Häufigkeit ist ein schwacher Stellvertreter für Wichtigkeit
Umfrageanalyse optimiert auf Zählen, und Zählen belohnt, was leicht zu sagen ist. Die Beschwerde, die alle artikulieren können, steht über der Beschwerde, die nur drei Leute beschreiben konnten. Die zweite ist oft der ernsthaftere Fund.
Gruppieren ist der Punkt, an dem die Analyse gewonnen oder verloren wird. Antworten, die dasselbe Problem in unzusammenhängendem Wortschatz beschreiben, gehören zusammen. Jeder Ansatz, der auf Wörter trifft, wird sie splitten.
Manche Antworten sind wirklich einzigartig und wirklich wichtig. Eine Antwort, die einen Ausfall beschreibt, den sonst niemand getroffen hat, kann der wertvollste Satz im Datensatz sein. Ein Prozess, der nach Anzahl rangiert, wird sie nicht heben.
Auch das Segment zählt. Ein Thema, das Kundinnen und Kunden ständig heben und von dem Sie sich wegbewegen, ist real und sollte die Roadmap nicht treiben. Die Anzahl allein kann Ihnen das nicht sagen.
So bauen Sie den Agent in Agent Studio auf
Clustering geschieht durch Lesen statt durch Vektorabstand, weil die Plattform keinen Embedding-Knoten hat. Das ist ein echter Verhaltensunterschied, und er begünstigt diesen Anwendungsfall. Eine Gruppe, die durch Lesen entsteht, kann erklären, warum diese Antworten zusammengehören, und genau diese Erklärung stellt eine Stakeholderin oder ein Stakeholder infrage, wenn sie einem Thema widersprechen.
Der System-Prompt verlangt einen Grund für jede Gruppe, eine Segmentzuordnung für jeden Fund und einen eigenen Abschnitt für Antworten, die er trotz niedriger Häufigkeit für wichtig hält.
Prompt-Fähigkeiten tragen Ihre Segmentdefinitionen und die Themen, die Sie bereits kennen, damit der Bericht neue Funde von Bestätigungen trennt.
Ein Flow liefert das Material. Ein Google-Sheets- oder PostgreSQL-Knoten hält die Antworten. Ein Filter-Knoten entfernt Leere. Ein Sentiment Analysis-Knoten bewertet jede. Agent Chat übergibt die Menge.
Notion nimmt Themen mit Anzahlen, Gründen, Zitaten und Segmenten entgegen. Der Abschnitt niedriger Häufigkeit sitzt auf derselben Ebene wie die Hauptthemen statt in einem Anhang, weil ihn zu vergraben den Zweck vereiteln würde.
Zitate werden Segmenten zugeordnet, nicht namentlich genannten Befragten.
Woraus dieser Agent besteht
- System-Prompt: ein Grund je Gruppe, Segmentzuordnung je Fund und ein geschützter Abschnitt niedriger Häufigkeit.
- Prompt-Fähigkeiten: Segmentdefinitionen und die bereits bekannten Themen, damit neue Funde hervortreten.
- Sentiment Analysis (AI Custom): bewertet Antworten vor dem Gruppieren, damit ein Thema als gemischt berichtet werden kann.
- Generate Object-Gruppierung: geschieht durch Lesen, deshalb kann jede Gruppe sich selbst erklären.
- Agent Chat (Util): übergibt die gefilterte Antwortmenge.
- Notion (Integration): nimmt Themen, Zitate und Segmente entgegen, mit Ausreißern auf derselben Ebene.
- Wenn ein ActionFlow ausreicht: Zählen Sie Multiple-Choice-Antworten, bauen Sie den Workflow. Den Freitext zu lesen ist die Aufgabe des Agents.
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