カスタマーサポートチケットの分析
カスタマーサポートチームは、メール、チャット、ソーシャルメディアなど、さまざまなチャネルからチケットを受け取っています。会社は、チケットを適切に分類し、優先順位を付けるために、主要なエンティティを自動的に抽出したいと考えています。あなたの仕事は、その実現を支援するfew-shotプロンプトを作成することです。
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）を使用して、モデルに何を抽出し、どのように表示すべきかを示します。モデルに、新しい ticket_4 文字列からエンティティを抽出させる必要があります。
OpenAI パッケージ、ticket_4 文字列、get_response() 関数、および前述のチケットとエンティティの変数は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 によるプロンプトエンジニアリング
演習の手順
- 3つのチケットとそれぞれに対応するエンティティを使って、新しいチケット
ticket_4からエンティティを抽出するfew-shotプロンプトを作成してください。
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)