튜토리얼 : LLM 프롬프트가있는 사용자 메시지의 시맨틱 클러스터링

이 블로그 게시물은 전통적인 데이터 과학 기술 대신 LLMS (Lange Language Models)를 사용하여 사용자 포럼 데이터를 분석하는 더 빠르고 효율적인 방법을 보여줍니다. 저자는 시맨틱 클러스터링을 달성하기 위해 AI 프롬프트의 힘을 활용하여 필요한 시간과 노력을 크게 줄입니다. 프로세스는 공개적으로 사용 가능한 불화 포럼 데이터, 특히 기술 지원 스레드로 시작됩니다. 이 데이터는 미리 처리 및 사용자 피드백 (예 : "감사합니다")을 기반으로 한 감정 점수를 포함하여 Pandas 데이터 프레임으로 형식화됩니다. 대시 보드는 메시지 볼륨, 사용자 참여 및 만족 트렌드를 시각화하여 초기 통찰력을 보여주기 위해 만들어졌습니다. 이 초기 탐사의 주요 결과에는 사용자 회전과 만족 사이의 일반적인 상관 관계가 포함되지만 응답 시간과 만족 사이의 상관 관계가 부족합니다. 이 방법의 핵심은 데이터 분석을 수행하기 위해 LLM (특히 Google Gemini 및 Perplexity AI)을 프롬프트하는 것을 포함합니다. 저자는 몇 가지 주요 프롬프트를 제공합니다

요약 생성 : 클러스터링 통계 : LLM은 클러스터의 최적 수를 결정하기 위해 클러스터링 통계 (Silhouette Score)를 계산합니다. 클러스터링 : LLM은 선택한 메소드를 사용하여 실제 클러스터링을 수행하고 클러스터 라벨을 제공합니다. 계층 적 클러스터링 : LLM은 계층 적 클러스터링을 수행하여 고급 클러스터와 더 세분화 된 클러스터를 식별합니다. 시각화 코드 생성 :

llm은 결과 클러스터를 시각화하기 위해 간소화 코드를 생성합니다.

저자는 원시 텍스트 요약 및 수치 임베딩 (OpenAI의 임베딩 API를 사용하여 생성)을 LLM의 입력으로 실험합니다. 결과는 LLM의 내부 임베딩 생성을 사용하여보다 정확하고 신뢰할 수있는 클러스터 주제로 이어지고 주요 결과를 강조합니다. LLM이 자체 임베딩을 생성하도록하는 것이 외부 적으로 생성 된 것들을 제공하는 것이 바람직하다.

. > 여러 불화 서버의 데이터를 포함하도록 분석이 확장되어 크로스 벤더 비교를 허용하고 일반적인 사용자 문제를 드러냅니다. 최종 시각화는 이러한 일반적인 문제를 효과적으로 보여줍니다 블로그 게시물은 관련 단계를 요약 하고이 접근법 (CLIO), 중고 LLM 및 임베딩 모델에 영감을 준 연구 논문을 포함하여 관련 리소스에 대한 참조를 제공함으로써 결론을 내립니다. 전반적인 메시지는 LLM이 대규모 데이터 세트에서 의미있는 통찰력을 추출하는 프로세스를 크게 간소화하여보다 복잡한 데이터 과학 워크 플로를 더 간단하고 프롬프트 기반 방법으로 대체 할 수있는 방법에 대한 명확한 데모입니다.

위 내용은 튜토리얼 : LLM 프롬프트가있는 사용자 메시지의 시맨틱 클러스터링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!