Как в два счета разметить большие массивы текстов с помощью моделей от OpenAI
Всем привет! Я продуктовый аналитик компании Интерсвязь, и у меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:
Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.
У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.
Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.
Для этого есть множество материалов про NLP, и чаще всего даже джуны, изучив только их часть, могут дать более-менее вменяемый результат. Кроме того, множество крупных компаний и вовсе имеют в штате специалистов по Data Science.
Но что делать, если:
Слабо понимаешь, что такое NLP;
Нет ресурсов, чтобы поднять у себя крутую модель с кучей параметров;
Роадмап NLP-специалистов в компании расписан на год вперед и для тебя нет места.
На помощь приходит OpenAI и их API. Открытое и доступное в РФ на момент написания статьи.
Про это и хотелось бы рассказать.
Для работы понадобятся:
API ключ из личного кабинета OpenAI;
Начальные навыки python;
И, конечно же, надежный источник кофеина.
Готовим данные
Интересные статьи
Интересные статьи
