Для анализа обратной связи после запуска продукта у меня тоже есть отработанные промпты. Если у тебя, например, 100 тысяч пользователей, которые дают обратную связь, вычитывать каждый из этих комментариев сложно, долго, неудобно. Я просто закидываю их в нейронку с промптом:
Кто-нибудь может подсказать, как такое возможно? Сталкивался с примерно такой же задачей - у меня было 1500 строк, которые мне нужно было раскидать по 5 заранее заданным категориям. ChatGPT за один раз мог справиться только с классификацией где то 80-100 строк. Когда передаешь больше данных, часть этих данных просто "теряется", о чем нейросеть умалчивает, выдавая анализ каких то выборочных строк (даже не подряд). Может речь идет не о стандартной PRO подписке openai, а об отдельно развернутом сервисе под такую задачу?
Подтверждение сообщения зависит от бизнес-логики. Я предпочитаю следующий сценарий: при получении сообщения я фиксирую его, например, создавая запись в базе данных, затем подтверждаю получение сообщения и только после этого приступаю к его обработке.
Что касается удержания соединения, то в официальной документации RabbitMQ указано: https://www.rabbitmq.com/docs/heartbeats Здесь говорится, что на стороне сервера по умолчанию соединение разрывается через 60 секунд бездействия клиента. Это значение можно изменить как на сервере, так и на клиенте.
Если вы используете библиотеку pika для Python, обратите внимание на следующие ссылки:
Да, во время процесса "обезличивания" шаблона я ошибся с формулами.
Ну а вообще, использование именованных диапазонов это действительно лучшее решение.
Спасибо, шаблон модифицировал.
В нашем отделе мы пользуемся таким шаблоном для дальнейшей передачи в отдел кадров.
Шаблон подготавливается, затем к нему открывается доступ всем сотрудникам на редактирование. После того как все заполнят, начальник анализирует список, и, если требуется, то совместно с сотрудниками меняет даты в проблемные периоды, после чего блокирует доступ на редактирование, тем самым фиксируя график отпусков.
Для заполнения и анализа встроены дополнительные "плюшки" (день недели "с" и "по", чтобы выбирать период так, чтобы начало или конец не выпадали на выходной).
Обратите внимание и на другие листы книги.
Кто-нибудь может подсказать, как такое возможно? Сталкивался с примерно такой же задачей - у меня было 1500 строк, которые мне нужно было раскидать по 5 заранее заданным категориям.
ChatGPT за один раз мог справиться только с классификацией где то 80-100 строк. Когда передаешь больше данных, часть этих данных просто "теряется", о чем нейросеть умалчивает, выдавая анализ каких то выборочных строк (даже не подряд).
Может речь идет не о стандартной PRO подписке openai, а об отдельно развернутом сервисе под такую задачу?
Подтверждение сообщения зависит от бизнес-логики. Я предпочитаю следующий сценарий: при получении сообщения я фиксирую его, например, создавая запись в базе данных, затем подтверждаю получение сообщения и только после этого приступаю к его обработке.
Что касается удержания соединения, то в официальной документации RabbitMQ указано:
https://www.rabbitmq.com/docs/heartbeats
Здесь говорится, что на стороне сервера по умолчанию соединение разрывается через 60 секунд бездействия клиента. Это значение можно изменить как на сервере, так и на клиенте.
Если вы используете библиотеку pika для Python, обратите внимание на следующие ссылки:
https://pika.readthedocs.io/en/stable/modules/parameters.html#pika.connection.ConnectionParameters.heartbeat
https://pika.readthedocs.io/en/stable/modules/adapters/blocking.html?highlight=process_data_events#pika.adapters.blocking_connection.BlockingConnection.process_data_events
Да, во время процесса "обезличивания" шаблона я ошибся с формулами.
Ну а вообще, использование именованных диапазонов это действительно лучшее решение.
Спасибо, шаблон модифицировал.
Спасибо, поправил.
В нашем отделе мы пользуемся таким шаблоном для дальнейшей передачи в отдел кадров.
Шаблон подготавливается, затем к нему открывается доступ всем сотрудникам на редактирование. После того как все заполнят, начальник анализирует список, и, если требуется, то совместно с сотрудниками меняет даты в проблемные периоды, после чего блокирует доступ на редактирование, тем самым фиксируя график отпусков.
Для заполнения и анализа встроены дополнительные "плюшки" (день недели "с" и "по", чтобы выбирать период так, чтобы начало или конец не выпадали на выходной).
Обратите внимание и на другие листы книги.