Sıklık, önem için zayıf bir vekildir
Anket analizi saymaya optimize eder ve saymak söylenmesi kolay olanı ödüllendirir. Herkesin dile getirebildiği şikayet, yalnızca üç kişinin betimleyebildiği şikayetin üstüne çıkar. İkincisi çoğu zaman daha ciddi bulgudur.
Gruplama, analizin kazanıldığı veya kaybedildiği yerdir. Aynı sorunu ilgisiz sözcük dağarcığıyla betimleyen yanıtlar bir arada durmalıdır. Sözcüklere göre eşleşen her yaklaşım onları böler.
Bazı yanıtlar gerçekten tektir ve gerçekten önemlidir. Başka kimsenin çarpmadığı bir arızayı betimleyen bir yanıt, veri kümesindeki en değerli cümle olabilir. Sayıya göre sıralayan bir süreç onu yüzeye çıkarmaz.
Segment de işe yarar. Müşterilerin sürekli yükselttiği ve sizin uzaklaştığınız bir tema gerçektir ve yol haritasını sürmemelidir. Bunu yalnızca sayı söyleyemez.
Agent Studio'da bu agent nasıl kurulur
Kümeleme vektör uzaklığıyla değil okuyarak olur. Çünkü platformda embedding node'u yoktur. Bu gerçek bir davranış farkıdır ve bu kullanım alanına uyar. Okuyarak oluşan bir grup, o yanıtların neden bir arada durduğunu açıklayabilir ve bir paydaş bir temaya katılmadığında itiraz ettiği açıklama budur.
System prompt her grup için bir gerekçe, her bulgu için bir segment atfı ve sıklığı düşük olsa da önemli saydığı yanıtlar için ayrı bir bölüm ister.
Prompt skills segment tanımlarınızı ve zaten bildiğiniz temaları taşır. Böylece rapor yeni bulguları doğrulamalardan ayırır.
Malzemeyi bir akış verir. Google Sheets veya PostgreSQL node'u yanıtları tutar. Filter node'u boşları kaldırır. Sentiment Analysis node'u her birini puanlar. Agent Chat kümeyi aktarır.
Notion temaları sayılar, gerekçeler, alıntılar ve segmentlerle alır. Düşük sıklık bölümü bir ekte değil, ana temalarla aynı düzeyde durur. Çünkü gömmek amacı bozar.
Alıntılar adlı yanıtlayanlara değil segmentlere atfedilir.
Bu agent nelerden oluşur
- System prompt: grup başına gerekçe, bulgu başına segment atfı ve korunan düşük sıklık bölümü.
- Prompt skills: segment tanımları ve zaten bilinen temalar, böylece yeni bulgular öne çıkar.
- Sentiment Analysis (AI Custom): gruplamadan önce yanıtları puanlar, böylece bir tema karışık diye raporlanabilir.
- Generate Object grouping: okuyarak yapılır, bu yüzden her grup kendini açıklayabilir.
- Agent Chat (Util): süzülmüş yanıt kümesini aktarır.
- Notion (Integration): temaları, alıntıları ve segmentleri alır, aykırılar aynı düzeyde durur.
- ActionFlow yeterli olduğunda: Çoktan seçmeli yanıtları sayıyorsanız iş akışını kurun. Serbest metni okumak agent'ın işidir.
Sık sorulan sorular
Bülten
Ürün güncellemelerini alın
Yeni node'lar, agent'lar ve ürün notları. Yalnızca açmaya değer bir şey varken e-posta göndeririz.