AI có thể tận dụng sự hiện diện của tổ chức trên Quora như thế nào?

Thu thập dữ liệu từ Quora

Bước 1:

Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách nhập các thư viện cần thiết, chẳng hạn như Selenium, Pandas, time và thiết lập trình điều khiển chrome. Selenium là một thư viện cho phép bạn tự động hóa các trình duyệt web, rất hữu ích cho việc thu thập dữ liệu từ các trang web. Pandas là thư viện cho phép bạn làm việc với dữ liệu ở định dạng bảng và time là thư viện cho phép bạn kiểm soát luồng chương trình dựa trên thời gian. Cuối cùng, trình điều khiển chrome là một phần mềm cho phép Selenium tương tác với Google Chrome.

Bước 2:

Bước tiếp theo là đăng nhập vào Quora bằng cách truy cập trang đăng nhập và cung cấp thông tin xác thực. Mã sử ​​dụng Selenium để tự động hóa quá trình này bằng cách định vị các thành phần trên trang cần nhập tên người dùng và mật khẩu và mô phỏng các lần nhấn phím để nhập thông tin, sau đó nhấp vào nút đăng nhập để hoàn tất quá trình đăng nhập. Điều này được thể hiện bằng phương thức đăng nhập tài khoản Google, trong đó thông tin đăng nhập tài khoản Google được sử dụng để đăng nhập vào Quora.

Bước 3:

Sau khi đăng nhập, hãy tìm kiếm một chủ đề để trả lời câu hỏi. Vì mục đích của chúng tôi, hãy giả sử rằng chúng tôi là một tổ chức cung cấp đào tạo về Khoa học dữ liệu. Chúng tôi muốn xây dựng sự hiện diện trực tuyến của mình bằng cách trả lời các câu hỏi liên quan đến khoa học dữ liệu. Chúng tôi tối ưu hóa mã của mình để xác định chủ đề cần tìm kiếm trên Quora, trong trường hợp này là “khoa học dữ liệu” và khung thời gian là “ngày”. Khung thời gian đề cập đến các câu hỏi mới được đăng trong khung thời gian đã chọn, có thể là một giờ, ngày, tuần, tháng hoặc năm. Mã sử ​​dụng phương thức .format() để kết hợp chủ đề và khung thời gian vào truy vấn tìm kiếm và điều hướng đến trang tìm kiếm bằng phương thức driver.get().

Bước 4:

Bước tiếp theo là cuộn xuống trang để tải thêm câu hỏi bằng cách sử dụng phương thức elem.send_keys(Keys.PAGE_DOWN), mô phỏng việc nhấn nút “Page Down” trên bàn phím. Việc này được thực hiện nhiều lần, trong trường hợp này là 1 lần, để tải đủ số lượng câu hỏi lên trang.

Bước 5:

Bước tiếp theo trong quy trình là trích xuất tất cả các câu hỏi đã tải từ trang Quora và lưu trữ chúng trong khung dữ liệu. Chúng tôi tiếp tục sử dụng khối thử ngoại trừ để xử lý bất kỳ lỗi nào có thể xảy ra trong quá trình trích xuất. Điều này rất hữu ích vì nó cho phép mã tiếp tục chạy bất chấp lỗi thay vì dừng và làm hỏng toàn bộ chương trình.

Mã này sử dụng phương thức find_element_by_xpath() từ thư viện Selenium để định vị và trích xuất văn bản của các câu hỏi trên trang. Phương thức này lấy XPath của các phần tử trong HTML của trang mà chúng ta muốn trích xuất làm đầu vào. Xpath là một cách để điều hướng qua các thành phần và thuộc tính của tài liệu XML, là định dạng trang web. Mã sử ​​dụng một vòng lặp để trích xuất các câu hỏi từ các phần trang khác nhau và lưu chúng thành một chuỗi, sau đó được thêm vào khung dữ liệu.

Chúng tôi đã rút ra được bốn câu hỏi sau đây

XEM THÊM: Tài khoản ChatGPT Plus – Trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ trong tầm tay bạn.

Tích hợp API của ChatGPT

Bây giờ chúng ta đã trích xuất được một số câu hỏi có liên quan, bước tiếp theo của chúng ta là trả lời chúng. Để làm được điều này, chúng tôi sẽ sử dụng API của ChatGPT và sử dụng nó để tạo ra câu trả lời cho các câu hỏi. API OpenAI sử dụng mô hình ngôn ngữ GPT-3, còn được gọi là ChatGPT, để tạo văn bản giống con người. Trong mã, chúng tôi sử dụng openai.completion. để tạo ra một phương pháp tạo ra câu trả lời cho các câu hỏi mà chúng tôi đã trích xuất trước đó.

Phương pháp này lấy một số tham số, chẳng hạn như động cơ, chỉ định phiên bản cụ thể của GPT-3 sẽ sử dụng; lời nhắc, là văn bản mà chúng ta muốn mô hình hoàn thành; và nhiệt độ, điều khiển “sự sáng tạo” của văn bản được tạo ra. Nhiệt độ thấp hơn sẽ mang lại những câu trả lời thận trọng, an toàn hơn, trong khi nhiệt độ cao hơn sẽ tạo ra những câu trả lời sáng tạo và bất ngờ hơn. Trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sử dụng công cụ text-DaVinci-002 và nhiệt độ 0,5. Chúng tôi cũng chuyển câu hỏi dưới dạng lời nhắc tới API để tạo ra câu trả lời.

Sau đó, mã lặp qua các câu hỏi trong khung dữ liệu và với mỗi câu hỏi, nó tạo ra câu trả lời bằng API OpenAI và nối câu trả lời vào khung dữ liệu mới có tên là Answers_df. Mã này cũng sử dụng khối thử ngoại trừ để xử lý bất kỳ lỗi nào có thể xảy ra trong quá trình này.

Chúng tôi nhận được kết quả đầu ra sau: một khung dữ liệu với các câu hỏi được trích xuất và câu trả lời của chúng được tạo thông qua API của ChatGPT.

Đăng câu trả lời trở lại Quora

Khi chúng tôi đã nhận được câu trả lời cho các câu hỏi, bước tiếp theo là đăng chúng trở lại Quora. Bước này rất quan trọng trong việc xây dựng sự hiện diện trực tuyến của chúng tôi vì nó cho phép chúng tôi tương tác với cộng đồng và thể hiện kiến ​​thức chuyên môn của mình trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Có một số cách khác nhau để đăng câu trả lời trên Quora. Một phương pháp là sao chép và dán thủ công các câu trả lời vào ô trả lời trên trang web. Một phương pháp khác là sử dụng tập lệnh hoặc chương trình để tự động hóa quá trình đăng câu trả lời. Cả hai phương pháp đều có những ưu và nhược điểm riêng và cần được cân nhắc cẩn thận trước khi quyết định sử dụng phương pháp nào.

Phương pháp đăng câu trả lời thủ công rất đơn giản. Nó liên quan đến việc đăng nhập vào Quora, điều hướng đến trang câu hỏi, sau đó sao chép và dán câu trả lời vào hộp trả lời theo cách thủ công. Tuy nhiên, phương pháp này có thể tốn thời gian và có thể không thực tế khi trả lời nhiều câu hỏi.

Phương pháp đăng câu trả lời tự động bao gồm việc sử dụng tập lệnh hoặc chương trình để tự động hóa quá trình đăng nhập vào Quora, điều hướng đến trang câu hỏi và đăng câu trả lời. Phương pháp này có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian nhưng cũng có nguy cơ bị hệ thống chống quét của Quora phát hiện và khiến tài khoản của bạn bị đình chỉ. Ngoài ra, việc sử dụng phương pháp tự động có thể vi phạm điều khoản dịch vụ của Quora. Tuy nhiên, do tính chất học thuật của dự án này, chúng tôi sẽ sử dụng một tập lệnh để đăng câu trả lời lên Quora và chứng minh cách quy trình có thể được tự động hóa hoàn toàn.

Chúng tôi thêm một hàm trong tập lệnh của mình để lặp lại các câu trả lời được lưu trữ trong khung dữ liệu Answers_df và với mỗi câu trả lời, nó sẽ điều hướng đến trang câu hỏi tương ứng trên Quora. Tiếp theo, nó nhấp vào nút “Viết câu trả lời”, nhập câu trả lời, nhấp vào nút “Đăng” và chọn thông tin xác thực phù hợp cho người dùng.

Đây là ảnh chụp một trong những câu trả lời của chúng tôi được đăng trên Quora.

Nguồn: Quora

Đánh giá hiệu suất của công cụ

Khi đánh giá hiệu suất của công cụ mà chúng tôi đã tạo, điều quan trọng là phải xem xét một số yếu tố. Một yếu tố quan trọng cần xem xét là tính chính xác và phù hợp của các câu hỏi được trích xuất từ ​​Quora. Công cụ này phải có khả năng trích xuất các câu hỏi liên quan đến chủ đề và có khả năng được khán giả mục tiêu quan tâm. Ngoài ra, công cụ này có thể tạo ra các câu trả lời chính xác, giàu thông tin và được viết tốt.

Một yếu tố quan trọng khác cần xem xét là tốc độ mà công cụ có thể trích xuất câu hỏi, tạo câu trả lời và gửi chúng trở lại Quora. Với việc sử dụng tính năng quét web và mô hình ngôn ngữ AI, công cụ này có thể tự động hóa quá trình trả lời câu hỏi, tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực cho tổ chức. Khả năng của công cụ này trong việc trích xuất câu hỏi, tạo câu trả lời và đăng lại lên Quora một cách nhanh chóng và hiệu quả có thể được đo lường bằng số lượng câu hỏi được trả lời trên một đơn vị thời gian.

Công cụ chúng tôi tạo ra có thể đạt được hiệu suất cao trong các lĩnh vực này. Các câu hỏi được trích xuất từ ​​Quora có liên quan đến chủ đề khoa học dữ liệu và các câu trả lời do công cụ này tạo ra đều chính xác, giàu thông tin và được viết tốt. Ngoài ra, công cụ này có thể tự động hóa quá trình trả lời các câu hỏi, điều này có thể giúp tổ chức tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực. Hơn nữa, độ chính xác và mức độ liên quan của các câu trả lời do công cụ tạo ra cũng có thể được đánh giá bằng cách theo dõi mức độ tương tác của các câu trả lời được đăng trên Quora.

Điều quan trọng cần lưu ý là hiệu suất của công cụ có thể được cải thiện bằng cách tinh chỉnh các tham số và cài đặt được sử dụng trong mô hình ngôn ngữ AI và quét web.

Công cụ này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí như thế nào?

Bằng cách sử dụng công cụ này, các tổ chức có thể tiết kiệm được một lượng thời gian và tiền bạc đáng kể mà lẽ ra phải dùng để trả lời những câu hỏi này theo cách thủ công. Tuy nhiên, có thể khó ước tính chính xác lượng thời gian và chi phí tiết kiệm mà tổ chức có thể đạt được khi sử dụng công cụ này vì nó sẽ phụ thuộc vào các yếu tố như số lượng câu hỏi được trả lời, độ phức tạp của câu hỏi và hiệu quả của quá trình tự động hóa. Tuy nhiên, các tổ chức có thể tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực bằng cách tự động trả lời các câu hỏi trên Quora.

Ví dụ: nếu một tổ chức trả lời 100 câu hỏi mỗi ngày và mất trung bình 10 phút để trả lời từng câu hỏi theo cách thủ công thì tổ chức đó sẽ mất khoảng 16 giờ để trả lời chúng. Với công cụ này, tổ chức có thể tự động hóa quy trình và có khả năng giảm thời gian trả lời các câu hỏi xuống một phần nhỏ so với thời gian đó.

Tương tự, các tổ chức có thể tiết kiệm chi phí lao động bằng cách tự động hóa quá trình trả lời câu hỏi. Thay vì thuê một nhóm người để trả lời câu hỏi, các tổ chức có thể sử dụng công cụ này để tự động hóa quy trình, giảm nhu cầu bổ sung nhân viên.

Ngoài ra, các tổ chức có thể tiết kiệm chi phí thuê đại lý bên ngoài để xây dựng và quản lý sự hiện diện trực tuyến của họ.

Cần lưu ý rằng đây chỉ là ước tính và mức tiết kiệm thời gian cũng như chi phí thực tế sẽ phụ thuộc vào cách sử dụng của tổ chức cụ thể và có thể không giống nhau đối với mọi người.

Những thách thức và hạn chế của việc sử dụng các công cụ tự động

Sử dụng các công cụ tự động như Selenium và OpenAI API để trả lời các câu hỏi trên Quora có thể mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức. Tuy nhiên, cũng có những thách thức và hạn chế nhất định cần cân nhắc khi triển khai công cụ này.

1. Một thách thức lớn là Quora hiện không có API công khai dành cho nhà phát triển. Điều này có nghĩa là công cụ phải dựa vào kỹ thuật quét web để truy cập dữ liệu, điều này có thể dễ xảy ra lỗi hơn và có thể không hiệu quả bằng việc sử dụng API. Ngoài ra, vì việc quét web vi phạm điều khoản dịch vụ của Quora nên điều này có thể dẫn đến lệnh cấm tài khoản nếu công cụ này được sử dụng quá mức hoặc theo cách đi ngược lại chính sách của Quora.

2. Việc không có API chính thức cũng có nghĩa là công cụ này có thể dễ bị ảnh hưởng hơn trước những thay đổi về bố cục và cấu trúc của trang web . Điều này có nghĩa là nếu Quora thay đổi trang web của mình, nó có thể yêu cầu cập nhật tập lệnh của công cụ tương ứng.

3. Một hạn chế khác là chi phí sử dụng API OpenAI, chi phí này có thể rất lớn đối với các tổ chức cần trả lời nhiều câu hỏi.

4. Hơn nữa, vì công cụ này dựa trên một bộ quy tắc và hướng dẫn được xác định trước nên nó có thể không thích ứng được với các tình huống bất ngờ hoặc các trường hợp nguy hiểm. Do đó, điều quan trọng là phải tiếp tục theo dõi các câu trả lời trên quora sau khi đăng chúng để đảm bảo rằng nó không vi phạm bất kỳ quy tắc nào của nền tảng và mang lại giá trị cho cộng đồng.

Một trong những bài đọc thú vị về GPT 2 của OpenAI:

Phần kết luận

Tóm lại, bài viết này đã chứng minh cách các tổ chức có thể tận dụng sức mạnh của việc quét web và AI để tự động hóa quy trình xây dựng sự hiện diện trên Quora của họ. Bằng cách sử dụng Selenium và ChatGPT, chúng tôi đã trích xuất các câu hỏi có liên quan từ Quora, trả lời chúng và đăng lại trên nền tảng. Việc sử dụng công cụ này có thể tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí cho các tổ chức vì họ không còn phải tìm kiếm câu hỏi để trả lời và mất thời gian soạn câu trả lời theo cách thủ công. Ngoài ra, việc sử dụng các câu trả lời do AI cung cấp sẽ đảm bảo rằng các câu trả lời đó chính xác và phù hợp.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là phương pháp này có những thách thức và hạn chế. Thứ nhất, sự thành công của phương pháp này phụ thuộc vào chất lượng của mô hình AI được sử dụng. Ngoài ra, do cấu trúc trang web và xpath của Quora có thể thay đổi nên tập lệnh có thể cần được cập nhật tương ứng. Hơn nữa, việc không có sẵn API của Quora cũng có thể là thách thức trong việc triển khai công cụ này.

Tóm lại, công cụ này cung cấp cho các tổ chức một cách mạnh mẽ để xây dựng sự hiện diện trực tuyến của họ trên Quora một cách hiệu quả và những điểm chính cần rút ra là:

1. Người ta có thể tăng sự hiện diện trực tuyến và nhận thức về thương hiệu trên Quora và tự động hóa quá trình tìm kiếm và trả lời các câu hỏi liên quan

2. AI có thể được tận dụng để đảm bảo tính phù hợp và chính xác của câu trả lời

3. Điều này có thể giúp tổ chức tiết kiệm thời gian và chi phí

4. Người ta cần nhận thức được những hạn chế và thách thức của cách tiếp cận này và cập nhật kịch bản cho phù hợp nếu cần.

5. Cần phải giám sát và theo dõi hiệu suất của công cụ để đảm bảo nó đáp ứng các mục tiêu của tổ chức.

6. Có thể cải thiện công cụ này bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy như tinh chỉnh mô hình AI với nhiều dữ liệu hơn và giám sát hiệu suất của các câu trả lời trên Quora.