चैटजीपीटी ओपनएआई एपीआई का उपयोग करके ग्राहक उत्पाद समीक्षाएं विश्लेषित करें: भावना विश्लेषण भाग 1 से व्यापार बुद्धिमत्ता निष्पादन के लिए एक स्टेप-बाय-स्टेप गाइड।

चैटजीपीटी का उपयोग करने के लिए आपको क्या जानना चाहिए

ChatGPT और अब GPT-4 मानव जैसी क्षमता के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अन्य उन्नत कार्यों में उत्कृष्टता प्रदर्शित करने वाले बड़े भाषा मॉडल (LLM) के एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस न्यूरल नेटवर्क हैं। GPT "जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर" की तरफ इशारा करता है जिसका मतलब है कि यह इनपुट और उपयोगकर्ता से "प्रॉम्प्ट" कहे जाने वाले शब्दावली के आधार पर टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है। इसका विकास ओपेनएआई द्वारा किया गया था और एक चैटबॉट इंटरफ़ेस के माध्यम से उपलब्ध है, या जैसा कि हम इस ट्यूटोरियल में देखेंगे, एक बहुत अधिक शक्तिशाली अनुप्रयोग प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (एपीआई) के रूप में। यद्यपि यह तकनीकी लग सकता है, एपीआई का उपयोग करना मुश्किल नहीं है, आपको मुफ़्त एपीआई कुंजी प्राप्त करनी होगी फिर आवश्यक इनपुट डेटा को ऐप्लिकेशन के साथ प्रदान करना होगा। सभी एआई जादू अदृश्य में होगा, कुछ ही सेकंड में परिणाम निर्यात करने के लिए।

चैटजीपीटी कैसे काम करता है?

ChatGPT एक एआई-संचालित बातचीत तकनीक है जो उपयोगकर्ताओं को एक एआई सिस्टम के साथ बातचीत करने की अनुमति देती है। यह नाटकीय भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिथ्म का उपयोग करके उपयोगकर्ता के इनपुट को समझता है और फिर उससे संबंधित कार्यों को करता है। इस ट्यूटोरियल में, हम इसे ग्राहक समीक्षाओं के भावना का पता लगाने के लिए भी पूछेंगे और लंबी समीक्षाओं का सारांश देने के लिए भी पूछेंगे। ChatGPT को बहुत सारी जानकारी और डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो उसे एक विस्तृत पूछताछ और प्रश्नों के विस्तृत रेंज का जवाब देने में सक्षम बनाता है। जितने अधिक बातचीत होती है, उतना ही अधिक ChatGPT सीखता है और अपने जवाबों को सुधारता है। इसे मशीन लर्निंग के नाम से जाना जाता है। सिस्टम की लचीलता संगठनों और व्यक्तियों को उसकी कार्यक्षमता को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आयोजित करने की अनुमति देती है। सारंश में, ChatGPT इसके चैटबॉट या एएपीआई इंटरफ़ेस के माध्यम से गैर-प्रोग्रामरों को मजबूत एआई प्राकृतिक भाषा तकनीकों तक पहुँच के लिए एक आसान तरीका प्रदान करता है, जो डेटा विश्लेषण के प्रकारों को मूल रूप से बदल देता है।

ग्राहक प्रतिक्रिया डेटा का विश्लेषण करने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कैसे आपकी कंपनी मदद कर सकता है

ग्राहक फ़ीडबैक का विश्लेषण करने और ग्राहक अनुभव में सुधार करने के लिए ChatGPT का उपयोग करना आपकी कंपनी के लाभ के लिए निश्चित रूप से उपयोगी हो सकता है। AI मॉडल का उपयोग करके, ChatGPT आपकी कंपनी के द्वारा इकट्ठा की गई थोड़ी और नहीं उपयोग की गई विशाल मात्रा के डेटा का उपयोग करके आपके ग्राहकों के लिए बेहतर अनुभव का सृजन करने में मदद कर सकता है। अपने मौजूदा कंपनी के डेटा का लाभ उठाकर और उसमें अंतर्दृष्टि हासिल करके, आप ग्राहक वफादारी को बढ़ा सकते हैं, ग्राहक रिटेंशन को सुधार सकते हैं, और राजस्व बढ़ा सकते हैं। ChatGPT API आपके कंपनी को सटीकता और गति के साथ ग्राहक फ़ीडबैक का विश्लेषण करने की संभावना बनाता है। अपनी कंपनी के डेटा खनन के लाभ की गुणवत्ता को सुधारकर, आप त्वरित और अधिक प्रभावी डाटा पर आधारित निर्णय ले सकते हैं।

ChatGPT कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके भाषा उत्पादन कार्यों में उत्कृष्ट होता है।

चैटजीपीटी एक उल्लेखनीय भाषा उत्पादन टूल है जो मानव जैसे टेक्स्ट उत्पन्न करने में उत्कृष्ट होता है, जिससे यह सामग्री निर्माण कार्यों और विविधताओं के लिए उपयुक्त हो जाता है जो तार्किकता और रचनात्मकता की आवश्यकता होती है। इसकी मानव जैसी टेक्स्ट उत्पन्न करने की क्षमता इसे ब्लॉग, सोशल मीडिया और वेबसाइटों के लिए रोचक और विविध सामग्री उत्पन्न करने में सहायता प्रदान करती है। चैटजीपीटी की टेक्स्ट पूर्ति की सुविधा उपयोगकर्ताओं को कुछ ही कीवर्ड इनपुट करने की अनुमति देती है और फिर एआई को उन कीवर्डों के आधार पर संपूर्ण वाक्य या अनुच्छेद स्वचालित रूप से उत्पन्न करने देती है। इससे सामग्री निर्माण प्रक्रिया आसान और कम समय लेने वाली हो जाती है, जो आपके व्यवसाय को संशोधन और उन्नयन के लिए उत्पाद से सम्बंधित लंबी सूची की एक विस्तृत सूची का निर्माण करने में सक्षम बनाता है, जो कि महत्व और प्रदर्शन की आसानी से क्रमबद्ध सूची द्वारा ध्यान में रखते हुए अनुशंसित उत्पाद उन्नयन के लिए होती है। हम इस ट्यूटोरियल में हमारी समीक्षाएँ विश्लेषण करने के लिए ChatGPT एपीआई का उपयोग करने के बाद, आगामी ट्यूटोरियल में ChatGPT की पाठ उत्पादन क्षमताओं का उपयोग करके उत्पाद सुधार रणनीति बनाने में उत्पन्न होने वाली परंपरा का लाभ उठा सकते हैं।

एआई-पावर्ड एनालिटिक्स कार्यान्वित: ओपनएआई चैटजीपीटी एपीआई के साथ भावना विश्लेषण का उपयोग करके ग्राहक उत्पाद समीक्षाओं से अंतर्निहित परिणाम निकालें

भावना विश्लेषण क्यों करें?

भाव-विश्लेषण आज के दौर में बढ़ता हुआ महत्वपूर्ण हो रहा है जहाँ लोग आजकल ऑनलाइन अपने विचारों को स्वतंत्र और आसानी से व्यक्त करते हैं। भाव-विश्लेषण लिखित टेक्स्ट का विश्लेषण करने और उसे सकारात्मक, नकारात्मक या न्यूट्रल टोन में श्रेणीबद्ध करने का काम करता है। इस तकनीक से विपणनकर्ता उपभोक्ता कृत्य और पसंदों की मूल्यवान जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, जो फिर व्यवसायों द्वारा उत्पादों और सेवाओं में सुधार करने, ग्राहक अनुभव बेहतर करने या बेहतर ग्राहक सहायता प्रदान करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। पहले, आपको अपने ग्राहकों के बारे में जानने के लिए सर्वेक्षण या ग्राहक फोकस समूहों का आयोजन करना पड़ता था, इस तरह की डेटा कलेक्शन की प्रक्रिया से आपके ख़ास विचारों पर किसी तरह का पक्षपात न हो, यह आशा कर रहे थे। अब, आप ऑनलाइन लोगों द्वारा लिखा गया कुछ भी उपयोग करके आप आसानी से आपके उत्पाद की कैसे दृष्टिगत है, ऐसा जान सकते हैं। भाव-विश्लेषण का उपयोग व्यवसाय के उपयोग के लिए कुछ विशेष विषयों, घटनाओं, उत्पादों या बिजनेस के प्रतियोगियों पर सार्वजनिक राय को मॉनिटर करने के लिए भी किया जा सकता है।

चैटजीपीटी चैटबॉट इंटरफ़ेस के बजाय ओपनएआई एपीआई का उपयोग क्यों करें?

openAI API का उपयोग करके आप हर एक समीक्षा को ChatGPT में कट- पेस्ट के निरर्त्थक काम का स्वचालन कर सकते हैं। एकल आदेश के जरिए पाइथन में, आप ChatGPT को निर्देशित कर सकते हैं कि ग्राहक समीक्षाओं का विश्लेषण करें और प्रत्येक समीक्षा के भावना का निर्धारण करें। इसके बाद, हम chatgpt का उपयोग स्क्रीन पर परिणाम उत्पन्न करने और सुरक्षित संग्रह के लिए एक्सेल और वर्ड में सहेजने के लिए कर सकते हैं और अपनी टीम के साथ आगे वार्तालाप करने के लिए। कोड हमें यह भी देगा कि कितनी समीक्षाओं में से कितनी सकारात्मक, नकारात्मक या न्यूट्रल थीं। API हमें अपने विश्लेषण के एक हिस्से का उत्पादन लेने देता है (यहां इस ट्यूटोरियल में भाग 1) और अगले चरण (यहां अगले ट्यूटोरियल में भाग 2, 3 और 4) में इसे एक इनपुट के रूप में उपयोग करने की अनुमति भी देता है और अंत में एक सौम्य उत्पाद सुधार विश्लेषण बनाना जो कि केवल चैटबॉट इंटरफ़ेस के साथ करना मुश्किल होगा, यदि न किया जाए।

मशीन लर्निंग भावनाओं के विश्लेषण के लिए चरण-चरण निर्देश

अनुमान

1. ओपेनएआई एपीआई का उपयोग करने के लिए, आपके पास एक एपीआई एक्सेस कुंजी होनी चाहिए। यदि आपके पास पहले से नहीं है, तो निम्नलिखित चरणों का पालन करें और 3 महीने के लिए एक मुफ्त खाता बनाएँ
2. आपके पास एक मुफ्त गूगल कोलैब खाता है

चरण 1: गूगल कोलाब में आवश्यक पायथन लाइब्रेरी इंस्टॉल करें

ओपेनएआई एपीआई तक पहुँचने और इसे निम्नलिखित प्रस्तुतियों के लिए भेजने के लिए उपयोग किया जाता है
!pip install pandas openai requests एपीआई कॉल करते समय प्रगति ट्रैकर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है
!pip install tqdm परिणामों को वर्ड प्रारूप में आउटपुट करने के लिए उपयोग किया जाता है
!pip install python-docx

चरण 2: कोलैब में openAI API माहौल तैयार करें

1. अपनी निजी openAI API उपयोग कुंजी के साथ <REPLACE THIS TEXT WITH YOUR OPENAI API ACCESS KEY> सेक्शन का प्रतिस्थापन करें। अपनी API एक्सेस कुंजी के आस-पास " " छोड़ने के लिए सुनिश्चित करें।
2. हम चैट / पूर्ति API अंत बिंदु का उपयोग करेंगे इससे सुनिश्चित करने के लिए कि हम सबसे नवीनतम चैटGPT संस्करण का उपयोग कर रहे हैं, जो पुराने gpt-3 API से भी सस्ता है।

चरण 3: अपना समीक्षा डेटासेट लोड करें

हम यहाँ मान रहे हैं कि समीक्षाएँ "reviews.csv" नामक एक CSV फ़ाइल में हैं। समीक्षाएँ "Product_Review" नाम के एक एकल कॉलम में होती हैं, जहाँ प्रति पंक्ति एक समीक्षा होती है।

इस उदाहरण में, हम एक व्यवसाय से नमूना उत्पाद समीक्षाएं उपयोग कर रहे हैं, शायद हमारे अपने से। हालांकि, आप उपयोगकर्ताओं द्वारा आपके प्रतिस्पर्धी उत्पादों द्वारा कैसे प्राप्त हो रहे हैं, इसको समझने के लिए प्रतिस्पर्धी उत्पादों या सेवाओं की उत्पाद समीक्षाएं भी उपयोग कर सकते हैं।

हम डेटाफ्रेम को प्रिंट आउट करेंगे ताकि सुनिश्चित हो सके कि सब कुछ सही ढंग से लोड हुआ है।

चरगीपीटी का उपयोग करके हर उत्पाद समीक्षा के भाव को निर्धारित करें, परिणामों को एक्सेल और वर्ड में आउटपुट करें।

ध्यान दें: यदि आप ओपनएआई के साथ नि: शुल्क परीक्षण खाता उपयोग कर रहे हैं, तो वे आपके प्रति मिनट API को डेटा भेजने की संख्या को सीमित करते हैं। इस सीमा से बाहर निकलने के लिए, हम नीचे दिए गए कोड में हर अनुरोध के बीच कुछ सेकंड का विलम्ब लागू करते हैं। यदि आप अपने हिसाब से चलने वाले ओपनएआई खाता का उपयोग कर रहे हैं, तो आप कोड से इस विलंब टाइमर, time.sleep(4), को हटा सकते हैं।

जबकि OpenAI API कभी-कभी त्रुटियों का सामना करता है या अन्य उपयोगकर्ताओं से अनुरोधों से जुझता है। ऐसे में, एपीआई कॉल वापस आने पर कोड फेल होने से बचाने के लिए हम कोड में एक वाइल क्लॉज लाते हैं जो एपीआई को 3 बार पुनः प्रयास करने के लिए निर्देशित करता है; यह आमतौर पर काफी होता है।

आप देख सकते हैं कि हम gpt-3.5-turbo का उपयोग कर रहे हैं, जो इस तरह के विश्लेषण के लिए सबसे तेज, सबसे सस्ता और सबसे सक्षम मॉडल के रूप में openAI द्वारा अभी सम्मत किया जाता है।

यह प्रॉम्प्ट (अर्थात आदेश) वह है जो हम chatGPT को दे रहे हैं जो उत्पाद संवेदना विश्लेषक के रूप में कार्य करेगा और यह निर्धारित करेगा कि एक समीक्षा सकारात्मक है, नकारात्मक है या न्यूट्रल है।

आप एक एआई भाषा मॉडल हो जो उत्पाद समीक्षाओं के भावना का विश्लेषण और निकास करने के लिए ट्रेन हुए हैं। निम्नलिखित उत्पाद समीक्षा का विश्लेषण करें और यह निर्धारित करें कि भावना क्या है: सकारात्मक, नकारात्मक या न्यूट्रल। केवल एक शब्द लौटाएँ, सकारात्मक, नकारात्मक या न्यूट्रल। "

चरण 5: चैटजीपीटी का उपयोग करके प्रत्येक समीक्षा का संक्षिप्त-सारांश तैयार करें, नतीजों को एक्सेल और वर्ड में आउटपुट करें।

नोट: पिछले कोड की तरह, हम API कॉल के बीच 4 सेकंड का देरी लगाते हैं ताकि API कॉल्स के लिए मुफ्त ट्रायल अकाउंट सीमाओं से अधिकतम इस्तेमाल न हो। यदि आपके पास एक भुगतान किए गए openAI अकाउंट है तो आप time.sleep(4) लाइन को हटा सकते हैं।

हम चैटजीपीटी से अनुरेखित करने के लिए उत्पाद समीक्षाओं को सारांशित करने के लिए इस प्रॉम्प्ट का उपयोग कर रहे हैं।

आप एक एआई भाषा मॉडल हैं जो उत्पाद समीक्षाएं विश्लेषित और संक्षेपित करने के लिए प्रशिक्षित हैं। निम्नलिखित उत्पाद समीक्षा का संक्षिप्त सारांश बनाएं, फायदे और हानियों को हाइलाइट करें।

चरण 6: भाग 2 जारी रखें जहां हम उपयोगकर्ता समीक्षाओं से उत्पाद के फायदे और नुकसान की सूची स्वचालित रूप से उत्पन्न करेंगे।

यहाँ पार्ट 2 का लिंक है जहाँ हम प्रोस और कॉन्स की सूची बनाने और उत्पाद सुधार सुझावों की एक प्राथमिकता सूची निकालने में अधिक गहराई से विस्तृत होते हैं।

नतीजा

मुझे उम्मीद है कि आपको इस ट्यूटोरियल से मदद मिली होगी और मैं किसी भी सवाल का उत्तर देने के लिए ख़ुशी होगी।

मैं आशा करता हूँ कि आपको यह ट्यूटोरियल मददगार साबित हुआ होगा और मैं किसी भी प्रश्न का उत्तर देने के लिए खुश हूँ।

आगामी भाग 2 के लिए मीडियम  पर मुझे फॉलो करना न भूलें, जहाँ हम चैटजीपीटी के साथ एक सुझाव दिया गया उत्पाद सुधार रणनीति बनाते हुए इस ट्यूटोरियल को अधिक विस्तृत बनाएंगे।

यदि आपके पास कोई टिप्पणी, प्रश्न या ऊपर के कोड के किसी भी हिस्से को अधिक विस्तार से समझाने की जरूरत है, तो कृपया टिप्पणी अनुभाग में बता दें।

इसके अलावा, यदि आपके पास NLP के लिए अन्य व्यापार उपयोग मामले हों, जिन पर मैं अगले बार लिखना चाहूंगा, तो कृपया टिप्पणियों में या सीधे संदेश के माध्यम से मुझे बताएँ। धन्यवाद!