Ключевые компоненты Нейро-Сотрудника

Промпт — это инструкция или запрос, передаваемый модели ChatGPT для получения конкретного ответа или выполнения определенной задачи. Это лингвистическое программирование. Вместе с новым поколением ИИ оно пришло на замену программированию логическому. Можно назвать это регламентом, по которому работает модель. Правильное формулирование промптов играет решающую роль в качестве получаемого ответа.

Создание эффективных промптов для моделей искусственного интеллекта требует строгого соблюдения определённых принципов и тактик, таких как ясность инструкций, предоставление времени для “раздумий” модели и итеративная разработка промптов. Важно обеспечивать чёткость и конкретику в инструкциях, а также давать модели достаточно времени для обдумывания ответов, чтобы минимизировать вероятность “галлюцинаций” – уверенных, но неподтверждённых данных ответов.

Процесс создания промптов должен включать в себя цикл итерации: от формирования идеи до анализа ошибок, что способствует постепенному уточнению и улучшению запросов, адаптированных к конкретному приложению. Они пишутся несколько месяцев одновременно с тестированием, подбирая оптимальный вариант из множества

Это лишь упрощенная структура промпта. Реальные промпты могут растянуться на несколько страниц текста, а в единой системе могут быть задействовать разные модели с разными промптами.

Промпт-инжиниринг – это навык, который охватывает разнообразные методы и техники, усиливая способности LLM решать базовые и сложные задачи, повышая их безопасность и обеспечивая интеграцию с другими инструментами и доменными знаниями.

Промпты обеспечивают автоматизацию процессов и контроль качества генерируемой информации. Нахождение баланса имеет ключевое значения

Серверная часть, или “backend”, выполняет критически важные задачи: обеспечивает обработку запросов в строгой последовательности, сохраняет промежуточные и конечные результаты обработки, ведет логирование действий и статистику запросов. Она также позволяет настраивать промпты, просматривать результаты тестирования и объединяет все компоненты системы в единый механизм. Серверная часть отвечает за управление и администрирование системы. Доступ к базе данных осуществляется исключительно через серверную часть. Чаще всего используются базы данных на PostgreSQL или MongoDB. Всё это может быть интегрировано в интерфейс администрирования.

Python, являясь основным языком написания нейросетей, благодаря огромной экосистеме библиотек и инструментов, позволяет разработчикам создавать высокоэффективные и масштабируемые решения для ИИ. В частности, этот язык обладает способностью легко интегрироваться с множеством систем, автоматизировать процессы и расширять возможности ИИ, используя ценные библиотеки и фреймворки. Например LangChain — это фреймворк, для создания приложений на основе мощных языковых моделей. Он предоставляет инструменты для эффективного взаимодействия с моделями, обработки их ответов и преобразования результатов в структурированный формат. Фреймворк упрощает интеграцию с API chatGPT от OpenAI, предлагая готовые шаблоны для запросов и их последующей обработки, что позволяет разработчикам быстро и эффективно создавать приложения на базе языковых моделей.

С помощью Python, можно эффективно решать множество задач: от распознавания речи до скачивания видео с YouTube, обработки аудио и видео, интеграции с CRM и внутренними IT-системами, и создания нотификаций для РОПов.

Перед тем как выпустить нейро-сотрудника на “свободу” и предоставить его конечным пользователям, важно провести тщательное тестирование. Этот этап позволяет выявить и устранить возможные ошибки, неточности и другие недоработки. Проверка работы chatGPT является критически важным пунктом, который нельзя игнорировать перед официальным запуском.

Тестирование может занять значительное время, порой до нескольких месяцев. Этот процесс представляет собой итерационную работу, в рамках которой каждая найденная проблема требует корректировки и дальнейшей проверки. Такая задача требует максимального внимания.

Тестирование начинается с формулирования тестовых вопросов, которые направлены на проверку различных аспектов работы модели: понимание, генерацию релевантных ответов, способность работать с различными темами и контекстами, способность отвечать человечно. Последующая оценка ответов, осуществляемая экспертами, обеспечивает объективный взгляд на эффективность и точность chatGPT. Они анализируют, насколько корректно и полезно модель реагирует на запросы и выявляют области для дальнейшей оптимизации.

После каждого цикла тестирования и оценки, исправления и корректировки вносятся во все связанные элементы – например, базу данных или промпты. Этот этап может включать в себя, корректировку данных или изменение промптов, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Таким образом, каждый этап тестирования направлен на постоянное улучшение и оптимизацию работы chatGPT, гарантируя его готовность к внедрению и использованию в реальных условиях.

Подходя к завершающему этапу разработки нейро-сотрудника, перед организациями встаёт вопрос о внедрении этого инновационного решения в свою рабочую среду. **Production** – это финальное место дислокации вашего нейро-сотрудника, где он будет взаимодействовать с конечными пользователями, обеспечивая решение конкретных бизнес-задач. Независимо от того, интегрируете вы его в уже существующую систему или разрабатываете что-то совершенно новое, ключевым моментом является выбор правильной платформы.

Многие компании сегодня выбирают Телеграм-ботов из-за их простоты и удобства взаимодействия. Однако более сложные и масштабные системы, такие как ERP, CRM (например, ОКЕ) или 1С, предоставляют намного больше возможностей для интеграции и настройки. Кроме того, нейро-сотрудник может быть полезен на веб-сайтах, мобильных приложениях или даже на специализированных учебных платформах, особенно если учебное заведение использует свою собственную платформу для онлайн-обучения.

Важно понимать, что выбор платформы во многом зависит от специфики вашего бизнеса и потребностей пользователей. Будь то Android/IOS приложение, внутренняя система компании или корпоративный сайт, главное — это обеспечить максимальное удобство и эффективность взаимодействия конечного пользователя с нейро-сотрудником.

После запуска проекта, его эффективная и продуктивная поддержка становится ключевым элементом для обеспечения стабильности и непрерывности работы.

Регулярное тестирование, проводимое ежемесячно или даже в режиме непрерывной проверки, позволяет выявлять и корректировать возможные неточности и ошибки в ответах модели. К примеру, методика включает выбор случайных пользовательских вопросов, оценку корректности ответов и последующую оптимизацию. Также критически важно поддерживать актуальность информационной базы, обновляя данные и адаптируя “чанки” информации при изменениях в исходной базе компании. Это может быть реализовано как силами специалистов компании-заказчика, так и внешними разработчиками, в зависимости от выбранной модели сотрудничества.

Дополнительная разработка, в частности, на Python, или коррекция промптов, может быть необходима для расширения функционала или усовершенствования работы системы. Например, добавление новых фишек, таких как чат на сайте или автоматическая проверка статуса сделки. Проекты часто эволюционируют, обрастая новыми функционалами и интеграциями, что подразумевает обновление промптов, тестирование нововведений и их последующее внедрение. Таким образом, поддержка проекта может включать в себя как техническую сторону, так и обновление контента и функционала, обеспечивая гладкую и эффективную эксплуатацию системы на протяжении всего ее жизненного цикла.