कस्टमर सपोर्ट टिकट विश्लेषण
कस्टमर सपोर्ट टीम को ईमेल, चैट और सोशल मीडिया जैसे कई चैनलों से टिकट मिलते हैं. कंपनी चाहती है कि मुख्य entities अपने-आप निकाली जाएँ ताकि टिकटों को सही तरीके से वर्गीकृत और प्राथमिकता दी जा सके. आपका काम ऐसा few-shot प्रॉम्प्ट तैयार करना है जो इसमें मदद करे.
आपके पास तीन सैंपल टिकट (ticket_1, ticket_2, और ticket_3) और उनकी संबंधित entities (entities_1, entities_2, और entities_3) हैं, जो मॉडल को यह बताने के लिए हैं कि किन बातों पर ध्यान देना है और आउटपुट कैसे दिखाना है. आपको मॉडल से नए ticket_4 स्ट्रिंग से entities निकालनी हैं.
OpenAI पैकेज, ticket_4 स्ट्रिंग, और get_response() फंक्शन पहले से लोड किए गए हैं, साथ ही ऊपर बताए गए टिकट और entity वैरिएबल भी.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Prompt Engineering
अभ्यास निर्देश
- ऐसा few-shot प्रॉम्प्ट बनाएँ जो तीनों टिकट और उनकी संबंधित entities का उपयोग करके नए टिकट
ticket_4से entities निकाले.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)