С помощью ChatGPT можно сформировать список интентов и обучающих выборок для NLU чатбота на базе платформы Chatme.ai, используя следующие шаги:
Шаг 1: Сбор примеров запросов от пользователей
Первым шагом необходимо собрать примеры запросов, которые пользователи могут задавать чатботу. Это можно сделать, например, путем анализа истории обращений пользователей к поддержке или с помощью проведения опросов и интервью с представителями целевой аудитории.
Шаг 2: Генерация текстовых примеров с помощью ChatGPT
После того, как были собраны примеры запросов, можно использовать ChatGPT для генерации текстовых примеров на основе собранных данных. Для этого необходимо загрузить примеры запросов в ChatGPT и использовать его для генерации новых запросов, которые могут быть заданы пользователями.
Шаг 3: Разметка сгенерированных примеров
После генерации текстовых примеров необходимо разметить их, указав, какие интенты и сущности встречаются в каждом примере. Это позволяет создать обучающую выборку для NLU модели, которую можно использовать для обучения бота на платформе Chatme.ai.
Шаг 4: Обучение NLU модели на платформе Chatme.ai
После того, как была создана обучающая выборка, ее можно использовать для обучения NLU модели на платформе Chatme.ai. Это позволяет боту распознавать интенты и сущности в запросах пользователей и правильно отвечать на них.
В заключение, использование ChatGPT для сбора примеров запросов, генерации текстовых примеров и формирования обучающей выборки может значительно упростить и ускорить процесс создания NLU модели для бота на платформе Chatme.ai. Это позволяет сократить время разработки и улучшить качество бота, что может привести к увеличению удовлетворенности пользователей и увеличению прибыли бизнеса.