反馈中经常会提及贵公司提供的产品和服务的竞争对手。了解客户对贵公司与竞争对手的看法至关重要。通过分析反馈意见并确定竞争对手的比较和情绪，贵公司可以解决任何负面方面并提高客户满意度。
可以增强早期的提示，以包括从反馈中提取竞争对手的比较。
这是从反馈中提取竞争对手比较的提示的一个例子。
对于寻求获得有意义的见解并采取明智行动的企业来说，有效利用 LLM 的输出至关重要。可以从此输出生成各种报告。这些报告可以使用图表来直观地显示积极和消极情绪。此外，它们还 人力资源总监电子邮件列表 可以突出显示对这些情绪产生重大影响的主题，确定最具影响力的因素。通过创建每周趋势报告，企业可以验证过去的行动在增强购物者积极情绪方面的有效性。此外，企业可以提供深入分析功能，
让用户直接从情绪分析图中查看购物者的实际评论。商店经理可以利用这些报告采取有效行动来提高客户满意度。然后，可以在商店级别生成的见解可以汇总到商店层次结构中的更高级别，包括地区、州、地区和国家级别。每个级别的业务经理都可以访问报告，帮助他们在商店层次结构中做出明智的决策。
洞察生成架构
概括
在这篇博文中，我们探讨了如何使用大型语言模型 (LLM) 从客户反馈中提取有价值的见解。它展示了一个高级架构，该架构利用 Azure OpenAI 服务和 GPT 模型从客户反馈中提取主题、情绪和竞争对手比较。文章强调了数据丰富和快速工程对于实现 LLM 的预期输出的重要性。
这篇文章为任何希望使用 LLM 从客户反馈中提取有意义见解的人提供了参考。本博文未涉及的一点是，在将解决方案投入生产之前，使用不同的评估技术评估 LLM 的输出非常重要。如果评论或反馈包含任何敏感数据，请确保在将评论发送到 LLM 以生成见解之前对其进行屏蔽，以便构建的解决方案遵循负责任的 AI 原则。