FOREO Review Analyzer — аналитическая система на основе ИИ
FOREO Review Analyzer — аналитическая система на основе ИИ
FOREO Review Analyzer — это Python-приложение, которое автоматически анализирует тысячи пользовательских отзывов о продуктах FOREO с помощью Google Gemini API.
Система классифицирует каждый отзыв по эмоциональному тону*(Positive, Negative, Neutral, Mixed) и категории (Design, Effectiveness, Quality, Price, Usability, Customer Service, Delivery, Other), что помогает маркетологам быстро понимать настроения клиентов.
Технологический стек
Python, Pandas, SQLite3
Google Gemini API
dotenv (защита ключей)
JSON Schema (валидация ответов модели)
Git, Docker (контейнеризация для запуска на сервере)
REST API для интеграции с другими системами
Основная логика
* Импорт данных из CSV (Kaggle dataset) в локальную базу `reviews.db`.
* Пакетная обработка (по 100 записей) для экономии токенов.
* Отправка запросов к Gemini API с четкой схемой ответа.
* Автоматическое сохранение результатов в базу `sentiment_analysis.db`.
* Непрерывный режим работы — скрипт сам отслеживает, какие отзывы уже проанализированы.
Результат
Проект полностью автоматизирует процесс анализа отзывов — от сбора данных до формирования инсайтов.
Он помогает брендам оценивать эффективность продуктов, качество сервиса и общее восприятие клиентами.
Роль
* Полная разработка архитектуры решения.
* Интеграция с Gemini API и построение пайплайна обработки.
* Оптимизация скорости, использования токенов и надежности системы.
FOREO Review Analyzer — это Python-приложение, которое автоматически анализирует тысячи пользовательских отзывов о продуктах FOREO с помощью Google Gemini API.
Система классифицирует каждый отзыв по эмоциональному тону*(Positive, Negative, Neutral, Mixed) и категории (Design, Effectiveness, Quality, Price, Usability, Customer Service, Delivery, Other), что помогает маркетологам быстро понимать настроения клиентов.
Технологический стек
Python, Pandas, SQLite3
Google Gemini API
dotenv (защита ключей)
JSON Schema (валидация ответов модели)
Git, Docker (контейнеризация для запуска на сервере)
REST API для интеграции с другими системами
Основная логика
* Импорт данных из CSV (Kaggle dataset) в локальную базу `reviews.db`.
* Пакетная обработка (по 100 записей) для экономии токенов.
* Отправка запросов к Gemini API с четкой схемой ответа.
* Автоматическое сохранение результатов в базу `sentiment_analysis.db`.
* Непрерывный режим работы — скрипт сам отслеживает, какие отзывы уже проанализированы.
Результат
Проект полностью автоматизирует процесс анализа отзывов — от сбора данных до формирования инсайтов.
Он помогает брендам оценивать эффективность продуктов, качество сервиса и общее восприятие клиентами.
Роль
* Полная разработка архитектуры решения.
* Интеграция с Gemini API и построение пайплайна обработки.
* Оптимизация скорости, использования токенов и надежности системы.