Analisar Avaliações de Produtos de Clientes Usando a API ChatGPT OpenAi: Um Guia Passo a Passo Para Extrair Insights de Negócios a Partir da Análise de Sentimentos Parte 1

O que você precisa saber para usar o ChatGPT

O ChatGPT e agora o GPT-4 são tipos de redes neurais de inteligência artificial chamadas de modelo de linguagem grande (LLM) que se destacam no processamento de linguagem natural e outras tarefas avançadas com habilidade semelhante à humana. GPT significa "transformador pré-treinado generativo", indicando que pode gerar respostas de texto com base em entradas e comandos de palavra-chave (chamados de prompt) de um usuário. Foi desenvolvido pela openai e está disponível por meio de uma interface de chatbot, ou como veremos neste tutorial, como uma Interface de Programação de Aplicativos (API) muito mais poderosa. Embora 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 magia da IA acontecerá nos bastidores, gerando os resultados em alguns segundos.

Como funciona o ChatGPT?

O ChatGPT é uma tecnologia conversacional alimentada por inteligência artificial que permite que os usuários conversem com um sistema de ia. Ele funciona usando algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) para entender a entrada do usuário e, em seguida, executar as tarefas correspondentes. Neste tutorial, vamos pedir que ele detecte o sentimento de avaliações dos clientes e também resuma avaliações extensas. O ChatGPT foi treinado em vastas 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 técnicas poderosas de linguagem natural da 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 o ChatGPT para analisar os dados dos comentários dos clientes pode ajudar sua empresa

Utilizar o ChatGPT para analisar o feedback dos clientes e melhorar a experiência do cliente certamente pode beneficiar sua empresa. Ao usar modelos de IA, o ChatGPT pode ajudar a sua empresa a criar uma melhor experiência para os seus clientes, finalmente aproveitando as enormes quantidades de dados que a sua empresa coletou mas nunca usou adequadamente. Ao aproveitar os dados existentes de sua empresa e minerando-os em busca de insights, você pode aumentar a fidelidade do cliente, melhorar a retenção do cliente e o aumento de receita. A API do ChatGPT torna possível a análise do feedback do cliente com precisão e rapidez. Ao melhorar a qualidade dos esforços de mineração de dados da sua empresa, você pode tomar decisões mais rápidas e eficazes baseadas em dados.

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

O ChatGPT é uma ferramenta notável de geração de linguagem que se destaca na geração de textos semelhantes aos humanos, tornando-a ideal para tarefas de criação de conteúdo e outros relatórios de estilo narrativo que exigem lógica e criatividade. Sua capacidade de gerar textos semelhantes aos humanos torna-o útil na geração de conteúdo envolvente e diverso para blogs, redes sociais e sites. A funcionalidade de conclusão de texto do ChatGPT permite que os usuários insiram apenas algumas palavras-chave e, em seguida, tenham o AI gerar automaticamente frases ou parágrafos completos com base nessas palavras-chave. Isso torna o processo de criação de conteúdo mais fácil e menos demorado, o que permite que sua empresa gere conteúdo de maneira rápida e eficiente. Após usar pela primeira vez a API do ChatGPT para analisar nossas avaliações neste tutorial, podemos aproveitar as capacidades de geração de texto do ChatGPT para criar uma estratégia de melhoria de produto que consiste em uma lista detalhada de prós e contras do produto e sugestões de melhorias de produto classificadas por importância e facilidade de implementação nos seguintes tutoriais.

Análise de dados com IA em ação: Extraia insights de avaliações de produtos de clientes usando análise de sentimento com a API ChatGPT da openAI

Por que análise de sentimentos?

A análise de sentimento está se tornando cada vez mais importante no mundo de hoje, onde as pessoas expressam livremente suas opiniões online. A análise de sentimento envolve analisar o texto escrito e classificá-lo como positivo, negativo ou neutro em tom. Essa técnica pode fornecer informações valiosas a um profissional de marketing sobre o comportamento e as preferências do consumidor, que podem ser usados pela empresa para melhorar produtos e serviços, melhorar a experiência do cliente ou fornecer melhor suporte ao cliente. Anteriormente, era necessário conduzir pesquisas ou grupos focais de clientes para tentar aprender o que seus clientes estavam pensando, esperando que o processo de coleta de tais dados não fosse tendencioso a favor de uma opinião ou outra. Agora, você pode aproveitar o que as pessoas escreveram online para entender rapidamente como seu produto é percebido. A análise de sentimento também pode ser usada para monitorar plataformas de mídias sociais em busca da opinião pública sobre determinados tópicos, eventos, produtos ou até mesmo concorrentes para uso empresarial.

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

Com o uso da API do OpenAI, você pode automatizar a tediosa tarefa de copiar e colar cada análise para o 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 utilizar o chatgpt para gerar os resultados na tela e também salvá-los no Excel e no Word para armazenamento seguro e discussão posterior com sua equipe. O código também fornecerá uma análise percentual de quantas análises foram positivas, negativas ou neutras. A API também nos permite utilizar a saída de uma parte de nossa análise (ou seja, Parte 1 neste tutorial) como entrada na etapa seguinte (ou seja, Partes 2, 3 e 4 nos próximos tutoriais), eventualmente criando uma análise perspicaz de melhoria do produto em inglês simples que seria difícil, se não impossível, realizar apenas com a interface do chatbot.

Análise de Sentimento de Aprendizado de Máquina Passo a Passo

Suposições

1. Para usar a API do OpenAI, você precisa ter uma chave de acesso à API. Se ainda não possui, siga estas etapas para criar uma conta gratuita por 3 meses.
2. Você tem uma conta gratuita no Google Colab.

Passo 1: Instale as bibliotecas Python necessárias no Google Colab

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

Passo 2: Preparar o ambiente da API openAI no Colab

1. Substitua a seção que diz <SUBSTITUA ESSE TEXTO COM A SUA CHAVE DE ACESSO PRIVADO DA API OPENAI> com sua chave privada de acesso à API OpenAI. Certifique-se de deixar as aspas em torno da sua chave de acesso à API.
2. Vamos usar o endpoint da API de chat/completions em vez dos endpoints mais antigos da GPT-3 para garantir que estamos usando a versão mais recente do software chatGPT, que também é mais barata de usar do que a API GPT-3 mais antiga.

Passo 3: Carregue o seu conjunto de dados de revisão

Aqui estamos assumindo que as avaliações estão em um arquivo CSV chamado “reviews.csv”. As avaliações são contidas em uma única coluna chamada “Product_Review” com uma avaliação por linha.

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

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

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

Nota: Se estiver usando uma conta de teste gratuita na openAI, ela limita 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 você estiver usando uma conta pay-as-you-go na openAI, pode remover este temporizador de atraso do código abaixo, time.sleep(4)

O API da OpenAI às vezes apresenta erros ou fica sobrecarregado com solicitações de outros usuários. Para evitar que o código falhe quando isso acontecer, introduzimos uma cláusula while no código que tentará chamar o API 3 vezes; isso geralmente é suficiente.

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

Este é o comando que estamos dando ao chatGPT para instruí-lo a atuar como um analisador de sentimentos de produtos e determinar se uma análise 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 única 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: Resumir cada revisão usando ChatGPT, emitir os resultados para Excel e Word

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

Este é o comando que estamos usando para pedir ao ChatGPT que nos resuma as análises do produto.

Passo 6: Continue para a Parte 2, onde vamos gerar automaticamente uma lista de prós e contras do produto a partir das análises dos usuários

Aqui está o link para Parte 2, onde nos aprofundamos na criação da lista de prós e contras e obtemos uma lista priorizada de sugestões de melhoria do produto.

Conclusão

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

Eu espero que você tenha achado este tutorial útil e eu estou feliz em responder qualquer pergunta.

Assegure-se de me seguir no Medium para a Parte 2 que virá, onde continuaremos a criação de uma estratégia de melhoria de produto sugerido com ChatGPT.

Se você tiver comentários, perguntas ou gostaria que alguma parte do código acima fosse explicada com mais detalhes, por favor, deixe-me saber na seção de comentários.

Também, se houver outros casos de uso empresarial para PLN sobre os quais você gostaria que eu escrevesse a seguir, por favor, informe-me nos comentários ou através de mensagem direta. Obrigado!