📝 Comment exporter et analyser automatiquement les conversations à partir de GPT personnalisés sur différents canaux
À mesure que les entreprises déploient de plus en plus de GPT personnalisés sur des canaux tels que les widgets de chat web, WhatsApp, Instagram, etc., il devient essentiel de suivre et d'analyser les interactions avec les utilisateurs. Les canaux de conversation peuvent être extrêmement puissants pour les entreprises, mais sans stocker et analyser correctement ces données, la moitié de la valeur des GPT est perdue. Dans cet article, nous vous montrerons comment automatiser l'exportation des transcriptions de vos déploiements de GPT personnalisés et vous fournirons un modèle d'automatisation complet pour analyser et extraire des données précieuses à l'aide de l'IA.
📚 Table des matières
- Introduction
- Explication de la construction et fonctionnement du système
- Configuration de la table Air
- Configuration de l'automatisation
- Traitement et analyse des données
- Aperçu des données
- Avantages et inconvénients de l'utilisation de GPT personnalisés sur différents canaux
- Points forts
- FAQ
Introduction
Dans cet article, nous vous montrerons comment automatiser l'exportation des transcriptions de vos déploiements de GPT personnalisés et vous fournirons un modèle d'automatisation complet pour analyser et extraire des données précieuses à l'aide de l'IA.
Explication de la construction et fonctionnement du système
Pour comprendre le fonctionnement de ce système, nous utiliserons l'API d'assistant, qui nous permet de créer des GPT personnalisés que nous pouvons intégrer à notre canal WhatsApp, notre site web, etc. Nous utiliserons cette même API, mais cette fois-ci d'une manière différente qui nous permet de demander et de récupérer toutes les transcriptions et les messages des interactions que nos utilisateurs ont eues avec l'API. OpenAI nous permet d'obtenir ces informations à tout moment, mais nous devons savoir comment demander ces informations à l'API, ce que nous aborderons dans cet article.
Configuration de la table Air
Pour commencer, vous devez cloner le ripple, qui est disponible sur le hub des ressources. Une fois que vous avez cloné la base de données Air Table, vous devez effectuer une étape pour que cela fonctionne du côté repet, c'est-à-dire aller en haut à droite et cliquer sur la documentation de l'API web. Si vous faites défiler jusqu'à la table des threads et que vous créez un enregistrement, vous obtiendrez cette URL ici qui se termine par "threads". Vous devez supprimer cela et y coller la vôtre, cela garantira qu'elle essaie de l'envoyer à la vôtre et non à la mienne.
Configuration de l'automatisation
Pour que cela fonctionne de votre côté, vous devez cliquer sur le nœud de recherche d'enregistrements ici et ajouter une nouvelle connexion. Vous devez copier les paramètres exacts ici de la base de données Smith solar CRM, de la table des threads, de la vue "ready to process" et le seul champ de sortie qui nous intéresse est l'ID du thread. Ensuite, nous devons faire la même chose pour les autres nœuds de la table Air.
Traitement et analyse des données
Une fois que nous avons récupéré tous ces enregistrements de la table "ready to process", nous devons les regrouper dans un tableau. Ensuite, nous allons essentiellement parcourir tous les enregistrements différents, nous pourrions en obtenir 50 qui sont arrivés en une seule fois. Ensuite, nous devons les parcourir un par un, ce qui est fait avec cet itérateur ici. Tout ce qui suit après cela doit passer par ici et boucler pour chacun d'entre eux.
Aperçu des données
L'onglet "Aperçu" vous permet de montrer comment vous pouvez étiqueter tout cela à une certaine date, puis commencer à voir des données générales sur le nombre de messages que nous recevons, s'il y a une tendance à la hausse ou à la baisse, et vous pouvez ensuite utiliser les interfaces de la table Air pour créer un tableau de bord à partir de cela.
Avantages et inconvénients de l'utilisation de GPT personnalisés sur différents canaux
Avantages :
- Les GPT personnalisés peuvent être extrêmement puissants pour les entreprises.
- Les canaux de conversation peuvent fournir des informations précieuses pour la prise de décision future.
Inconvénients :
- Sans stockage et analyse appropriés des données, la moitié de la valeur des GPT est perdue.
Points forts
- Automatiser l'exportation des transcriptions à partir de déploiements de GPT personnalisés.
- Analyser et extraire des données précieuses à partir des transcriptions à l'aide de l'IA.
- Utiliser l'API d'assistant pour demander et récupérer toutes les transcriptions et les messages des interactions avec les utilisateurs.
- Regrouper les enregistrements dans un tableau et les parcourir un par un pour traiter et analyser les données.
- Utiliser l'onglet "Aperçu" pour voir une vue d'ensemble des données et créer un tableau de bord à partir de celles-ci.
FAQ
Q : Qu'est-ce que l'API d'assistant ?
R : L'API d'assistant nous permet de créer des GPT personnalisés que nous pouvons intégrer à notre canal WhatsApp, notre site web, etc.
Q : En quoi les GPT personnalisés peuvent-ils être puissants pour les entreprises ?
R : Les GPT personnalisés peuvent fournir des informations précieuses pour la prise de décision future.
Q : Que se passe-t-il si les données ne sont pas stockées et analysées correctement ?
R : La moitié de la valeur des GPT est perdue.
