nếu bạn đang sử dụng tài khoản dùng thử miễn phí với openAI, họ giới hạn số lần gửi dữ liệu đến API mỗi phút. Để vượt qua giới hạn này, chúng tôi giới thiệu một độ trễ vài giây trong mã giữa mỗi yêu cầu. Nếu bạn đang sử dụng tài khoản openAI trả tiền theo sử dụng, bạn có thể loại bỏ chế độ đếm thời gian độ trễ này trong đoạn mã sau đây, time.sleep(4)

API openAI đôi khi gặp lỗi hoặc bị quá tải bởi yêu cầu từ người dùng khác. Để tránh việc mã nguồn bị lỗi khi điều này xảy ra, chúng tôi giới thiệu một điều kiện while trong mã nguồn nhằm thực hiện lại cuộc gọi API 3 lần; thường là đủ.

Bạn có thể thấy chúng tôi đang sử dụng gpt-3.5-turbo, đây là mô hình mà openAI đang khuyến nghị để sử dụng vì đây là mô hình nhanh nhất, rẻ nhất và có khả năng tốt nhất cho loại phân tích này vào thời điểm hiện tại.

Đây là lệnh chúng ta đang thông báo cho chatGPT, khi chúng ta muốn nó hoạt động như một trình phân tích cảm nhận sản phẩm và xác định xem đánh giá đó là tích cực, tiêu cực hay trung tính.

Bạn là một mô hình ngôn ngữ AI được huấn luyện để phân tích và phát hiện cảm xúc của đánh giá sản phẩm. Phân tích đánh giá sản phẩm sau đây và xác định cảm xúc có phải: tích cực, tiêu cực hoặc trung lập. Chỉ trả về một từ duy nhất, hoặc là TÍCH CỰC, TIÊU CỰC hoặc TRUNG LẬP "Bạn là một mô hình ngôn ngữ AI được huấn luyện để phân tích và phát hiện cảm xúc của đánh giá sản phẩm."

Bước 5: Tóm tắt mỗi đánh giá sử dụng ChatGPT, xuất kết quả ra Excel và Word

Lưu ý: Tương tự như mã trước đó, chúng tôi giới thiệu một độ trễ 4 giây giữa các lệnh gọi API để tránh vượt quá giới hạn lệnh gọi API của tài khoản dùng thử miễn phí. Bạn có thể loại bỏ dòng lệnh time.sleep(4) nếu bạn có một tài khoản OpenAI trả phí.

Đây là lời nhắc chúng tôi đang sử dụng để yêu cầu chatGPT tóm tắt các đánh giá sản phẩm cho chúng tôi.

Bạn là một mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo được đào tạo để phân tích và tóm tắt nhận xét sản phẩm. Tóm tắt nhận xét sản phẩm sau, nhấn mạnh điểm mạnh và điểm yếu.

Bước 6: Tiếp tục đến phần 2, nơi chúng tôi sẽ tự động tạo danh sách những lợi và hại của sản phẩm từ các đánh giá của người dùng

Dưới đây là liên kết đến Phần 2 trong đó chúng ta sẽ tìm hiểu cách tạo danh sách điểm mạnh và điểm yếu cùng với một số đề xuất cải tiến ưu tiên cho sản phẩm.

Kết luận

Tôi hy vọng bạn đã tìm thấy hướng dẫn này hữu ích và tôi vui lòng trả lời bất kỳ câu hỏi nào.

Tôi hy vọng rằng bạn đã tìm thấy hướng dẫn này hữu ích và tôi sẵn sàng trả lời bất kỳ câu hỏi nào của bạn.

Hãy đảm bảo theo dõi tôi trên Medium để theo dõi phần 2 sắp tới, chúng ta sẽ xây dựng một chiến lược cải tiến sản phẩm đề xuất với ChatGPT.

Nếu bạn có bất kỳ ý kiến, câu hỏi hoặc muốn hiểu rõ hơn về bất kỳ phần của mã được đưa ra ở trên, xin vui lòng cho tôi biết trong phần bình luận.

Nếu còn các trường hợp sử dụng khác của NLP trong kinh doanh mà bạn muốn tôi viết tiếp, xin vui lòng cho tôi biết trong phần bình luận hoặc qua tin nhắn trực tiếp. Cảm ơn!