การสร้างบันทึกการสนทนาลูกค้า

ระบบ Multi-Modal ด้วย OpenAI API

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

แนะนำกรณีศึกษา

ภาพแชทบอท

AI Engineer ที่ DataCamp
รับผิดชอบข้อความเสียง
แชทบอทสนับสนุนลูกค้าด้วยเสียง

ทีมสนับสนุนลูกค้าของ DataCamp

แนะนำกรณีศึกษา

ภาพแชทบอท

แนะนำกรณีศึกษา

ขั้นตอน: ถอดความเสียง

แนะนำกรณีศึกษา

ขั้นตอน: ตรวจจับภาษา

แนะนำกรณีศึกษา

ขั้นตอน: แปลเป็นภาษาอังกฤษ

แนะนำกรณีศึกษา

ขั้นตอน: สร้างการตอบสนอง

แนะนำกรณีศึกษา

ขั้นตอน: ตอบกลับในภาษาต้นฉบับ

แนะนำกรณีศึกษา

ขั้นตอน: การกลั่นกรอง

แผนกรณีศึกษา

ถอดความเสียงเป็นข้อความ
ตรวจจับภาษา
แปลเป็นภาษาอังกฤษ
ปรับแต่งข้อความ

ขั้นตอน: แปลเป็นภาษาอังกฤษ

ขั้นตอนที่ 1: ถอดความเสียง

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)

ขั้นตอนที่ 1: ถอดความเสียง

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

บันทึกการถอดความภาษายูเครน

ขั้นตอนที่ 2: ตรวจจับภาษา

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

ขั้นตอนที่ 3: แปลเป็นภาษาอังกฤษ

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

ขั้นตอนที่ 3: แปลเป็นภาษาอังกฤษ

print(translated_text)

ข้อความที่แปลแล้ว - ดิบ

ขั้นตอนที่ 3: แปลเป็นภาษาอังกฤษ

print(translated_text)

ข้อความที่แปลแล้ว (ไฮไลต์) - ดิบ

ขั้นตอนที่ 4: ปรับแต่งข้อความ

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

ขั้นตอนที่ 4: ปรับแต่งข้อความ

print(corrected_text)

ข้อความที่แก้ไขแล้ว (ไฮไลต์)

สรุป

ถอดความเสียงแล้ว
ตรวจจับและแปลภาษาแล้ว
ปรับแต่งข้อความแล้ว

เรียก OpenAI API ทั้งหมดสี่ครั้ง ⭐

บันทึกการถอดความภาษายูเครน

ข้อความที่แปลแล้ว (ไฮไลต์) - ดิบ

ข้อความที่แก้ไขแล้ว (ไฮไลต์)

มาฝึกกันเถอะ!

ระบบ Multi-Modal ด้วย OpenAI API