カスタマーサポートのチケット分析
カスタマーサポートチームには、メール、チャット、SNS など複数のチャネルからチケットが届きます。会社は、主要なエンティティを自動抽出して、チケットを適切に分類・優先順位付けしたいと考えています。あなたの役割は、それを実現するための few-shot プロンプトを作成することです。
モデルに「何を探し、どのように表示するか」を理解させるために、3つのサンプルチケット（ticket_1、ticket_2、ticket_3）と、それぞれに対応するエンティティ（entities_1、entities_2、entities_3）が用意されています。新しい文字列 ticket_4 からエンティティを抽出するよう、モデルに指示してください。
OpenAI パッケージ、ticket_4 文字列、get_response() 関数は、前述のチケットおよびエンティティの変数とあわせて、あらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
OpenAI API で学ぶプロンプトエンジニアリング
演習の手順
- 3つのチケットと対応するエンティティを用いた few-shot プロンプトを作成し、新しいチケット
ticket_4からエンティティを抽出します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)