ChatGPT OpenAi API를 사용하여 고객 제품 리뷰 분석하기: 감성 분석에서 비즈니스 인사이트를 추출하는 단계별 가이드 1부

ChatGPT를 사용하려면 알아야 할 내용

ChatGPT와 이제 GPT-4는 자연어 처리 및 사람과 유사한 능력으로 고급 작업을 수행하는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)이라 불리는 인공지능 신경망 유형입니다. GPT는 "생성적 사전 훈련 변형기(Generative Pre-trained Transformer)"의 약어로, 사용자의 입력과 키워드 명령(프롬프트라고 함)에 기초하여 텍스트 응답을 생성할 수 있음을 나타냅니다. openai에서 개발되어 챗봇 인터페이스를 통해 사용할 수 있으며, 이번 튜토리얼에서는 훨씬 강력한 API(Application Programming Interface)로도 이용할 수 있습니다. 그러나 기술적으로 들리는 API를 사용하는 것은 어렵지 않습니다. 무료 API 키를 얻은 후 필요한 입력 데이터를 앱에 제공하면 모든 인공지능 마술은 뒷면에서 일어나며 몇 초 후에 결과를 출력합니다.

챗지피티(ChatGPT)는 어떻게 작동하나요?

ChatGPT는 사용자가 AI 시스템과 대화를 나누는 것을 가능케 하는 AI 기반 대화 기술입니다. 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 사용하여 사용자의 입력을 이해하고 해당 작업을 수행합니다. 이 튜토리얼에서는 고객 리뷰의 감성을 감지하고 긴 리뷰를 요약하는 것을 요청합니다. ChatGPT는 방대한 양의 지식과 데이터로 훈련되어 다양한 질문에 대한 대응이 가능합니다. 상호작용이 많아질수록 더 많이 배우고 반응을 개선할 수 있습니다. 이것을 기계 학습(machine learning)이라고 합니다. 시스템의 유연성은 기관이나 개인이 특정 요구 사항을 충족시키기 위해 기능을 맞춤 설정할 수 있도록 합니다. 요약하면, ChatGPT는 챗봇이나 API 인터페이스를 통해 비개발자가 강력한 AI 자연어 기술에 쉽게 접근할 수 있는 방법을 제공하여 데이터 분석의 종류를 근본적으로 변경합니다.

ChatGPT를 사용하여 고객 피드백 데이터 분석이 회사에 어떻게 도움이 될까요?

ChatGPT를 사용하여 고객 피드백을 분석하고 고객 경험을 개선하는 것은 회사에 큰 이점을 줄 수 있습니다. ChatGPT는 AI 모델을 사용하여 회사가 수집한 방대한 양의 데이터를 활용함으로써 고객이 더 나은 경험을 할 수 있게 도와줍니다. 기존 회사 데이터를 활용하여 통찰력을 얻는 것으로 고객 충성도를 높이고, 이탈률을 개선하고, 수익을 증대시킬 수 있습니다. ChatGPT API를 사용하면 회사는 고객 피드백을 정확하고 빠르게 분석할 수 있습니다. 회사의 데이터 마이닝 노력을 개선함으로써, 보다 빠르고 효과적인 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

ChatGPT는 인공지능을 이용한 언어 생성 작업에서 우수한 성과를 보입니다

ChatGPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 놀라운 언어 생성 도구로, 논리와 창의성이 필요한 콘텐츠 작성 작업 및 기타 서술 형식의 보고서에 뛰어난 성과를 발휘합니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 능력 덕분에 블로그, 소셜 미디어 및 웹 사이트를 위한 매력적이고 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 유용합니다. ChatGPT의 텍스트 완성 기능은 몇 개의 키워드를 입력하면 인공지능이 해당 키워드를 기반으로 완전한 문장 또는 단락을 자동으로 생성할 수 있도록 합니다. 이러한 기능을 통해 콘텐츠 작성 프로세스를 쉽고 시간을 절약할 수 있으므로 비즈니스가 빠르고 효율적으로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서 우리는 먼저 ChatGPT API를 사용하여 리뷰를 분석한 후, 제품의 장단점 및 제안된 제품 개선 사항이 중요도 및 구현 용이성에 따라 순위가 매겨진 상세한 목록으로 이루어진 제품 개선 전략을 작성하는 데 ChatGPT의 텍스트 생성 능력을 활용할 수 있습니다.

AI-파워 분석의 실제 사례: openAI ChatGPT API를 사용한 감성 분석을 통해 고객 제품 리뷰에서 인사이트 추출하기

왜 감성 분석이 필요한가요?

감정 분석은 현재 사람들이 온라인에서 자유롭게 의견을 표현하는 세상에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 감정 분석은 쓰여진 글을 분석하고 긍정적인, 부정적인 또는 중립적인 톤으로 분류하는 것을 말합니다. 이 기술은 마케터가 소비자 행동과 선호도에 대한 소중한 인사이트를 제공할 수 있으며, 그 결과 기업은 제품 및 서비스를 개선하고 고객 경험을 개선하거나 더 나은 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 이전에는 고객이 무엇을 생각하는지 알아보기 위해 조사나 고객 집단을 대상으로 해야했으며, 이러한 데이터 수집 과정이 어떤 방향으로든 의견을 편향시키지 않았는지 바람직성을 논할 수밖에 없었습니다. 이제 온라인에서 사람들이 쓴 글을 활용하여 제품 인식을 빨리 이해할 수 있습니다. 감정 분석은 또한 비즈니스용으로 일정한 주제, 이벤트, 제품 또는 경쟁 업체에 대한 대중의 의견을 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.

왜 ChatGPT 챗봇 인터페이스 대신 openai API를 사용해야 하는가?

openAI API를 사용하면 여러분은 각 리뷰를 잘라서 ChatGPT로 복사하는 이러한 지루한 작업을 자동화할 수 있습니다. Python에서 단일 명령을 사용하여 ChatGPT에게 고객 리뷰를 분석하고 각각의 감정을 결정하도록 지시할 수 있습니다. 그러면 chatgpt를 사용하여 결과를 화면에 생성하고 Excel 및 Word에 저장하여 안전하게 보관하고 팀과 논의할 수 있습니다. 이 코드는 리뷰가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 백분율로 나누어 줍니다. API는 또한 우리가 분석의 출력 (즉, 이 튜토리얼의 부분 1)을 가져와서 다음 단계 (즉, 다음 튜토리얼에서의 부분 2, 3 및 4)의 입력으로 사용할 수 있도록 허용하며, 결국 챗봇 인터페이스만으로는 어려울 것이거나 불가능한 쉬운 영어의 제품 개선 분석을 만들게 됩니다.

기계 학습 감성 분석 단계별 가이드

가정

1. openai API를 사용하려면 API 액세스 키가 필요합니다. 이미 소유하고 있지 않다면, 3개월 무료 계정을 생성하기 위해 다음 단계를 따르세요.
2. 무료 구글 Colab 계정을 사용하고 있습니다.

단계 1 : Google Colab에 필요한 파이썬 라이브러리를 설치하세요.

openai API에 접근하고 요청을 보내는 데 사용됩니다.
!pip install pandas openai requests API 호출 중에 진행 상황을 추적하는 데 사용됩니다.
!pip install tqdm 결과를 Word 형식으로 출력하는 데 사용됩니다.
!pip install python-docx

2단계: Colab에서 openAI API 환경 준비하기

1. 개인 openAI API 액세스 키로 대체하려면 <REPLACE THIS TEXT WITH YOUR OPENAI API ACCESS KEY>이라는 섹션을 바꿉니다. API 액세스 키를 둘러싼 " "를 남겨두어야합니다.
2. 오래된 gpt-3 API보다 더 저렴한 가격으로 사용할 수 있는 최신 chatGPT 버전의 소프트웨어를 사용하여 최신 chat/completions API 엔드 포인트를 사용할 것입니다.

단계 3 : 리뷰 데이터 집합을 로드하세요

여기서는 리뷰가 “reviews.csv”라는 CSV 파일에 있다고 가정합니다. 리뷰는 “Product_Review”라는 하나의 열에 하나의 리뷰가 포함된 형식입니다.

이 예제에서는 우리 자신의 비즈니스에서 가져온 샘플 제품 리뷰를 사용하고 있습니다. 그러나 경쟁 제품이나 서비스에 대한 제품 리뷰를 사용하여 사용자들이 경쟁 업체 제품을 어떻게 인식하는지 이해할 수도 있습니다.

데이터프레임을 출력하여 모든 것이 올바르게 로드되었는지 확인합니다.

단계 4 : 각 제품 리뷰의 감성을 ChatGPT를 통해 확인하고 결과를 엑셀 및 워드 파일로 출력합니다.

참고: openAI의 무료 체험 계정을 사용하는 경우, API에 데이터를 보낼 수있는 횟수가 분당 제한됩니다. 이러한 제한을 우회하기 위해 우리는 요청 간 코드에 몇 초의 딜레이를 도입합니다. pay-as-you-go openAI 계정을 사용하는 경우, 아래 코드에서 time.sleep (4) 딜레이 타이머를 제거할 수 있습니다.

openAI API는 때때로 오류가 발생하거나 다른 사용자들로부터 많은 요청으로 인해 과부화될 수 있습니다. 이러한 경우 코드가 실패하지 않도록 코드에 while 절을 도입하여 API 호출을 3회까지 다시 시도합니다. 이는 보통 충분합니다.

당신은 우리가 gpt-3.5-turbo를 사용하고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 이 모델은 openAI가 현재 이 유형의 분석에 가장 빠르고 가장 저렴하며 가장 능력있는 모델로 추천하는 것입니다.

이것은 chatGPT에게 우리가 제공할 프롬프트(즉, 명령)입니다. 이 프롬프트는 chatGPT가 제품 감성 분석기로 작동하도록 지시하며, 리뷰가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 여부를 결정합니다.

당신은 제품 리뷰의 감정을 분석하고 감지하는 인공지능 언어 모델입니다. 다음 제품 리뷰를 분석하여 감정이 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 결정하십시오. 하나의 단어인 POSITIVE, NEGATIVE 또는 NEUTRAL만 반환하십시오. "당신은 제품 리뷰의 감정을 분석하고 감지하는 인공지능 언어 모델입니다."

단계 5 : 각 리뷰를 ChatGPT를 사용하여 요약하고 결과를 Excel 및 Word로 출력합니다

참고: 이전 코드와 유사하게, API 호출 제한을 초과하지 않기 위해 API 호출 간 4초의 딜레이를 소개합니다. 유료 OpenAI 계정이 있다면 time.sleep(4) 라인을 삭제할 수 있습니다.

이것은 우리가 chatGPT에게 제품 리뷰를 요약하도록 지시하는 데 사용하는 프롬프트입니다.

당신은 제품 리뷰를 분석하고 요약하는 AI 언어 모델입니다. 다음 제품 리뷰를 요약하면서 장단점을 강조하십시오.

6단계: 사용자 리뷰에서 제품 장단점 목록을 자동으로 생성하는 두 번째 파트로 이동하세요.

파트 2로 가면 제품 개선 제안의 우선 순위 목록을 도출하기 위해 장단점 목록을 만드는 방법을 알아봅니다.

결론

이 튜토리얼이 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 물어보세요.

이 튜토리얼이 도움이 되었기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해주세요.

제가 제작한 이 튜토리얼에 대한 계속되는 부분 2를 위해 Medium 에서 저를 팔로우하세요. ChatGPT와 함께 제안된 제품 개선 전략을 만들어보겠습니다.

위의 코드 중 해석을 더 필요로 하는 부분이나 궁금한 사항이 있으시면 댓글 섹션을 통해 알려주세요.

또한 NLP에 대한 다른 비즈니스 사용 사례가 있으면 댓글이나 직접 메시지로 제안해 주시기 바랍니다. 감사합니다!