Analiza tichetelor de suport pentru clienți
Echipa de suport pentru clienți primește tichete prin diverse canale, cum ar fi e-mail, chat și rețele sociale. Compania dorește să extragă automat entitățile-cheie pentru a categoriza și prioritiza tichetele în mod corespunzător. Sarcina ta este să creezi un prompt few-shot care să îi ajute să atingă acest obiectiv.
Ai la dispoziție trei tichete exemplu (ticket_1, ticket_2 și ticket_3) și entitățile corespunzătoare (entities_1, entities_2 și entities_3) pentru a informa modelul asupra a ceea ce trebuie să caute și cum să afișeze rezultatele. Trebuie ca modelul să extragă entitățile din noul șir ticket_4.
Pachetul OpenAI, șirul ticket_4 și funcția get_response() sunt deja încărcate, la fel și variabilele pentru tichete și entități menționate anterior.
Acest exercițiu face parte din cursul
Prompt Engineering cu OpenAI API
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un prompt few-shot care folosește trei tichete și entitățile corespunzătoare pentru a extrage entitățile din noul tichet
ticket_4.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)