Llamaテキスト要約モデルを使用して顧客フィードバックを分析する
このジョブは、CSVファイルから顧客からのフィードバックメッセージを読み込み、tOllamaClientコンポーネントを使用してAIによる要約と感情分析を生成し、処理済みの結果を新しいファイルに出力します。
始める前に
このジョブを実行する前に、次を確認してください。
- OllamaのREADMEによる説明に従って、Ollama環境を設定します。
- ollama run llama3.2のコマンドを使用してLlama 3.2をインストールしていること。詳細は、Ollamaドキュメンテーションを参照してください。
- sample-customer-feedback.csvファイルが含まれているアーカイブファイルtollamaclient-customer-feedback.zipをダウンロードしていること。
- CSVファイルを任意のディレクトリ(例: C:/temp/)に配置していること。
コンポーネントをリンク
手順
-
Row > FLOW接続を使用して、tOllamaClientをtLogRowに接続します。
コンポーネントを設定
手順
-
[基本設定]タブで、次のパラメーターを設定します。
- [カラムを同期]をクリックして、tFileInputDelimitedからスキーマを取得します。
- [入力列]リストからfeedback_textを選択します。
- [ホスト]フィールドに、http://localhost:11434(デフォルトのOllamaホスト)と入力します。
- [モデル]フィールドで、[...]ボタンをクリックし、リストからllama3.2を選択します。
- [プロンプト]フィールドに、次の指示を入力します。
Analyze this customer feedback and provide a concise summary in the following format: SENTIMENT: [Positive/Neutral/Negative] MAIN ISSUE: [Brief description] ACTION: [Recommended action] Keep the response under 100 words.
ジョブを実行
手順
- Ctrl + Sを押してジョブを保存します。
- F6を押してジョブを実行します。
タスクの結果
このジョブは、入力CSVファイルから顧客フィードバックを読み込み、各フィードバックメッセージをローカルのOllama Llama 3.2モデルに送信して分析を行い、分析結果(AIが生成した感情分析、問題特定、推奨される対応策などを含む)をコンソールに出力します。
出力テキストには、元のフィードバックデータに加え、AIが生成した分析結果がoutputResult列に保存されており、顧客からの各メッセージに対する構造化された洞察が提供されます。 