Строим диалог: как создать коммуникативный ИИ и настроить его под свои задачи

Одно из преимуществ ChatGPT — возможность вести полноценный диалог с пользователем. Пользователям часто казалось, что такие виртуальные ассистенты до конца их не понимают. Это задачи по распознаванию намерений, извлечению сущностей и анализу тональности текста. В варианте RAG (Retrieval-Augmented Generation) с помощью специальных программ весь текст разбивается на маленькие фрагменты и преобразовывается в векторные представления. Далее специальная программа также преобразовывает вопросы от пользователей в векторное представление и ищет в нашем каталоге похожие фрагменты текста.  https://www.hulkshare.com/seo-victory/ После того, как программа находит необходимую информацию, найденные фрагменты передаются модели GPT, которая создает связный и логически последовательный ответ.

В каких областях применяется ChatGPT? http://opelforum.lv/user/Ranking-Hero/

• Особенно это касается языковых моделей, таких как ChatGPT, которые могут значительно выигрывать от подробных подсказок.
• AI-ассистенты уже сейчас вполне применимы в работе программиста, но ключ к их эффективному использованию – это понимание их возможностей и ограничений.
• В свете этих ограничений более эффективной стратегией представляется разработка изначального промпта, способного сразу генерировать качественный код, а затем итеративно работать с этим результатом.
• У нас есть, допустим, какой-то архитектор, который просто рисует UML-диаграммы и примерно понимает, как эта система работает.

Мы можем ожидать улучшения в области этики, безопасности и способности ИИ понимать человеческие эмоции. Нейросети помогают HR-менеджерам создавать тексты для вакансий, проводить первичный отбор претендентов, оценивать навыки в резюме и обучать новых сотрудников. По данным исследования «Яков и партнеры», в 66% случаев нейросети используют в маркетинге и продажах, 54% — в клиентском сервисе, 49% — в исследованиях и разработке. Кроме того, медицинские алгоритмы могут переоценивать или недооценивать риск заболевания, особенно если они обучены на выборке пациентов из одной страны, но применяются в другой. Например, ИИ, обученный на данных американских пациентов, может давать неточные диагнозы для пациентов из Азии или Африки из-за генетических и физиологических различий. Исследования показали, что некоторые алгоритмы менее точно идентифицируют темнокожих https://futureai.guru   людей по сравнению с белокожими, что уже привело к случаям ошибочных арестов в США.

Бизнес аналитик: кто такой и в чем специфика работы?

В «Беларусбанк» виртуальный консультант от «Наносемантики» обслуживает до 30 тыс. Он распознает свыше 90% запросов пользователей, что на 25% снижает количество обращений к online-консультанту. Одним из наиболее интересных и перспективных направлений использования платформы DialogOS является создание цифровых аватаров. Они сочетают в себе обширную базу знаний, интегрированную с возможностями GPT-модели, что позволяет им эффективно взаимодействовать с пользователями в режиме реального времени. Уже сейчас активно используются голосовые помощники для управления умным домом, но с ИИ они смогут еще больше. Понимая естественный язык, чат-боты на основе ChatGPT могут быстро определять намерения пользователя, даже если команда дана не четко. Потом у нас есть каждый отдельный кирпичик, который представляет группу систем, разбивающуюся на организации. Но проблема, в частности, с большими системами в том, что они обычно используют большой контекст. В том числе для того, чтобы этот огромный контекст, который у нас есть, загрузить по маленьким кусочкам в разных людей. Соответственно, ни один из людей не обладает полным контекстом в голове. Наверняка найдутся примеры, когда люди без опыта программирования успешно создавали простые программы с помощью LLM. Однако результат сильно зависит от сложности проекта и количества "степеней свободы" в задаче. В этой ситуации система должна вернуть клиента в русло однозначных сообщений. Частично добиться этого можно с помощью быстрых ответов, которые предложит сам чат-бот. Несмотря на все достижения, искусственный интеллект всё ещё допускает ошибки, особенно в сложных ситуациях, требующих понимания контекста, интуиции и гибкого мышления. Ошибки в распознавании изображений, обработке языка, медицинской диагностике, автономном транспорте и алгоритмической предвзятости показывают, что ИИ остаётся далёким от идеала. Также есть Canvas от Open AI, который я недавно тестировал, и StackBlitz с их новым сервисом bolt.new. Существует также Aider, который работает прямо из терминала и может выполнять код на локальной машине, хотя тут могут возникнуть вопросы безопасности. Эти мысли во многом отражают то, о чем я говорил в своих двух видео про искусственный интеллект в программировании. Интеграция сред выполнения кода в AI-модели действительно очень важна. Мне кажется, эти AI-агенты, которых сейчас активно разрабатывают, помогут нам лучше понять сам процесс программирования. Ведь на первый взгляд кажется, что человек просто пишет код, но на самом деле этот процесс включает в себя множество других аспектов. Благодаря использованию современных нейросетевых технологий и модульной архитектуры, DialogOS адаптируется под любые задачи, делая общение с ИИ более естественным и эффективным. Один из примеров — созданный в МФТИ мультимедийный стенд «Снежинка» c голосовым 3D-аватаром для международной арктической станции. Цифровой аватар распознает собеседника, учитывает контекст, общается при помощи визуального контакта на естественном языке. Платформа работает на 40 языках и включает в себя огромную базу знаний, которая насчитывает 3611 диалоговых сценариев, 5230 специализированных словарей и более 3 миллионов адаптивных вопросов. Это гарантирует высокую гибкость при создании и настройке ассистентов для различных отраслей и сфер применения. https://buketik39.ru/user/SEO-Victory/ Возвращаясь к вопросу о песочницах и интеграции сред выполнения, важно отметить, что компании, работающие над AI для программирования, стремятся создать комплексные системы. Эти системы позволяют нейросетевым агентам взаимодействовать с различными компонентами разработки. Речь идет о платформах для запуска кода и обработки ошибок, доступе к интернету https://appliedai.com   для поисковых запросов и сбора информации из документации и других источников. Одной из главных проблем является неполнота данных, на которых обучаются нейросети. Если в обучающей выборке недостаточно примеров редких заболеваний, ИИ может не распознать их у пациентов. Эта проблема особенно заметна в системах найма персонала, где ИИ анализирует резюме кандидатов и отбирает лучших. Были случаи, когда такие алгоритмы отдавали предпочтение мужчинам перед женщинами, так как исторические данные показывали, что в определённых отраслях преобладают мужчины. Он может обрабатывать большие объемы информации и делать выводы на основе этих данных, но он не может создавать контент, который будет по-настоящему эмоционально вовлекающим или оригинальным. Сегодня с развитием технологий ИИ мы приближаемся к решению этих задач. Расскажем, какое будущее ждет голосовых помощников и чат-ботов на базе нейросетей, и как они изменят наш пользовательский опыт. В последние пару лет искусственный интеллект (ИИ) все чаще применяется для решения прикладных задач. Благодаря нейросетям чат-боты и голосовые помощники достигают невиданного до этого уровня персонализации. В этой статье мы рассмотрим, зачем большие языковые модели (LLM) интегрируются в технологии диалогового ИИ, и какие перспективы открываются в этой сфере с их появлением. Благодаря им разговорные интерфейсы будут работать быстрее и точнее, что, несомненно повысит удовлетворенность клиентов, а, значит — и прибыль брендов. В современных конструкторах чат-ботов можно создать сценарий, учитывающий разную логику обработки запросов. Бота обучают, в каких случаях нужно использовать информацию из предопределенных интентов, а в каких — искать её с помощью RAG.