La fréquence est un faible indicateur de l'importance
L'analyse d'enquête s'optimise pour le comptage, et le comptage récompense ce qui est facile à dire. La plainte que tout le monde peut articuler passe avant la plainte que seules trois personnes ont su décrire. La seconde est souvent le constat le plus sérieux.
Le groupement est l'endroit où l'analyse se gagne ou se perd. Des réponses qui décrivent le même problème avec un vocabulaire sans rapport appartiennent ensemble. Toute approche qui matche sur les mots les scindera.
Certaines réponses sont vraiment uniques et vraiment importantes. Une réponse qui décrit une panne que personne d'autre n'a rencontrée peut être la phrase la plus précieuse du jeu de données. Un processus qui classe par compte ne la fera pas remonter.
Le segment compte aussi. Un thème que les clients soulèvent sans cesse, et dont vous vous éloignez, est réel et ne doit pas piloter la feuille de route. Le compte seul ne peut pas vous le dire.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Le regroupement se fait par la lecture plutôt que par une distance vectorielle, car la plateforme n'a pas de nœud d'embedding. C'est une vraie différence de comportement, et elle sert ce cas d'utilisation. Un groupe formé par la lecture peut expliquer pourquoi ces réponses vont ensemble, et c'est cette explication qu'un interlocuteur conteste quand il n'est pas d'accord avec un thème.
Le system prompt exige une raison pour chaque groupe, une attribution de segment pour chaque constat, et une section séparée pour les réponses qu'il juge importantes malgré leur basse fréquence.
Les prompt skills portent vos définitions de segments et les thèmes que vous connaissez déjà, pour que le rapport distingue les constats nouveaux des confirmations.
Un flux fournit le matériau. Un nœud Google Sheets ou PostgreSQL tient les réponses. Un nœud Filter retire les vides. Un nœud Sentiment Analysis note chacune. Agent Chat transmet l'ensemble.
Notion reçoit les thèmes avec comptes, raisons, citations et segments. La section basse fréquence siège au même niveau que les thèmes principaux plutôt qu'en annexe, car l'y enfouir viderait le propos.
Les citations sont attribuées à des segments, pas à des répondants nommés.
De quoi cet agent est constitué
- System prompt : une raison par groupe, une attribution de segment par constat, et une section basse fréquence protégée.
- Prompt skills : définitions de segments et thèmes déjà connus, pour que les constats nouveaux se distinguent.
- Sentiment Analysis (AI Custom) : note les réponses avant le groupement pour qu'un thème puisse être rapporté comme mixte.
- Generate Object grouping : fait par la lecture, c'est pourquoi chaque groupe peut s'expliquer.
- Agent Chat (Util) : transmet l'ensemble de réponses filtré.
- Notion (Integration) : reçoit thèmes, citations et segments, avec les cas isolés au même niveau.
- Quand un ActionFlow suffit : Si vous comptez des réponses à choix multiples, construisez le flux de travail. Lire le texte libre est le travail de l'agent.
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