Как я пытался автоматизировать рутину с помощью ИИ и что из этого вышло Хабр
Нейронные https://microsoft.com/en-us/ai сети (Neural Networks) — это вычислительные модели, вдохновленные структурой и функционированием человеческого мозга. Они состоят из слоев узлов (нейронов), которые обрабатывают входные данные, учат закономерности и генерируют результаты. Я не претендую на истину в последней инстанции, поэтому с радостью готов обсудить свой и ваш опыт в комментариях. Мы же работаем с реальными проектами и реальными людьми, где фигурируют NDA и прочая конфиденциальная информация. Поэтому я решил все «опасные» данные либо обобщать, либо убирать вовсе. Сколько бы ни развивались технологии, человек по-прежнему остается главным источником действительно новых, уникальных идей.
Проблемы анализа больших объемов данных
- NLU помогает чат-боту понять, что спрашивает или выражает пользователь.
- Если через 10 раз хокку не сгенерировалось, мы падаем с ошибкой или идем на следующий шаг.
- Для использования LLM в конкретном бизнесе, потребуется их дообучение на данных компании — каталогах товаров и услуг, статьях, сайте, клиентских базах.
- Это значительно экономит время и снижает риск влияния человеческого фактора.
Для первого варианта вам потребуется создать набор часто задаваемых вопросов и ответов (FAQ) по роману и обработать их. Последнее нужно для переобучения бота, если он не сможет ответить на какой-то вопрос. Для этого необходимо создать новый ответ и предоставить около 20 вариантов формулировок этого вопроса, чтобы бот мог распознавать его в различных формулировках. https://www.webwiki.fr/auslander.expert/
Как нейронные сети справляются с уникальными языками?
Другая существенная проблема связана с конфиденциальностью данных и этическими соображениями. Обеспечение безопасного и этичного управления этой информацией имеет важное значение для поддержания доверия пользователей и соблюдения нормативных требований. Процессы распознавания речи и обработки естественного языка играют важную роль в функционировании чат-ботов, позволяя им взаимодействовать с пользователями на более глубоком уровне. Проблема вновь связана с тем, что клиент формулирует запросы слишком неформально для бота. Чат-боты на базе LLM будут полезны в создании персональных сценариев обучения. Психологические чат-боты могут найти свое место и в бизнесе, где важно контролировать ментальное здоровье сотрудников. Они могут считывать ранние признаки стресса или усталости и давать рекомендации для улучшения состояния. http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/auslander.expert/ Тем более их советы могут быть основаны на научных исследованиях и опыте работы реальных психологов. Retrieval Augmented Generation (RAG) — это продвинутая структура искусственного интеллекта. Она берет большие языковые модели (LLM) и усиливает их с помощью внутренних источников данных. Поэтому, хотя идея “сайта в один клик” звучит привлекательно, реализация такой системы требует решения множества технических и организационных вопросов. Это не невозможно, но и не так просто, как может показаться на первый взгляд. Ключевой вызов заключается не столько в написании кода, сколько в создании целостной, интегрированной системы, способной работать в реальных условиях. Я пришел к выводу, что целевая аудитория этих инструментов – люди, понимающие основы программирования. Классификаторы эффективны в ситуациях с четкими категориями и быстрым ответом, в то время как RAG подходит для более сложных и интерактивных сценариев. Гибридный подход, сочетающий оба метода, не только оптимизирует взаимодействие с пользователями, но и позволяет экономить токены, что является важным аспектом в управлении ресурсами. Понимание этих различий поможет организациям максимально эффективно использовать ИИ-ботов для повышения продуктивности и улучшения пользовательского опыта. В заключение, LangChain представляет собой значительный прогресс в технологии чат-ботов, удовлетворяя критическую потребность в контекстном понимании во взаимодействиях, управляемых ИИ. LangChain разработан для решения распространенной проблемы понимания и запоминания контекста разговора, с которой сталкиваются многие чат-боты. В отличие от традиционных чат-ботов, которые могут повторять вопросы или давать несвязные ответы, LangChain отслеживает ход разговора, делая взаимодействие более плавным и интуитивным. Давайте погрузимся в мир ИИ и попробуем разобраться в механизмах работы этих технологий. Такие системы, как ChatGPT и DeepSeek, вызывают огромный интерес и множество вопросов о том, как они функционируют. Выберите интересующую вас модель (R1,V3, LLM-67-b или Image Generator для создания картинок). Например, в сценариях обслуживания клиентов чат-бот, который помнит предыдущие взаимодействия, может предложить индивидуальную поддержку, уменьшая необходимость для пользователей повторять свои проблемы. Разговорные решения на базе нейросетей представляют большой потенциал для улучшения нашего пользовательского опыта. Прогресс в области ИИ позволяет создавать функциональных и удобных AI-помощников, способных выполнять все более сложные задачи. У них улучшается понимание естественного языка, они могут считывать наши намерения и персонализировать ответы. Чат-боты RAG сочетают в себе модели ИИ, основанные на поиске, и генеративные модели ИИ (LLM). Важно понимать, что все эти языковые модели (LLM), работающие с промптами, на самом деле оперируют одним большим промптом, а не серией отдельных сообщений, как может показаться в чате.