GettingTheFeelsは、OpenAIのGPTモデルを活用したオープンソースのPython AIエージェントで、提供されたテキストの感情的トーンを分析します。喜び、悲しみ、怒り、恐怖、驚きなどの感情に内容を分類し、構造化されたJSONと感情スコアを提供します。開発者はこれをチャットボット、Slack、Discord、ウェブアプリに組み込み、自動的に感情のニュアンスを検出して応答やモデレーションを調整できます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
GettingTheFeels
GettingTheFeelsは、OpenAIのGPTモデルを活用したオープンソースのPython AIエージェントで、提供されたテキストの感情的トーンを分析します。喜び、悲しみ、怒り、恐怖、驚きなどの感情に内容を分類し、構造化されたJSONと感情スコアを提供します。開発者はこれをチャットボット、Slack、Discord、ウェブアプリに組み込み、自動的に感情のニュアンスを検出して応答やモデレーションを調整できます。
フィーチャー
GettingTheFeelsとは？
GettingTheFeelsは、任意のテキスト入力内の感情を検出・定量化するためのPythonベースのAIエージェントです。OpenAIのGPT-4またはGPT-3.5モデルを使用して、喜び、悲しみ、怒り、恐怖、驚きなどのカテゴリーにテキストを分類し、リアルタイムの感情スコアを割り当てます。エージェントは詳細な感情スコアを含む機械可読のJSONを出力し、カスタムモデル選択、閾値設定をサポートし、API呼び出しまたは関数インポートを通じて簡単に統合できます。これにより、開発者はチャットボット、カスタマーサポートツール、ソーシャルメディアモニター、ユーザーフィードバックプラットフォームに高度な感情理解を最小限のセットアップで埋め込めます。
誰がGettingTheFeelsを使うの？
- ソフトウェア開発者
- AI研究者
- カスタマーサービスチーム
- UX/UIデザイナー
- コンテンツモデレーター
GettingTheFeelsの使い方は？
- ステップ1：GitHubからGettingTheFeelsリポジトリをクローンします。
- ステップ2：pip install -r requirements.txtを使用してPython依存関係をインストールします。
- ステップ3：config.jsonにOpenAI APIキーを作成・設定します。
- ステップ4：analyze_emotion関数をインポートするか、CLIスクリプトを実行します。
- ステップ5：テキスト入力をエージェントに渡してJSON形式の感情スコアを受け取ります。
- ステップ6：結果をアプリケーションやワークフローに統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
GettingTheFeelsの主な特長・利点
コア機能
- 複数カテゴリーへの感情分類
- パーセンテージ出力による感情スコア
- 解析しやすいJSONフォーマットの結果
- GPT-4およびGPT-3.5モデルのサポート
- カスタマイズ可能な閾値とモデルパラメータ
- CLIおよびPython API統合
利点
- アプリの感情知性を向上
- リアルタイムの感情分析を促進
- 既存システムへの簡単な統合
- オープンソースで拡張性が高い
- 複数プラットフォームに対応
GettingTheFeelsの主な使用ケース・アプリケーション
- チャットボットの感情応答調整
- 顧客フィードバックの感情監視
- ソーシャルメディアの感情追跡
- コンテンツモデレーションとコンプライアンス
- 市場調査とアンケート分析
GettingTheFeelsのFAQs
GettingTheFeels会社情報
- CasperHesp
GettingTheFeels のレビュー
5/5
GettingTheFeelsの主な競合と代替品は？
- IBM Watson Tone Analyzer
- Google Cloud Natural Language API
- Microsoft Azure Text Analytics
- ParallelDots Emotion Analysis API
あなたも好きかもしれません：
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
JaCaMoは、Jason、CArtAgO、Moiseを統合したマルチエージェントシステムプラットフォームであり、スケーラブルでモジュール式のエージェントベースのプログラミングを実現します。
サイバーセキュリティのデータセットに対して、LLM駆動のQ&Aを可能にするオープンソースのRAGベースAIツールで、コンテキストに基づく脅威インサイトを提供します。
Deep Research Agentは、AI駆動の検索と自然言語処理（NLP）を使用して、文献の収集、要約、分析を自動化します。
LlamaIndexによる知識検索とLangChain統合を活用し、AIを通じてCUHKSZのドキュメント上でインタラクティブなQ&Aを可能にします。
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。