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使用 Amazon Bedrock 和 Amazon QuickSight 构建用于客户反馈分析的自动化洞察提取框架
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
来源:亚马逊云科技 _机器学习从客户反馈中提取有价值的见解面临多项重大挑战。手动分析和分类大量非结构化数据（例如评论、意见和电子邮件）是一个耗时的过程，容易出现不一致和主观性。随着反馈量的增加，可扩展性成为一个问题，阻碍了及时响应和解决客户问题的能力。此外，获取细粒度的见解（例如提到的具体方面和相关情绪）也很困难。对客户查询或问题的路由和优先级排序效率低下会导致延误和不满。这些痛点凸显了简化从客户反馈中提取见解的过程的必要性，使企业能够做出数据驱动的决策并增强整体客户体验。
大型语言模型 (LLM) 已经改变了我们与自然语言互动和处理自然语言的方式。这些强大的模型可以理解、生成和分析文本，为各个领域和行业开启了广泛的可能性。从客户服务和电子商务到医疗保健和金融，LLM 的潜力正在迅速得到认可和接受。企业可以使用 LLM 获得有价值的见解、简化流程并提供增强的客户体验。与传统的自然语言处理 (NLP) 方法（例如分类方法）不同，LLM 通过使用嵌入在模型中的预训练知识，可以更灵活地适应动态变化的类别并提高准确性。
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