Customer Experience
Employee Experience
Brand Experience
Core XM
Design XM

OpenAI-Aufgaben

Informationen zu OpenAI-Aufgaben

Tipp: OpenAI-Aufgaben sind für FedRAMP-Benutzer nicht verfügbar.

ChatGPT ist ein generatives Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Sie können die OpenAI-Workflow-Aufgaben von Qualtrics verwenden, um ChatGPT in Ihre Qualtrics-Workflows zu integrieren. Auf diese Weise können Sie Workflows erstellen, die Szenarios wie das Zusammenfassen von Text, das Extrahieren von Informationen aus Text, das Generieren von Antworten basierend auf Text, das Generieren von Code, das Klassifizieren von Text, das Übersetzen von Text usw. ermöglichen.

Es stehen zwei verschiedene OpenAI-Aufgaben zur Verfügung:

GPT: Integrieren Sie direkt mit ChatGPT mithilfe Ihrer OpenAI-Anmeldeinformationen.
Tipp: Um diese Aufgabe verwenden zu können, benötigen Sie OpenAI-API-Zugriff.
Azure OpenAI: Integrieren Sie ChatGPT mithilfe des Azure OpenAI-Service von Misrosoft.
Tipp: Um diese Aufgabe verwenden zu können, benötigen Sie Azure-OpenAI-API-Zugriff.

Diese Aufgaben können dieselben Ergebnisse erzielen. Die einzigen Unterschiede zwischen Aufgaben sind die Anmeldeinformationen, die zum Einrichten der Aufgabe verwendet werden, und die Modelle, die für jede Aufgabe verfügbar sind.

Beispiel: Angenommen, Sie senden eine CX-Umfrage an Ihre Kunden, um sie nach ihrer letzten Erfahrung in der Filiale zu fragen. Sie möchten eine personalisierte Antwort auf ihr Feedback anlegen. Mit der WK-Aufgabe können Sie eine Antwort an den Kunden generieren, die Elemente des initialen Feedbacks enthält.

Beispiel: Angenommen, Sie senden eine jährliche CX-Umfrage an alle Kunden, um sie um Feedback zu ihren Erfahrungen mit Ihrem Unternehmen zu bitten. Sie können die WK-Aufgabe verwenden, um Antworten automatisch basierend auf ihrem Inhalt zu kategorisieren. Sie können dann eine Ticketaufgabe verwenden, um Tickets basierend auf diesen Kategorien anzulegen und die Tickets Benutzern zuzuordnen, die am besten geeignet sind, auf dieses spezifische Kundenfeedback zu reagieren.

Tipp: Alle Daten, die über diese Aufgaben gesendet werden, werden von OpenAI nicht zum Trainieren oder Verbessern ihrer Modelle verwendet. Die Daten werden für maximal 30 Tage aufbewahrt, danach werden sie gelöscht. Weitere Informationen finden Sie in den Richtlinien für die Datennutzung von OpenAI.

OpenAI-Aufgaben einrichten

Folgen Sie den Anweisungen zum Anlegen eines neuen Workflows. Meistens handelt es sich hierbei um einen ereignisbasierten Workflow.
Richten Sie den Auslöser für Ihren Workflow ein. Häufig beginnen Sie Ihren Workflow mit einem Umfrageantwortereignis, das den Workflow startet, wenn Sie eine neue Umfrageantwort erhalten.
Tipp: Andere häufige Ereignisse umfassen das Ticketereignis, Ereignisse von Drittanbietern (wie die Ereignisse Zendesk und Salesforce Workflow Rule) und Datensatzaufzeichnungsereignisse für Online-Überprüfungsdaten.
Klicken Sie auf das Pluszeichen (+), und wählen Sie Bedingung hinzufügen, um Ihrem Workflow Bedingungen hinzuzufügen, die bestimmen, wann der Workflow ausgelöst wird.
Beispiel: Wenn Sie beispielsweise nur auf negatives Kundenfeedback antworten möchten, fügen Sie eine Bedingung basierend auf der Stimmung der Antwort hinzu.
Klicken Sie auf das Pluszeichen (+ ), und wählen Sie Aufgabe hinzufügen.
Wählen Sie GPT, wenn Sie die GPT-Aufgabe verwenden möchten, oder Azure OpenAI, wenn Sie die Azure-Aufgabe verwenden möchten.
Wählen Sie ein Konto aus, das Sie verwenden möchten. Sie können ein Konto auswählen, das Sie zuvor verbunden haben, oder ein Konto auswählen, das ein Administrator hinzugefügt hat.
Um ein neues Konto hinzuzufügen, klicken Sie auf Benutzerkonto hinzufügen. Wenn Sie ein neues Konto hinzufügen, müssen Sie dem Konto einen Namen geben, damit Sie es in Zukunft erkennen können. Abhängig von der ausgewählten Aufgabe müssen Sie auch einige Anmeldeinformationen angeben:
- Geben Sie für die GPT-Aufgabe Ihr OpenAI-API-Token ein.
- Geben Sie für die Azure-Aufgabe Ihren Azure-API-Token und den Namen der Ressource ein, die Sie verwenden möchten.
Klicken Sie auf Weiter.
Tipp: Die verbleibenden Schritte verwenden die GPT-Aufgabe. Die Schritte und Funktionen sind für die Azure-Aufgabe identisch, es sei denn, es wird darauf hingewiesen.
Wählen Sie eine Vorlagenabfrage aus, mit der Sie beginnen möchten, oder legen Sie eine eigene Eingabeaufforderung an. Sie können alle bereits vorhandenen Vorlagen zu einem späteren Zeitpunkt zu Ihren eigenen Zwecken bearbeiten.

Die folgenden Optionen sind verfügbar:
- Eigene erstellen: Erstellen Sie Ihre eigene Eingabeaufforderung von Grund auf.
- Text zusammenfassen: Fasst den eingehenden Text zusammen, um das Wichtigste hervorzuheben.
- Auf Kundenfeedback antworten: Antworten auf Rezensionen, Beschwerden und mehr mit einem professionellen Ton.
- Text klassifizieren: Erstellen Sie eine Liste von Kategorien und ordnen Sie diese dem eingehenden Text zu.
- Übersetzung: Text von einer Sprache in eine andere übersetzen.
Klicken Sie auf Weiter.
Dieser Schritt hängt von Ihrer ausgewählten Aufgabe ab:
- Wählen Sie für die WK-Aufgabe die Aufgabe Modell Sie verwenden möchten. Folgende Modelle werden unterstützt: gpt-4, gpt-3.5-turbo, text-davinci-003, text-davinci-002, text-davinci-001, text-curie-001, text-babbage-001, text-ada-001, davinci und ada. Sie können auch alle Fine-Tuning-Modelle verwenden, auf die Sie Zugriff haben.
- Geben Sie für die Azure-Aufgabe das Name der Bereitstellung von Azure. Diese Bereitstellung muss entweder das gpt-4- oder gpt-3.5-Turbo-Modell verwenden.
Wählen Sie Ihre Temperatur, die bestimmt, wie randomisiert die generierte Antwort sein wird. Geben Sie eine Zahl zwischen 0,0 und 2,0 ein. Je höher die Zahl, desto zufälliger ist die Antwort.
Passen Sie bei Bedarf die Eingabeaufforderung an. Hier können Sie auch ein Beispiel hinzufügen, wie eine Antwort aussehen soll. Hilfe zum Schreiben von Eingabeaufforderungen finden Sie auf dieser OpenAI-Supportseite.
Fügen Sie im Abschnitt Dynamischer Inhalt Details hinzu, um den generierten Text zu fokussieren. Dazu gehören in der Regel spezifische Informationen über den Kunden oder über Ihr Unternehmen.
Um personalisierte Informationen hinzuzufügen, z. B. die gespeicherten Kontaktinformationen des Kunden oder Daten aus seiner Umfrageantwort, klicken Sie auf die Schaltfläche {a} Dynamischen Text hinzufügen, und wählen Sie dann die Informationen aus, die Sie hinzufügen möchten. Weitere Informationen zur Verwendung von dynamischem Text finden Sie auf der Supportseite für dynamischen Text.
Navigieren Sie zur Registerkarte Test ausführen.
Geben Sie im Abschnitt Beispielinhalt angeben ein Beispiel für den Text ein, den Sie voraussichtlich erhalten werden.
Klicken Sie auf Testantwort generieren.
Im Feld Testantwort wird eine Beispielantwort angezeigt. Überprüfen Sie diese Antwort, um sicherzustellen, dass sie Ihren Anforderungen entspricht.
Tipp: Wenn Sie Änderungen vornehmen müssen, navigieren Sie zurück zur Registerkarte Eingabeaufforderung.
Aktivieren Sie JSON exportieren, wenn die Ergebnisse Ihrer Aufgabe im JSON-Format vorliegen sollen. Diese Option ist nur verfügbar, wenn Sie das gpt-4- oder gpt-3.5-Turbo-Modell verwenden.
Fügen Sie in der Spalte Schlüssel Ihre JSON-Schlüsselnamen hinzu, die in Ihrer JSON-Ausgabe angezeigt werden. Geben Sie als Beschreibung ein, was als Wert gesichert werden soll.
Um zusätzliche Schlüssel-Wert-Paare hinzuzufügen, klicken Sie auf Hinzufügen.
Um ein Schlüssel-Wert-Paar zu löschen, klicken Sie auf das Papierkorbsymbol neben dem Paar.
Klicken Sie auf Speichern, wenn Sie mit dem Einrichten der Aufgabe fertig sind.
Klicken Sie in Ihrem Workflow auf das Pluszeichen (+ ), und wählen Sie Aufgabe hinzufügen.
Wählen Sie die Aufgabe aus, die Sie nach der OpenAI-Aufgabe ausführen möchten. Hierbei kann es sich um eine Ticketaufgabe zum Anlegen eines Tickets mit der Antwort handeln, eine E-Mail zum Senden der Antwort an einen Mitarbeiter zur internen Prüfung. Eine Liste aller möglichen Aufgaben finden Sie unter Aufgaben definieren.
Wenn Sie Ihre nachfolgenden Aufgaben einrichten, können Sie über das Menü für dynamischen Text auf die Ausgabe der OpenAI-Aufgabe zugreifen. Wählen Sie Ihre OpenAI-Aufgabe aus, und wählen Sie dann GPT-Ausgabe. Wenn Sie die Option JSON exportieren in der GPT-Aufgabe aktiviert haben, sind Ihre JSON-Schlüssel auch hier verfügbar.