Введение в Mirascope: Устранение семантических дубликатов с использованием LLM
В современном мире информации, заполненном отзывами и мнениями, анализ данных стал важной частью принятия решений. Семантические дубликаты – это устоявшиеся фразы и комментарии, которые выражают одно и то же чувство, но написаны по-разному. Это создает сложности в интерпретации данных. В этой статье мы рассмотрим, как Mirascope, мощная библиотека для работы с большими языковыми моделями (LLM), может помочь вам быстро и эффективно решать эту проблему.
Что такое Mirascope?
Mirascope предоставляет единый интерфейс для работы с множеством провайдеров LLM, таких как OpenAI, Google и других. С помощью этой библиотеки можно автоматизировать задачи по генерации текстов, извлечению данных и созданию сложных AI-систем. Но сегодня мы сосредоточимся на ее способности выявлять и удалять семантические дубликаты из отзывов клиентов.
Практическое применение: удаление дубликатов в отзывах клиентов
Представьте, что у вас есть множество отзывов о продукте. Они могут звучать по-разному, но содержать одну и ту же мысль: отличное качество звука, недостаточная жизнь батареи и т.д. Как мы можем обработать эти отзывы, чтобы получить четкую картину мнений? С помощью Mirascope вы сможете объединить эти дубликаты и упростить анализ отзывов.
Шаг 1: Установка зависимостей
Сначала установим библиотеку Mirascope с поддержкой OpenAI:
pip install "mirascope[openai]"Шаг 2: Получение ключа OpenAI
Для работы с OpenAI вам нужен API-ключ. Перейдите на страницу OpenAI и сгенерируйте новый ключ. Не забудьте указать информацию о платеже для активации доступа к API.
import os
from getpass import getpass
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = getpass('Введите API-ключ OpenAI: ')Шаг 3: Определение списка отзывов клиентов
Теперь создадим список отзывов, который мы будем обрабатывать:
customer_reviews = [
"Звук потрясающий!",
"Аудио чистое и очень глубокое.",
"Невероятный звук, особенно басы.",
"Батарея не держит обещанную жизни.",
"Слишком часто требует зарядки.",
"Батарея быстро разряжает — не подходит для поездок.",
"Настройка прошла легко и просто.",
"Очень дружелюбный интерфейс, даже для моих родителей.",
"Простой интерфейс и приятный опыт использования.",
"Кажется дешевым и пластиковым.",
"Качество сборки могло бы быть лучше.",
"Сломался в первую неделю использования.",
"Люди говорят, что не слышат меня во время звонков.",
"Качество микрофона ужасное на встречах Zoom.",
"Отличный продукт за свою цену!"
]Шаг 4: Определение схемы Pydantic
Создадим модель Pydantic для структуры ответа на задачу семантической дедупликации:
from pydantic import BaseModel, Field
class DeduplicatedReviews(BaseModel):
duplicates: list[list[str]] = Field(
..., description="Список групп семантически эквивалентных отзывов клиентов"
)
reviews: list[str] = Field(
..., description="Дедуплированный список основных тем отзывов клиентов"
)Шаг 5: Функция дедупликации отзывов
Теперь определим функцию для дедупликации, использующую OpenAI:
from mirascope.core import openai, prompt_template
@openai.call(model="gpt-4o", response_model=DeduplicatedReviews)
@prompt_template(
"""
SYSTEM:
Вы — AI-помощник, помогающий анализировать отзывы клиентов.
Ваша задача — сгруппировать семантически схожие отзывы вместе — даже если они написаны по-разному.
- Используйте свое понимание смысла, тона и подразумевания для группировки дубликатов.
- Верните два списка:
1. Дедуплированный список ключевых различных отзывов.
2. Список групп дубликатов, которые содержат одну и ту же основную обратную связь.
USER:
{reviews}
"""
)
def deduplicate_customer_reviews(reviews: list[str]): ...Шаг 6: Выполнение функции дедупликации
Теперь можно выполнить функцию и получить структурированный вывод:
response = deduplicate_customer_reviews(customer_reviews)
# Убедимся в правильности формата ответа
assert isinstance(response, DeduplicatedReviews)
# Печатаем результат
print("Различные отзывы клиентов:")
for item in response.reviews:
print("-", item)
print("Группированные дубликаты:")
for group in response.duplicates:
print("-", group)Преимущества использования Mirascope
Используя Mirascope, вы получите четкие и понятные данные. Вы сможете избавиться от ненужного шума и увидеть, что действительно важно для ваших клиентов. Это не только поможет в анализе отзывов, но и ускорит принятие решений на базе собранных данных.
Часто задаваемые вопросы
1. Как Mirascope работает с различными языковыми моделями?
Mirascope предоставляет единый интерфейс для работы с различными LLM, что делает его удобным инструментом для разработчиков.
2. Каковы требования для установки Mirascope?
Необходимо установить библиотеку одним из предложенных методов, а также получение API-ключа для OpenAI.
3. Возможно ли использование Mirascope без технических навыков?
Да, Mirascope разработан с акцентом на простоту использования и доступность для широкой аудитории.
4. Каковы основные ошибки при работе с семантической дедупликацией?
Частые ошибки включают игнорирование контекста или использование некорректных критериев для группировки отзывов.
5. Как ускорить процесс анализа данных?
Используйте автоматизацию с помощью Mirascope, чтобы минимизировать ручной ввод и увеличить скорость обработки данных.
6. Где найти дополнительные ресурсы по Mirascope?
На официальном сайте Mirascope и в документации OpenAI представлено много полезной информации и примеров.
В эпоху информации удаление семантических дубликатов становится критически важным для обеспечения качественного анализа данных. Используя Mirascope, вы можете повысить свою продуктивность и сделать вашу работу более эффективной. Начните уже сегодня!
