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数据市场 · 搜索和人工智能答案

ChatGPT 解答 AI 可视性数据集

追踪 ChatGPT 的答案,命名实体,建议,引用,以及反复提示的变化.

要求 ChatGPT 样本查看字段
  • 记录快速回答 交谈转变
  • 来源ChatGPT
  • 格式编译器
可重复执行的提示词会转换为 ChatGPT 回答和对话轮次记录，并包含命名实体、推荐内容、引用以及回答变更上下文

方案和领域

建立在ChatGPT的记录上,附上文本.

promptstring

控制式提示文本

answer_textstring

观察到的答案内容

turnnumber

谈话的位置

mode_contextobject

可用运行环境

entitiesarray

名称的品牌,产品或主题

citationsarray

观察到的源链接

answer_structurearray

观察到的部分或推单位

captured_attimestamp

收藏时间

清新和交付

保持ChatGPT数据与您的分析周期保持一致.

使用稳定的快速组合和可重复运行环境来比较答案,命名实体和引用在选择的观察窗口上.

快速拍摄从一个已有日期的基线开始选择范围和收集窗口
让人感到清爽接收经常更新序和改变行为
格式使用JSON,CSV或Parquet方案,分区和表格
验证执行可重复的检查计数,字段,缺失状态,版本

申请 ChatGPT

让ChatGPT的记录工作.

01

智能化品牌可见性

测量当选中的品牌或实体出现时以及它们如何在一个控制提示集中成.

02

引用监测

追踪观察到的源域和连接到回复的URL在重复运行中.

03

答案回归研究

随着时间的推,对答案结构,实体和来源混合进行比较.

From sample to production

测试 ChatGPT 答案记录在您的数据堆中.

  1. 01

    选择有用的范围

    选择该集团应支持的实体,市场,领域,日期和业务产量.

  2. 02

    通过你的堆进行样本

    检查标识符,字段,连接,缺失状态和源文本,用自己的查询或模型.

  3. 03

    设置输送模式

    选择快照或重复时间表,文件格式,分区,表格和目的地.

数据集 ChatGPT 常见问题

计划正确的ChatGPT答案收集.

什么是ChatGPT答案数据集包括?

追踪 ChatGPT 的答案,命名实体,建议,引用,以及反复提示的变化.

通过ChatGPT的数据,我可以建立什么?

  • 智能化品牌可见性

  • 引用监测

  • 答案回归研究

如何才能ChatGPT数据集保持更新?

使用稳定的快速组合和可重复运行环境来比较答案,命名实体和引用在选择的观察窗口上.

我什么时候应该使用ChatGPT的API?

选择一个数据集,以便做好准备的大量快照或复制文件交付.

继续数据行程

连接ChatGPT数据到更广泛的使用情况.

开始从真实的记录

要求采用ChatGPT数据集样本.

提供所需的数据源、字段、市场和日期，审核样本后再选择交付方式。

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