Crearea transcrierilor apelurilor clienților

Sisteme multi-modale cu API-ul OpenAI

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Introducere în studiul de caz

O imagine a chatbotului

Inginer AI la DataCamp
Procesează mesaje vocale
Chatbot vocal pentru suport clienți

Echipa de suport clienți DataCamp

Introducere în studiul de caz

O imagine a chatbotului

Introducere în studiul de caz

Pas: transcriere audio

Introducere în studiul de caz

Pas: detectarea limbii

Introducere în studiul de caz

Pas: traducere în engleză

Introducere în studiul de caz

Pas: generare răspuns

Introducere în studiul de caz

Pas: răspuns în limba originală

Introducere în studiul de caz

Pas: moderare

Planul studiului de caz

Transcrierea audio în text
Detectarea limbii
Traducere în engleză
Rafinarea textului

Pas: traducere în engleză

Pasul 1: transcriere audio

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)

Pasul 1: transcriere audio

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

Transcriere în ucraineană

Pasul 2: detectarea limbii

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

Pasul 3: traducere în engleză

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

Pasul 3: traducere în engleză

print(translated_text)

Text tradus - brut

Pasul 3: traducere în engleză

print(translated_text)

Text tradus (evidențiat) - brut

Pasul 4: rafinarea textului

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

Pasul 4: rafinarea textului

print(corrected_text)

Text corectat (evidențiat)

Recapitulare

Audio transcris
Limbă detectată și tradusă
Text rafinat

API OpenAI apelat de patru ori ⭐

Transcriere în ucraineană

Text tradus (evidențiat) - brut

Text corectat (evidențiat)

Timp pentru practică!

Sisteme multi-modale cu API-ul OpenAI