Criando transcrições de chamadas de clientes

Sistemas Multimodais com a API da OpenAI

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Introdução ao estudo de caso

Uma imagem de chatbot

Engenheiro(a) de IA na DataCamp
Lida com mensagens de voz
Chatbot de suporte por voz

Equipe de suporte ao cliente na DataCamp

Introdução ao estudo de caso

Uma imagem de chatbot

Introdução ao estudo de caso

Etapa: transcrever áudio

Introdução ao estudo de caso

Etapa: detectar idioma

Introdução ao estudo de caso

Etapa: traduzir para inglês

Introdução ao estudo de caso

Etapa: gerar uma resposta

Introdução ao estudo de caso

Etapa: responder no idioma original

Introdução ao estudo de caso

Etapa: moderação

Plano do estudo de caso

Transcrever o áudio em texto
Detectar o idioma
Traduzir para inglês
Refinar o texto

Etapa: traduzir para inglês

Etapa 1: transcrever áudio

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="ENTER YOUR KEY HERE")

# Open the mp3 file
audio_file = open("recording.mp3", "rb")

# Create a transcript
response = client.audio.transcriptions.create(
                  model="whisper-1", 
                  file=audio_file)

Etapa 1: transcrever áudio

# Extract and print the transcript
transcript = response.text
print(transcript)

Transcrição em ucraniano

Etapa 2: detectar idioma

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    max_completion_tokens=5,

    messages=[{"role": "user", 
        "content": f"""Identify the language of the following text and respond 
         only with the country code (e.g., 'en', 'uk', 'fr'): {transcript}"""}])


# Extract detected language
language = response.choices[0].message.content
print(language)

uk

Etapa 3: traduzir para inglês

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    max_completion_tokens=300,
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"""Translate this customer transcript
        from country code {language} to English: {transcript}"""}])

# Extract translated text
translated_text = response.choices[0].message.content

Etapa 3: traduzir para inglês

print(translated_text)

Texto traduzido - bruto

Etapa 3: traduzir para inglês

print(translated_text)

Texto traduzido (destacado) - bruto

Etapa 4: refinar o texto

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    max_completion_tokens=300,
    messages=[
    {"role": "user", 
     "content": f"""You are an AI assistant that corrects transcripts by fixing 
     misinterpretations, names, and terminology. Please refine the following
     transcript:\n\n{translated_text}"""}])

# Extract corrected text
corrected_text = response.choices[0].message.content

Etapa 4: refinar o texto

print(corrected_text)

Texto corrigido (destacado)

Recapitulando

Transcreveu o áudio
Detectou e traduziu o idioma
Refinou o texto

Chamou a OpenAI API quatro vezes ⭐

Transcrição em ucraniano

Texto traduzido (destacado) - bruto

Texto corrigido (destacado)

Hora de praticar!

Sistemas Multimodais com a API da OpenAI