Le groupement par mots-clés rate les réponses qui comptent le plus
Les réponses ouvertes d'enquête sont le champ le plus précieux et le moins analysé. Compter les mots-clés est rapide et groupe par vocabulaire. Compter les mots-clés scinde une plainte en quatre seaux, parce que quatre personnes l'ont décrite autrement.
Grouper par le sens est la seule méthode qui sert un propos. Trois réponses peuvent n'avoir pas un mot en commun et décrire encore la même panne. Un lecteur le voit tout de suite. Un compte de mots-clés ne le peut pas.
Les cas isolés ont besoin d'être protégés. Une seule réponse qui décrit quelque chose que personne d'autre n'a mentionné peut être la réponse la plus importante de l'ensemble. Tout processus qui s'optimise pour la fréquence l'enfouira.
Une citation est ce qui introduit un thème dans une réunion. Une phrase dans les propres mots du client mène à l'action seulement lorsqu'un compte confirme que le thème est valable.
Comment l'ActionFlow s'exécute sur le canevas
Les réponses en texte libre viennent d'un nœud Google Sheets, d'un déclencheur Webhook depuis l'outil d'enquête, ou d'un nœud PostgreSQL qui stocke les réponses.
Un nœud Filter retire les réponses vides ou d'un seul mot, car ces réponses consomment du budget sans rien produire.
Un nœud Sentiment Analysis note chaque réponse. Le sentiment est une dimension propre et se note avant le groupement, pour qu'un thème puisse être listé comme mixte plutôt qu'aplati.
Un nœud Generate Object fait le groupement. Ce processus n'a pas d'étape d'embedding. Le modèle lit les réponses et renvoie les thèmes, chacun avec ses identifiants de réponses. Chaque groupe peut expliquer pourquoi ces réponses vont ensemble. Un cluster vectoriel ne peut pas offrir cette explication. C'est cette explication qu'un interlocuteur contestera.
Un nœud Sort arrange les thèmes par fréquence. Un nœud Filter garde une section basse fréquence plutôt que de la retirer. C'est dans cette section que les cas isolés restent.
Un nœud Generate Text écrit la synthèse, avec une citation exacte pour chaque thème. Un nœud Notion archive le tableau complet des thèmes. Un nœud Slack publie le titre.
Nœuds utilisés par cet ActionFlow
- Google Sheets (Integration) : tient les réponses. Webhook et PostgreSQL couvrent les autres sources.
- Filter (Data) : retire les réponses vides et d'un seul mot avant toute lecture.
- Sentiment Analysis (AI Custom) : note chaque réponse pour qu'un thème puisse être rapporté comme mixte.
- Generate Object (AI Core) : groupe par le sens et renvoie la raison pour laquelle chaque groupe tient ensemble.
- Sort (Data) : ordonne les thèmes par compte.
- Filter (Data) : garde une section basse fréquence pour que les cas isolés survivent à la synthèse.
- Generate Text (AI Core) : écrit la synthèse avec une citation verbatim par thème.
- Notion (Integration) : archive le tableau complet des thèmes pour la comparaison suivante.
Questions fréquentes
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