Analyse der Kundensupport-Tickets
Das Kundensupport-Team kriegt Tickets über verschiedene Kanäle, wie E-Mail, Chat und soziale Medien. Das Unternehmen will automatisch wichtige Entitäten herausziehen, um die Tickets richtig zu kategorisieren und zu priorisieren. Deine Aufgabe ist es, ein paar kurze Anweisungen zu erstellen, die ihnen dabei helfen, das zu erreichen.
Du hast drei Beispiel-Tickets (ticket_1, ticket_2 und ticket_3) und die dazugehörigen Entitäten (entities_1, entities_2 und entities_3), um dem Modell zu zeigen, wonach es suchen und wie es das Ganze anzeigen soll. Du brauchst das Modell, um Entitäten aus der neuen Zeichenfolge „ ticket_4 “ zu extrahieren.
Das Paket „ OpenAI “, die Zeichenfolge „ ticket_4 “ und die Funktion „ get_response() “ sind schon für dich geladen, genauso wie die vorher erwähnten Ticket- und Entitätsvariablen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Prompt-Engineering mit der OpenAI-API
Anleitung zur Übung
- Mach mal ein paar Testläufe mit drei Tickets und den dazugehörigen Entitäten, um Entitäten aus dem neuen Ticket zu holen:
ticket_4.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
client = OpenAI(api_key="")
# Craft a few-shot prompt to get the ticket's entities
prompt = ____
response = get_response(prompt)
print("Ticket: \n", ticket_4)
print("Entities: \n", response)