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Respondendo perguntas a partir de descrições de produtos

Um varejista online quer melhorar o suporte ao cliente respondendo automaticamente a perguntas comuns sobre produtos usando suas descrições. Sua tarefa é usar um pipeline do Hugging Face para extrair respostas precisas de uma descrição de produto com base nas perguntas dos clientes.

Este exercício faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python

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Instruções do exercício

  • Crie um qa_pipeline usando o modelo "distilbert/distilbert-base-cased-distilled-squad" para question answering.
  • Use o context (descrição do produto) e a question fornecidos para obter uma resposta.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

from transformers import pipeline

# Create the question-answering pipeline
qa_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____"
)

context = """This smartphone features a 6.5-inch OLED display, 128GB of storage, and a 48MP camera with night mode. It supports 5G connectivity and has a battery life of up to 24 hours."""

question = "What is the size of the smartphone's display?"

# Get the answer
result = ____
print(result)
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