Analizar las opiniones de los clientes sobre productos utilizando la API OpenAi de ChatGPT: Una guía paso a paso para extraer información útil de análisis de sentimientos. Parte 1.

Lo que necesitas saber para usar ChatGPT

ChatGPT, y ahora GPT-4, son un tipo de red neuronal de inteligencia artificial llamada modelo de lenguaje grande (LLM) que sobresalen en el procesamiento del lenguaje natural y otras tareas avanzadas con habilidades similares a las humanas. GPT significa "generative pre-trained transformer", lo que indica que puede generar respuestas de texto basadas en la entrada y comandos de palabras clave (llamado un "prompt") de un usuario. Fue desarrollado por OpenAI y está disponible a través de una interfaz de chatbot, o como veremos en este tutorial, como una interfaz de programación de aplicaciones (API) mucho más poderosa. Aunque esto puede sonar técnico, usar una API no es difícil, sólo necesitas obtener una clave de API gratuita y proporcionar a la aplicación los datos de entrada requeridos; toda la magia de IA sucederá detrás de escena, proporcionando los resultados en unos pocos segundos.

¿Cómo funciona ChatGPT?

ChatGPT es una tecnología de conversación impulsada por IA que permite a los usuarios tener conversaciones con un sistema de inteligencia artificial. Funciona mediante el uso de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para entender la entrada del usuario y luego realiza las tareas correspondientes. En este tutorial, le pediremos que detecte el sentimiento de las reseñas de los clientes y también resuma las reseñas extensas. ChatGPT ha sido entrenado en vastas cantidades de conocimiento y datos, lo que le permite responder a una amplia variedad de consultas y preguntas. Cuantas más interacciones tenga lugar, más aprende ChatGPT y mejora sus respuestas. Esto se conoce como aprendizaje automático. La flexibilidad del sistema permite a organizaciones e individuos adaptar su funcionalidad para satisfacer sus necesidades específicas. En resumen, ChatGPT proporciona una manera fácil para que los no programadores accedan a potentes técnicas de lenguaje natural de IA a través de su chatbot o interfaz API, lo que cambia fundamentalmente los tipos de análisis de datos que se pueden realizar.

Cómo el uso de ChatGPT para analizar los datos de retroalimentación del cliente puede ayudar a su empresa

Usar ChatGPT para analizar la retroalimentación de los clientes y mejorar su experiencia definitivamente puede beneficiar a su empresa. Al utilizar modelos de inteligencia artificial, ChatGPT puede ayudar a su empresa a crear una mejor experiencia para sus clientes al finalmente hacer uso de las grandes cantidades de datos que su empresa ha recopilado pero nunca ha utilizado de manera efectiva. Al aprovechar los datos existentes en su empresa y explotarlos para obtener conocimientos, puede aumentar la lealtad de los clientes, mejorar la retención de clientes y aumentar los ingresos. La API de ChatGPT hace posible que su empresa analice la retroalimentación de los clientes con precisión y rapidez. Al mejorar la calidad de los esfuerzos de minería de datos de su empresa, puede tomar decisiones basadas en datos más rápidas y efectivas.

ChatGPT sobresale en tareas de generación de lenguaje utilizando inteligencia artificial

ChatGPT es una herramienta notable de generación de lenguaje que se destaca por generar texto similar al de un ser humano, lo que la hace ideal para tareas de creación de contenido y otros informes de estilo narrativo que requieren lógica y creatividad. Su capacidad para generar texto similar al de un ser humano la convierte en una herramienta útil para generar contenido atractivo y diverso para blogs, redes sociales y sitios web. La función de completado de texto de ChatGPT permite a los usuarios ingresar solo algunas palabras clave y luego permitir que la inteligencia artificial genere automáticamente oraciones o párrafos completos basados en esas palabras clave. Esto facilita y reduce el tiempo del proceso de creación de contenido, permitiendo que su negocio genere contenido rápidamente y eficientemente. Después de utilizar primero la API de ChatGPT para analizar nuestras reseñas en este tutorial, podemos aprovechar las capacidades de generación de texto de ChatGPT para crear una estrategia de mejora de productos que consista en una lista detallada de pros y contras del producto y sugerencias de mejoras de productos clasificadas por importancia y facilidad de implementación en los siguientes tutoriales.

Análisis de datos impulsado por inteligencia artificial: Extraiga información de reseñas de productos de clientes utilizando análisis de sentimiento con la API ChatGPT de openAI

¿Por qué el análisis de sentimientos?

El análisis de sentimientos es cada vez más importante en el mundo actual, donde las personas expresan libremente sus opiniones en línea. El análisis de sentimientos involucra analizar el texto escrito y luego categorizarlo como positivo, negativo o neutral en tono. Esta técnica puede proporcionar a los mercadólogos información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias del consumidor, la cual puede ser utilizada por las empresas para mejorar productos y servicios, la experiencia del cliente o proporcionar un mejor soporte al cliente. Anteriormente, se tenían que realizar encuestas o grupos focales de clientes para tratar de saber lo que estaban pensando, con la esperanza de que el proceso de recolección de datos no sesgara las opiniones de alguna forma. Ahora, se puede aprovechar lo que la gente ha escrito en línea para comprender rápidamente cómo se percibe su producto. El análisis de sentimientos también se puede utilizar para monitorear plataformas de redes sociales en busca de opiniones públicas sobre ciertos temas, eventos, productos o incluso competidores para uso empresarial.

¿Por qué utilizar la API de OpenAI en lugar de la interfaz de chatbot de ChatGPT?

Al utilizar la API de OpenAI, puede automatizar la tediosa tarea de cortar y pegar cada reseña en ChatGPT. Con un solo comando en Python, puede indicar a ChatGPT que analice las opiniones de los clientes y determine el sentimiento de cada una. Una vez hecho esto, podemos usar ChatGPT para generar los resultados en la pantalla y también guardarlos en Excel y Word para su almacenamiento seguro y discusión posterior con su equipo. El código también le dará un desglose porcentual de cuántas reseñas fueron positivas, negativas o neutrales. La API también nos permite tomar la salida de una parte de nuestro análisis (es decir, Parte 1 en este tutorial) y usarla como entrada en el siguiente paso (es decir, Partes 2, 3 y 4 en los próximos tutoriales), creando eventualmente un análisis perspicaz de mejora del producto en inglés sencillo que sería difícil, si no imposible, realizar solo con la interfaz del chatbot.

Análisis de sentimientos de aprendizaje automático paso a paso

Supuestos

1. Para usar el API de OpenAI, necesitas tener una clave de acceso al API. Si aún no tienes una, sigue estos pasos para crear una cuenta gratuita por 3 meses
2. Tienes una cuenta gratuita de Google Colab

Paso 1: Instala las bibliotecas de Python necesarias en Google Colab

Se usa para acceder a la API de OpenAI y enviar solicitudes a la misma:
!pip install pandas openai requests
Se utiliza para crear un seguimiento de progreso mientras se realizan llamadas a la API:
!pip install tqdm
Se usa para producir los resultados en formato Word:
!pip install python-docx

Paso 2: Preparar el entorno de la API openAI en Colab

1. Reemplace la sección que dice <REEMPLACE ESTE TEXTO CON SU CLAVE DE ACCESO A LA API DE OPENAI PRIVADA> con su clave de acceso a la API privada de OpenAI. Asegúrese de dejar las comillas alrededor de su clave de acceso a la API.
2. Vamos a usar el punto final de la API de chat/completions en lugar de los puntos finales gpt-3 más antiguos para asegurarnos de que estamos utilizando la última versión del software chatGPT, que también es más barata de usar que la API gpt-3 más antigua.

Paso 3: Carga tu conjunto de datos de reseñas

Aquí asumimos que las reseñas se encuentran en un archivo CSV llamado "reviews.csv". Las reseñas están contenidas en una sola columna llamada "Product_Review" con una reseña por línea.

En este ejemplo, estamos utilizando reseñas de productos de muestra de un negocio, presumiblemente el nuestro. Sin embargo, también podrías utilizar reseñas de productos de la competencia o servicios para entender cómo son percibidos los productos de tus competidores por los usuarios.

Imprimiremos el dataframe para asegurarnos de que todo esté cargado correctamente.

Paso 4: Determinar el sentimiento de cada reseña de producto usando ChatGPT, exportar los resultados a Excel y Word

Nota: Si utiliza una cuenta de prueba gratuita con openAI, limitan la cantidad de veces que puede enviar datos a la API por minuto. Para superar esta limitación, introducimos un retraso de unos segundos en el código entre cada solicitud. Si utiliza una cuenta de openAI de pago por uso, puede quitar este temporizador de retraso del código a continuación, time.sleep(4)

A veces, la API de openAI puede encontrar errores o saturarse con solicitudes de otros usuarios. Para evitar que el código falle cuando ocurre esto, introducimos en el código una cláusula while que volverá a intentar la llamada a la API 3 veces; normalmente esto es suficiente.

Puedes ver que estamos utilizando gpt-3.5-turbo, que es lo que openAI recomienda en este momento como el modelo más rápido, económico y capaz para este tipo de análisis.

Este es el comando que estamos dando a chatGPT que le indicará que actúe como un analizador de sentimiento de productos y determine si una reseña es positiva, negativa o neutral.

Eres un modelo de lenguaje de IA entrenado para analizar y detectar el sentimiento de las reseñas de productos. Analiza la siguiente reseña de producto y determina si el sentimiento es: positivo, negativo o neutral. Devuelve solo una palabra, ya sea POSITIVO, NEGATIVO o NEUTRAL "Eres un modelo de lenguaje de IA entrenado para analizar y detectar el sentimiento de las reseñas de productos."

Paso 5: Resume cada revisión utilizando ChatGPT, y guarda los resultados en formato de Excel y Word

Nota: Similar al código anterior, introducimos un retraso de 4 segundos entre las llamadas a la API para evitar superar las limitaciones de la cuenta de prueba gratuita para las llamadas a la API. Puede eliminar la línea time.sleep(4) si tiene una cuenta de pago en openAI.

Este es el prompt que estamos usando para pedirle a chatGPT que resuma las reseñas del producto para nosotros.

Paso 6: Continúa a la Parte 2 donde generaremos automáticamente una lista de ventajas y desventajas del producto a partir de las opiniones de los usuarios

Aquí está el enlace a la Parte 2 donde profundizamos en la creación de la lista de pros y contras y obtenemos una lista de sugerencias de mejora de productos priorizadas.

Conclusión

Espero que este tutorial te haya sido útil y estaré encantado de responder cualquier pregunta.

Espero que haya encontrado útil este tutorial y estaré feliz de responder cualquier pregunta.

Asegúrate de seguirme en Medium para la próxima Parte 2, donde construiremos una estrategia sugerida de mejora de producto con ChatGPT basándonos en este tutorial.

Si tienes algún comentario, pregunta o te gustaría que se explique con más detalle alguna parte del código anterior, por favor házmelo saber en la sección de comentarios.

Además, si hay otros casos de uso empresarial de NLP sobre los que te gustaría que escribiera a continuación, házmelo saber en los comentarios o a través de mensaje directo. ¡Gracias!