จัดการข้อมูล request ประเภทข้อความ
อีกหนึ่งข้อกำหนดของระบบกลั่นกรองเนื้อหาคือการวิเคราะห์ความรู้สึกในความคิดเห็นของผู้ใช้ ระบบต้องสามารถระบุวลีที่มีปัญหาโดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้ผู้ดูแลระบบตรวจสอบเนื้อหาที่อาจไม่เหมาะสมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้าง endpoint สำหรับวิเคราะห์ข้อความที่ส่งมาจากผู้ใช้ และดึง flag การกลั่นกรองที่เป็นมาตรฐานออกมา
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การ Deploy AI สู่ Production ด้วย FastAPI
คำแนะนำการฝึกหัด
- แปลงข้อความที่รับเข้ามาให้เป็นตัวพิมพ์เล็กทั้งหมดในฟังก์ชัน
analyze_comment()เพื่อให้การค้นหาไม่คำนึงถึงตัวพิมพ์ใหญ่-เล็ก - ดึงคำที่มีปัญหาไปเก็บไว้ใน
found_issuesจากข้อความที่ประมวลผลแล้ว โดยใช้ลิสต์problem_keywords - ส่งคืน JSON response ที่มี key ดังนี้ —
issues(รายการคำที่พบ),issue_count(จำนวนเต็ม) และoriginal_text(สตริง)
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
@app.post("/analyze_comment")
def analyze_comment(text: str):
problem_keywords = ["spam", "hate", "offensive", "abuse"]
# Convert the input text to lowercase
text_lower = ____
# Extract matching flags using list comprehension
found_issues = [____ for ____ in problem_keywords if keyword in text_lower]
# Return the dictionary with required keys
return {
"____": found_issues,
"____": len(found_issues),
"____": text
}