πηγή: rawpixel.com
Το Conversational AI είναι μια εφαρμογή LLM που έχει προκαλέσει πολύ buzz και προσοχή λόγω της επεκτασιμότητας του σε πολλούς κλάδους και περιπτώσεις χρήσης. Ενώ τα συστήματα συνομιλίας υπάρχουν εδώ και δεκαετίες, τα LLM έφεραν την ποιοτική ώθηση που χρειαζόταν για την υιοθέτησή τους σε μεγάλη κλίμακα. Σε αυτό το άρθρο, θα χρησιμοποιήσουμε το νοητικό μοντέλο που φαίνεται στο Σχήμα 1 για να αναλύσουμε τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας (βλ. Δημιουργία προϊόντων AI με ένα ολιστικό νοητικό μοντέλο για μια εισαγωγή στο νοητικό μοντέλο). Αφού εξετάσουμε τις ευκαιρίες της αγοράς και την επιχειρηματική αξία των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας, θα εξηγήσουμε την πρόσθετη «μηχανή» όσον αφορά τα δεδομένα, τη λεπτομερή ρύθμιση LLM και τον σχεδιασμό συνομιλίας που πρέπει να ρυθμιστεί για να κάνει τις συνομιλίες όχι μόνο δυνατές αλλά και χρήσιμες. και απολαυστικό.
1. Ευκαιρία, αξία και περιορισμοί
Ο παραδοσιακός σχεδιασμός UX είναι χτισμένος γύρω από ένα πλήθος τεχνητών στοιχείων UX, σάρωση, πατήματα και κλικ, που απαιτούν μια καμπύλη εκμάθησης για κάθε νέα εφαρμογή. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας, μπορούμε να εξαλείψουμε αυτήν την απασχολησιμότητα, αντικαθιστώντας την με την κομψή εμπειρία μιας συνομιλίας που ρέει φυσικά, στην οποία μπορούμε να ξεχάσουμε τις μεταβάσεις μεταξύ διαφορετικών εφαρμογών, παραθύρων και συσκευών. Χρησιμοποιούμε τη γλώσσα, το καθολικό και οικείο πρωτόκολλό μας για επικοινωνία, για να αλληλεπιδράσουμε με διαφορετικούς εικονικούς βοηθούς (VAs) και να ολοκληρώσουμε τις εργασίες μας.
Οι διεπαφές χρήστη συνομιλίας δεν είναι ακριβώς το νέο καυτό υλικό. Τα διαδραστικά συστήματα φωνητικής απόκρισης (IVR) και τα chatbots κυκλοφορούν από τη δεκαετία του 1990 και οι σημαντικές προόδους στο NLP έχουν ακολουθηθεί στενά από κύματα ελπίδας και ανάπτυξης για τις διεπαφές φωνής και συνομιλίας. Ωστόσο, πριν από την εποχή των LLM, τα περισσότερα από τα συστήματα υλοποιούνταν στο συμβολικό παράδειγμα, βασιζόμενα σε κανόνες, λέξεις-κλειδιά και μοτίβα συνομιλίας. Περιορίζονταν επίσης σε έναν συγκεκριμένο, προκαθορισμένο τομέα «ικανότητας», και οι χρήστες που αποτολμούσαν εκτός αυτών θα έρχονταν σύντομα σε αδιέξοδο. Συνολικά, αυτά τα συστήματα εξορύσσονταν με πιθανά σημεία αποτυχίας και μετά από μερικές απογοητευτικές προσπάθειες, πολλοί χρήστες δεν επέστρεψαν ποτέ σε αυτά. Το παρακάτω σχήμα απεικονίζει ένα παράδειγμα διαλόγου. Ένας χρήστης που θέλει να παραγγείλει εισιτήρια για μια συγκεκριμένη συναυλία περνάει υπομονετικά από μια λεπτομερή ροή ερωτήσεων, για να διαπιστώσει στο τέλος ότι η συναυλία έχει εξαντληθεί.
Ως τεχνολογία ενεργοποίησης, τα LLM μπορούν να οδηγήσουν τις διεπαφές συνομιλίας σε νέα επίπεδα ποιότητας και ικανοποίησης των χρηστών. Τα συστήματα συνομιλίας μπορούν πλέον να εμφανίζουν πολύ ευρύτερη παγκόσμια γνώση, γλωσσική ικανότητα και ικανότητα συνομιλίας. Αξιοποιώντας προεκπαιδευμένα μοντέλα, μπορούν επίσης να αναπτυχθούν σε πολύ μικρότερα χρονικά διαστήματα, καθώς η κουραστική δουλειά της κατάρτισης κανόνων, λέξεων-κλειδιών και ροών διαλόγου αντικαθίσταται πλέον από τη στατιστική γνώση του LLM. Ας δούμε δύο εξέχουσες εφαρμογές όπου η τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας μπορεί να προσφέρει αξία σε κλίμακα:
- Υποστήριξη πελατών και, γενικότερα, εφαρμογές που χρησιμοποιούνται από μεγάλο αριθμό χρηστών που συχνά υποβάλλουν παρόμοια αιτήματα. Εδώ, η εταιρεία που παρέχει την υποστήριξη πελατών έχει ένα σαφές πλεονέκτημα πληροφοριών έναντι του χρήστη και μπορεί να το αξιοποιήσει για να δημιουργήσει μια πιο διαισθητική και ευχάριστη εμπειρία χρήστη. Εξετάστε την περίπτωση της επανακράτησης μιας πτήσης. Για μένα, που είμαι αρκετά συχνός επισκέπτης, αυτό είναι κάτι που συμβαίνει 1-2 φορές το χρόνο. Ενδιάμεσα, τείνω να ξεχνάω τις λεπτομέρειες της διαδικασίας, για να μην μιλήσω για τη διεπαφή χρήστη μιας συγκεκριμένης αεροπορικής εταιρείας. Αντίθετα, η υποστήριξη πελατών της αεροπορικής εταιρείας έχει αιτήματα επανακράτησης στο μπροστινό μέρος και στο κέντρο των πτήσεων της. Αντί να αποκαλύπτεται η διαδικασία επανακράτησης μέσω μιας πολύπλοκης γραφικής διεπαφής, η λογική της μπορεί να «κρυφτεί» από τους πελάτες που επικοινωνούν με την υποστήριξη και μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη γλώσσα ως φυσικό κανάλι για να πραγματοποιήσουν την εκ νέου κράτησή τους. Φυσικά, θα παραμείνει μια «μακριά ουρά» λιγότερο γνωστών αιτημάτων. Για παράδειγμα, φανταστείτε μια αυθόρμητη εναλλαγή της διάθεσης που ωθεί έναν επιχειρηματικό πελάτη να προσθέσει τον αγαπημένο του σκύλο ως επιπλέον αποσκευή σε μια πτήση που έχει κλείσει. Αυτά τα περισσότερα μεμονωμένα αιτήματα μπορούν να μεταβιβαστούν σε ανθρώπινους πράκτορες ή να καλυφθούν μέσω ενός εσωτερικού συστήματος διαχείρισης γνώσης που συνδέεται με τον εικονικό βοηθό.
- Διαχείριση γνώσης η οποία είναι γειωμένη σε μεγάλη ποσότητα δεδομένων. Για πολλές σύγχρονες εταιρείες, η εσωτερική γνώση που συσσωρεύουν με χρόνια λειτουργίας, επανάληψης και μάθησης είναι ένα βασικό πλεονέκτημα και διαφοροποιητικό στοιχείο — εάν αποθηκεύεται, διαχειρίζεται και έχει πρόσβαση με αποτελεσματικό τρόπο. Καθισμένοι σε μια πληθώρα δεδομένων που είναι κρυμμένα σε εργαλεία συνεργασίας, εσωτερικά wiki, βάσεις γνώσεων κ.λπ., συχνά αποτυγχάνουν να τα μετατρέψουν σε γνώση που μπορεί να γίνει πράξη. Καθώς οι εργαζόμενοι φεύγουν, οι νέοι υπάλληλοι επιβιβάζονται και δεν φτάνεις ποτέ να ολοκληρώσεις τη σελίδα τεκμηρίωσης που ξεκίνησες πριν από τρεις μήνες, η πολύτιμη γνώση πέφτει θύμα της εντροπίας. Γίνεται όλο και πιο δύσκολο να βρεις έναν τρόπο μέσα από τον εσωτερικό λαβύρινθο δεδομένων και να πάρεις στα χέρια σου τα κομμάτια των πληροφοριών που απαιτούνται σε μια συγκεκριμένη επιχειρηματική κατάσταση. Αυτό οδηγεί σε τεράστιες απώλειες απόδοσης για τους εργαζόμενους στη γνώση. Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το ζήτημα, μπορούμε να ενισχύσουμε τα LLM με σημασιολογική αναζήτηση σε εσωτερικές πηγές δεδομένων. Τα LLM επιτρέπουν τη χρήση ερωτήσεων φυσικής γλώσσας αντί σύνθετων τυπικών ερωτημάτων για την υποβολή ερωτήσεων σε σχέση με αυτήν τη βάση δεδομένων. Οι χρήστες μπορούν έτσι να επικεντρωθούν στις ανάγκες τους σε πληροφορίες παρά στη δομή της βάσης γνώσεων ή στη σύνταξη μιας γλώσσας ερωτημάτων όπως η SQL. Δεδομένου ότι βασίζονται σε κείμενο, αυτά τα συστήματα λειτουργούν με δεδομένα σε έναν πλούσιο σημασιολογικό χώρο, κάνοντας ουσιαστικές συνδέσεις «κάτω από την κουκούλα».
Πέρα από αυτούς τους κύριους τομείς εφαρμογών, υπάρχουν πολλές άλλες εφαρμογές, όπως η τηλευγεία, οι βοηθοί ψυχικής υγείας και τα εκπαιδευτικά chatbots, που μπορούν να εξορθολογίσουν το UX και να προσφέρουν αξία στους χρήστες τους με ταχύτερο και πιο αποτελεσματικό τρόπο.
Εάν αυτό το σε βάθος εκπαιδευτικό περιεχόμενο είναι χρήσιμο για εσάς, μπορείτε εγγραφείτε στη λίστα αλληλογραφίας της AI μας να ειδοποιούμε όταν κυκλοφορούμε νέο υλικό.
2. Δεδομένα
Οι LLM αρχικά δεν είναι εκπαιδευμένοι για να συμμετέχουν σε άπταιστα μικρές συζητήσεις ή πιο ουσιαστικές συνομιλίες. Αντίθετα, μαθαίνουν να δημιουργούν το ακόλουθο διακριτικό σε κάθε βήμα συμπερασμάτων, καταλήγοντας τελικά σε ένα συνεκτικό κείμενο. Αυτός ο στόχος χαμηλού επιπέδου είναι διαφορετικός από την πρόκληση της ανθρώπινης συνομιλίας. Η συνομιλία είναι απίστευτα διαισθητική για τους ανθρώπους, αλλά γίνεται απίστευτα πολύπλοκη και λεπτή όταν θέλετε να διδάξετε σε μια μηχανή να το κάνει. Για παράδειγμα, ας δούμε τη θεμελιώδη έννοια των προθέσεων. Όταν χρησιμοποιούμε τη γλώσσα, το κάνουμε για έναν συγκεκριμένο σκοπό, που είναι η επικοινωνιακή μας πρόθεση — θα μπορούσε να είναι να μεταφέρουμε πληροφορίες, να κοινωνικοποιηθούμε ή να ζητήσουμε από κάποιον να κάνει κάτι. Ενώ τα δύο πρώτα είναι αρκετά απλά για ένα LLM (εφόσον έχει δει τις απαιτούμενες πληροφορίες στα δεδομένα), το τελευταίο είναι ήδη πιο δύσκολο. Όχι μόνο το LLM χρειάζεται να συνδυάσει και να δομήσει τις σχετικές πληροφορίες με συνεκτικό τρόπο, αλλά πρέπει επίσης να θέσει τον σωστό συναισθηματικό τόνο όσον αφορά τα ήπια κριτήρια όπως η τυπικότητα, η δημιουργικότητα, το χιούμορ κ.λπ. Αυτή είναι μια πρόκληση για το σχεδιασμό συνομιλίας (βλ. ενότητα 5), η οποία είναι στενά συνυφασμένη με το έργο της δημιουργίας δεδομένων λεπτομέρειας.
Η μετάβαση από τη δημιουργία κλασικής γλώσσας στην αναγνώριση και ανταπόκριση σε συγκεκριμένες επικοινωνιακές προθέσεις είναι ένα σημαντικό βήμα προς την καλύτερη χρηστικότητα και αποδοχή των συστημάτων συνομιλίας. Όπως για όλες τις προσπάθειες τελειοποίησης, αυτό ξεκινά με τη συλλογή ενός κατάλληλου συνόλου δεδομένων.
Τα δεδομένα λεπτομέρειας θα πρέπει να πλησιάζουν όσο το δυνατόν περισσότερο τη (μελλοντική) κατανομή δεδομένων στον πραγματικό κόσμο. Πρώτον, θα πρέπει να είναι δεδομένα συνομιλίας (διαλόγου). Δεύτερον, εάν ο εικονικός βοηθός σας θα είναι εξειδικευμένος σε έναν συγκεκριμένο τομέα, θα πρέπει να προσπαθήσετε να συγκεντρώσετε δεδομένα λεπτομέρειας που αντικατοπτρίζουν τις απαραίτητες γνώσεις τομέα. Τρίτον, εάν υπάρχουν τυπικές ροές και αιτήματα που θα επαναλαμβάνονται συχνά στην αίτησή σας, όπως στην περίπτωση της υποστήριξης πελατών, προσπαθήστε να ενσωματώσετε διάφορα παραδείγματα αυτών στα δεδομένα εκπαίδευσης. Ο παρακάτω πίνακας δείχνει ένα δείγμα δεδομένων λεπτομέρειας συνομιλίας από το Σύνολο δεδομένων συνομιλιών 3K για ChatBot, το οποίο είναι δωρεάν διαθέσιμο στο Kaggle:
Η μη αυτόματη δημιουργία δεδομένων συνομιλίας μπορεί να γίνει ένα δαπανηρό εγχείρημα - η crowdsourcing και η χρήση LLM για να σας βοηθήσουν να δημιουργήσετε δεδομένα είναι δύο τρόποι για να αυξήσετε την κλίμακα. Μόλις συλλεχθούν τα δεδομένα του διαλόγου, οι συνομιλίες πρέπει να αξιολογηθούν και να σχολιαστούν. Αυτό σας επιτρέπει να δείξετε τόσο θετικά όσο και αρνητικά παραδείγματα στο μοντέλο σας και να το ωθήσετε να πάρει τα χαρακτηριστικά των «σωστών» συνομιλιών. Η αξιολόγηση μπορεί να γίνει είτε με απόλυτες βαθμολογίες είτε με κατάταξη διαφορετικών επιλογών μεταξύ τους. Η τελευταία προσέγγιση οδηγεί σε πιο ακριβή δεδομένα λεπτομέρειας, επειδή οι άνθρωποι είναι συνήθως καλύτεροι στην κατάταξη πολλαπλών επιλογών παρά στην αξιολόγηση τους μεμονωμένα.
Έχοντας τα δεδομένα σας στη θέση τους, είστε έτοιμοι να προσαρμόσετε το μοντέλο σας και να το εμπλουτίσετε με πρόσθετες δυνατότητες. Στην επόμενη ενότητα, θα εξετάσουμε τη λεπτομερή ρύθμιση, την ενσωμάτωση πρόσθετων πληροφοριών από τη μνήμη και τη σημασιολογική αναζήτηση και τη σύνδεση πρακτόρων στο σύστημα συνομιλίας σας για να το εξουσιοδοτήσει να εκτελεί συγκεκριμένες εργασίες.
3. Συναρμολόγηση του συστήματος συνομιλίας
Ένα τυπικό σύστημα συνομιλίας είναι κατασκευασμένο με έναν συνομιλητή που ενορχηστρώνει και συντονίζει τα στοιχεία και τις δυνατότητες του συστήματος, όπως το LLM, τη μνήμη και εξωτερικές πηγές δεδομένων. Η ανάπτυξη συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας είναι μια άκρως πειραματική και εμπειρική εργασία και οι προγραμματιστές σας θα βρίσκονται σε συνεχή επαφή μεταξύ της βελτιστοποίησης των δεδομένων σας, της βελτίωσης της στρατηγικής λεπτομέρειας, του παιχνιδιού με πρόσθετα στοιχεία και βελτιώσεις και της δοκιμής των αποτελεσμάτων . Τα μη τεχνικά μέλη της ομάδας, συμπεριλαμβανομένων των διαχειριστών προϊόντων και των σχεδιαστών UX, θα δοκιμάζουν επίσης συνεχώς το προϊόν. Με βάση τις δραστηριότητές τους για την ανακάλυψη πελατών, είναι σε εξαιρετική θέση να προβλέψουν το στυλ και το περιεχόμενο συνομιλίας των μελλοντικών χρηστών και θα πρέπει να συνεισφέρουν ενεργά αυτή τη γνώση.
3.1 Διδασκαλία δεξιοτήτων συνομιλίας στο LLM σας
Για τη λεπτομέρεια, χρειάζεστε τα δεδομένα μικρορύθμισης (βλ. ενότητα 2) και ένα προεκπαιδευμένο LLM. Οι LLM γνωρίζουν ήδη πολλά για τη γλώσσα και τον κόσμο, και η πρόκληση μας είναι να τους διδάξουμε τις αρχές της συνομιλίας. Στη λεπτομέρεια, οι έξοδοι στόχου είναι κείμενα και το μοντέλο θα βελτιστοποιηθεί ώστε να δημιουργεί κείμενα που είναι όσο το δυνατόν παρόμοια με τους στόχους. Για εποπτευόμενη λεπτομέρεια, πρέπει πρώτα να ορίσετε με σαφήνεια την εργασία τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας που θέλετε να εκτελέσει το μοντέλο, να συγκεντρώσετε τα δεδομένα και να εκτελέσετε και να επαναλάβετε τη διαδικασία λεπτομέρειας.
Με τη διαφημιστική εκστρατεία γύρω από τα LLMs, έχουν προκύψει μια ποικιλία μεθόδων προσαρμογής. Για ένα μάλλον παραδοσιακό παράδειγμα μικροσυντονισμού για συνομιλία, μπορείτε να ανατρέξετε στην περιγραφή του μοντέλου LaMDA.[1] Το LaMDA βελτιστοποιήθηκε σε δύο βήματα. Πρώτον, τα δεδομένα διαλόγου χρησιμοποιούνται για να διδάξουν στο μοντέλο δεξιότητες συνομιλίας («γεννητικός» λεπτός συντονισμός). Στη συνέχεια, οι ετικέτες που παράγονται από τους σχολιαστές κατά την αξιολόγηση των δεδομένων χρησιμοποιούνται για να εκπαιδεύσουν ταξινομητές που μπορούν να αξιολογήσουν τα αποτελέσματα του μοντέλου σύμφωνα με επιθυμητά χαρακτηριστικά, τα οποία περιλαμβάνουν ευαισθησία, ειδικότητα, ενδιαφέρον και ασφάλεια («διακριτική» τελειοποίηση). Αυτοί οι ταξινομητές χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για να κατευθύνουν τη συμπεριφορά του μοντέλου προς αυτά τα χαρακτηριστικά.
Επιπλέον, η τεκμηριωμένη βάση — η ικανότητα να στηρίζονται τα αποτελέσματα τους σε αξιόπιστες εξωτερικές πληροφορίες — είναι ένα σημαντικό χαρακτηριστικό των LLM. Για να εξασφαλιστεί η πραγματική βάση και να ελαχιστοποιηθούν οι παραισθήσεις, το LaMDA βελτιστοποιήθηκε με ένα σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει κλήσεις σε ένα εξωτερικό σύστημα ανάκτησης πληροφοριών όποτε απαιτείται εξωτερική γνώση. Έτσι, το μοντέλο έμαθε να ανακτά πρώτα πραγματικές πληροφορίες κάθε φορά που ο χρήστης έκανε ένα ερώτημα που απαιτούσε νέα γνώση.
Μια άλλη δημοφιλής τεχνική λεπτομέρειας είναι η Ενισχυτική μάθηση από την ανθρώπινη ανατροφοδότηση (RLHF)[2]. Το RLHF «ανακατευθύνει» τη διαδικασία μάθησης του LLM από την απλή αλλά τεχνητή εργασία πρόβλεψης προς την εκμάθηση των ανθρώπινων προτιμήσεων σε μια δεδομένη επικοινωνιακή κατάσταση. Αυτές οι ανθρώπινες προτιμήσεις κωδικοποιούνται απευθείας στα δεδομένα εκπαίδευσης. Κατά τη διαδικασία σχολιασμού, οι άνθρωποι παρουσιάζονται με προτροπές και είτε γράφουν την επιθυμητή απάντηση είτε ταξινομούν μια σειρά από υπάρχουσες απαντήσεις. Στη συνέχεια, η συμπεριφορά του LLM βελτιστοποιείται ώστε να αντικατοπτρίζει την ανθρώπινη προτίμηση.
3.2 Προσθήκη εξωτερικών δεδομένων και σημασιολογική αναζήτηση
Πέρα από τη σύνταξη συνομιλιών για τη λεπτομερή ρύθμιση του μοντέλου, μπορεί να θέλετε να βελτιώσετε το σύστημά σας με εξειδικευμένα δεδομένα που μπορούν να αξιοποιηθούν κατά τη διάρκεια της συνομιλίας. Για παράδειγμα, το σύστημά σας μπορεί να χρειάζεται πρόσβαση σε εξωτερικά δεδομένα, όπως διπλώματα ευρεσιτεχνίας ή επιστημονικές εργασίες, ή εσωτερικά δεδομένα, όπως προφίλ πελατών ή τεχνική τεκμηρίωση. Αυτό γίνεται συνήθως μέσω σημασιολογικής αναζήτησης (γνωστή και ως επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης ή RAG)[3]. Τα πρόσθετα δεδομένα αποθηκεύονται σε μια βάση δεδομένων με τη μορφή σημασιολογικών ενσωματώσεων (βλ. αυτό το άρθρο για επεξήγηση των ενσωματώσεων και περαιτέρω παραπομπές). Όταν εισέρχεται το αίτημα του χρήστη, υποβάλλεται σε προεπεξεργασία και μετασχηματίζεται σε σημασιολογική ενσωμάτωση. Στη συνέχεια, η σημασιολογική αναζήτηση προσδιορίζει τα έγγραφα που είναι πιο σχετικά με το αίτημα και τα χρησιμοποιεί ως πλαίσιο για την προτροπή. Ενσωματώνοντας πρόσθετα δεδομένα με τη σημασιολογική αναζήτηση, μπορείτε να μειώσετε τις ψευδαισθήσεις και να παρέχετε πιο χρήσιμες, βασισμένες στην πραγματικότητα απαντήσεις. Με τη συνεχή ενημέρωση της βάσης δεδομένων ενσωμάτωσης, μπορείτε επίσης να διατηρείτε ενημερωμένες τις γνώσεις και τις απαντήσεις του συστήματός σας χωρίς να εκτελείτε συνεχώς τη διαδικασία λεπτομέρειας.
3.3 Μνήμη και επίγνωση περιβάλλοντος
Φανταστείτε να πηγαίνετε σε ένα πάρτι και να συναντάτε τον Peter, έναν δικηγόρο. Ενθουσιάζεστε και ξεκινάτε να λανσάρετε το νόμιμο chatbot που σκοπεύετε να δημιουργήσετε αυτήν τη στιγμή. Ο Πέτρος δείχνει ενδιαφέρον, γέρνει προς το μέρος σου, σμιχτά και γνέφει. Σε κάποιο σημείο, θέλετε τη γνώμη του για το αν θα ήθελε να χρησιμοποιήσει την εφαρμογή σας. Αντί για μια ενημερωτική δήλωση που θα αντιστάθμιζε την ευγλωττία σας, ακούτε: "Εμ... τι έκανε πάλι αυτή η εφαρμογή;"
Το άγραφο συμβόλαιο επικοινωνίας μεταξύ των ανθρώπων προϋποθέτει ότι ακούμε τους συνομιλητές μας και χτίζουμε τις δικές μας λεκτικές πράξεις στο πλαίσιο που συνδημιουργούμε κατά τη διάρκεια της αλληλεπίδρασης. Σε κοινωνικά περιβάλλοντα, η εμφάνιση αυτής της κοινής κατανόησης χαρακτηρίζει μια γόνιμη, εμπλουτιστική συζήτηση. Σε πιο κοσμικές ρυθμίσεις, όπως η κράτηση ενός τραπεζιού εστιατορίου ή η αγορά ενός εισιτηρίου τρένου, είναι απόλυτη ανάγκη για την ολοκλήρωση της εργασίας και την παροχή της αναμενόμενης αξίας στον χρήστη. Αυτό απαιτεί από τον βοηθό σας να γνωρίζει το ιστορικό της τρέχουσας συνομιλίας, αλλά και των προηγούμενων συνομιλιών — για παράδειγμα, δεν θα πρέπει να ζητά το όνομα και άλλα προσωπικά στοιχεία ενός χρήστη ξανά και ξανά κάθε φορά που ξεκινάει μια συνομιλία.
Μία από τις προκλήσεις της διατήρησης της επίγνωσης του πλαισίου είναι η επίλυση συνεννόησης, δηλαδή η κατανόηση σε ποια αντικείμενα αναφέρονται οι αντωνυμίες. Οι άνθρωποι χρησιμοποιούν διαισθητικά πολλά συμφραζόμενα όταν ερμηνεύουν τη γλώσσα — για παράδειγμα, μπορείτε να ρωτήσετε ένα μικρό παιδί, "Παρακαλώ, βγάλτε την πράσινη μπάλα από το κόκκινο κουτί και φέρτε την σε εμένα" και το παιδί θα καταλάβει ότι εννοείτε τη μπάλα , όχι το κουτί. Για εικονικούς βοηθούς, αυτή η εργασία μπορεί να είναι αρκετά προκλητική, όπως φαίνεται στον ακόλουθο διάλογο:
Βοηθός: Ευχαριστώ, τώρα θα κλείσω την πτήση σας. Θα θέλατε επίσης να παραγγείλετε ένα γεύμα για την πτήση σας;
Χρήστης: Χμ… μπορώ να αποφασίσω αργότερα αν το θέλω;
Βοηθός: Λυπούμαστε, αυτή η πτήση δεν μπορεί να αλλάξει ή να ακυρωθεί αργότερα.
Εδώ, ο βοηθός αποτυγχάνει να αναγνωρίσει ότι η αντωνυμία it από τον χρήστη δεν αναφέρεται στην πτήση, αλλά στο γεύμα, οπότε απαιτείται άλλη επανάληψη για να διορθωθεί αυτή η παρεξήγηση.
3.4 Πρόσθετα προστατευτικά κιγκλιδώματα
Κάθε τόσο, ακόμη και οι καλύτεροι LLM θα συμπεριφέρονται άσχημα και θα έχουν παραισθήσεις. Σε πολλές περιπτώσεις, οι παραισθήσεις είναι απλά ζητήματα ακρίβειας - και, καλά, πρέπει να αποδεχτείτε ότι καμία τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι 100% ακριβής. Σε σύγκριση με άλλα συστήματα AI, η «απόσταση» μεταξύ του χρήστη και του AI είναι μάλλον μικρή μεταξύ του χρήστη και του AI. Ένα απλό ζήτημα ακρίβειας μπορεί γρήγορα να μετατραπεί σε κάτι που γίνεται αντιληπτό ως τοξικό, μεροληπτικό ή γενικά επιβλαβές. Επιπλέον, δεδομένου ότι οι LLMs δεν έχουν εγγενή κατανόηση του απορρήτου, μπορούν επίσης να αποκαλύψουν ευαίσθητα δεδομένα, όπως στοιχεία προσωπικής ταυτοποίησης (PII). Μπορείτε να αντιμετωπίσετε αυτές τις συμπεριφορές χρησιμοποιώντας πρόσθετα προστατευτικά κιγκλιδώματα. Εργαλεία όπως το Guardrails AI, το Rebuff, το NeMo Guardrails και το Microsoft Guidance σάς επιτρέπουν να απορρίψετε τον κίνδυνο του συστήματός σας διαμορφώνοντας πρόσθετες απαιτήσεις για τις εξόδους LLM και αποκλείοντας ανεπιθύμητες εξόδους.
Πολλαπλές αρχιτεκτονικές είναι δυνατές σε τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας. Το παρακάτω σχήμα δείχνει ένα απλό παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο μπορούν να ενσωματωθούν το LLM με ακρίβεια, τα εξωτερικά δεδομένα και η μνήμη από έναν συνομιλητή, ο οποίος είναι επίσης υπεύθυνος για την άμεση κατασκευή και τα προστατευτικά κιγκλιδώματα.
4. Εμπειρία χρήστη και σχεδιασμός συνομιλίας
Η γοητεία των διεπαφών συνομιλίας έγκειται στην απλότητα και την ομοιομορφία τους σε διαφορετικές εφαρμογές. Αν το μέλλον των διεπαφών χρήστη είναι ότι όλες οι εφαρμογές φαίνονται λίγο πολύ ίδιες, η δουλειά του σχεδιαστή UX είναι καταδικασμένη; Σίγουρα όχι — η συζήτηση είναι μια τέχνη που πρέπει να διδάξετε στο LLM σας, ώστε να μπορεί να διεξάγει συνομιλίες που είναι χρήσιμες, φυσικές και άνετες για τους χρήστες σας. Ο καλός σχεδιασμός συνομιλίας προκύπτει όταν συνδυάζουμε τις γνώσεις μας για την ανθρώπινη ψυχολογία, τη γλωσσολογία και το σχεδιασμό UX. Στη συνέχεια, θα εξετάσουμε πρώτα δύο βασικές επιλογές κατά τη δημιουργία ενός συστήματος συνομιλίας, δηλαδή εάν θα χρησιμοποιήσετε φωνή ή/και συνομιλία, καθώς και το ευρύτερο πλαίσιο του συστήματός σας. Στη συνέχεια, θα εξετάσουμε τις ίδιες τις συνομιλίες και θα δούμε πώς μπορείτε να σχεδιάσετε την προσωπικότητα του βοηθού σας ενώ θα τον διδάξετε να συμμετέχει σε χρήσιμες και συνεργατικές συνομιλίες.
4.1 Φωνή έναντι συνομιλίας
Οι διεπαφές συνομιλίας μπορούν να υλοποιηθούν χρησιμοποιώντας συνομιλία ή φωνή. Με λίγα λόγια, η φωνή είναι πιο γρήγορη ενώ η συνομιλία επιτρέπει στους χρήστες να παραμένουν ιδιωτικοί και να επωφελούνται από την εμπλουτισμένη λειτουργικότητα διεπαφής χρήστη. Ας βουτήξουμε λίγο βαθύτερα στις δύο επιλογές, καθώς αυτή είναι μια από τις πρώτες και πιο σημαντικές αποφάσεις που θα αντιμετωπίσετε κατά τη δημιουργία μιας εφαρμογής συνομιλίας.
Για να επιλέξετε μεταξύ των δύο εναλλακτικών, ξεκινήστε εξετάζοντας τη φυσική ρύθμιση στην οποία θα χρησιμοποιηθεί η εφαρμογή σας. Για παράδειγμα, γιατί σχεδόν όλα τα συστήματα συνομιλίας στα αυτοκίνητα, όπως αυτά που προσφέρει η Nuance Communications, βασίζονται στη φωνή; Επειδή τα χέρια του οδηγού είναι ήδη απασχολημένα και δεν μπορούν να αλλάζουν συνεχώς τιμόνι και πληκτρολόγιο. Αυτό ισχύει και για άλλες δραστηριότητες όπως το μαγείρεμα, όπου οι χρήστες θέλουν να παραμείνουν στη ροή της δραστηριότητάς τους ενώ χρησιμοποιούν την εφαρμογή σας. Τα αυτοκίνητα και οι κουζίνες είναι ως επί το πλείστον ιδιωτικές ρυθμίσεις, ώστε οι χρήστες να μπορούν να βιώσουν τη χαρά της φωνητικής αλληλεπίδρασης χωρίς να ανησυχούν για το απόρρητο ή ότι ενοχλούν τους άλλους. Αντίθετα, εάν η εφαρμογή σας πρόκειται να χρησιμοποιηθεί σε δημόσιο χώρο όπως το γραφείο, μια βιβλιοθήκη ή ένας σιδηροδρομικός σταθμός, η φωνή μπορεί να μην είναι η πρώτη σας επιλογή.
Αφού κατανοήσετε το φυσικό περιβάλλον, σκεφτείτε τη συναισθηματική πλευρά. Η φωνή μπορεί να χρησιμοποιηθεί σκόπιμα για τη μετάδοση του τόνου, της διάθεσης και της προσωπικότητας — προσθέτει αυτό αξία στο περιβάλλον σας; Εάν φτιάχνετε την εφαρμογή σας για αναψυχή, η φωνή μπορεί να αυξήσει τον παράγοντα διασκέδασης, ενώ ένας βοηθός για την ψυχική υγεία θα μπορούσε να φιλοξενήσει περισσότερη ενσυναίσθηση και να επιτρέψει σε έναν δυνητικά προβληματικό χρήστη μια μεγαλύτερη διάσταση έκφρασης. Αντίθετα, εάν η εφαρμογή σας βοηθά τους χρήστες σε ένα επαγγελματικό περιβάλλον, όπως οι συναλλαγές ή η εξυπηρέτηση πελατών, μια πιο ανώνυμη, βασισμένη σε κείμενο αλληλεπίδραση μπορεί να συμβάλει σε πιο αντικειμενικές αποφάσεις και να σας απαλλάξει από την ταλαιπωρία του σχεδιασμού μιας υπερβολικά συναισθηματικής εμπειρίας.
Ως επόμενο βήμα, σκεφτείτε τη λειτουργικότητα. Η διεπαφή που βασίζεται σε κείμενο σάς επιτρέπει να εμπλουτίζετε τις συνομιλίες με άλλα μέσα, όπως εικόνες και γραφικά στοιχεία διεπαφής χρήστη, όπως κουμπιά. Για παράδειγμα, σε έναν βοηθό ηλεκτρονικού εμπορίου, μια εφαρμογή που προτείνει προϊόντα δημοσιεύοντας τις φωτογραφίες και τις δομημένες περιγραφές τους θα είναι πολύ πιο φιλική προς το χρήστη από μια εφαρμογή που περιγράφει προϊόντα μέσω φωνής και ενδεχομένως παρέχει τα αναγνωριστικά τους.
Τέλος, ας μιλήσουμε για τις πρόσθετες προκλήσεις σχεδιασμού και ανάπτυξης της δημιουργίας ενός φωνητικού περιβάλλοντος χρήστη:
- Υπάρχει ένα πρόσθετο βήμα αναγνώρισης ομιλίας που συμβαίνει πριν οι εισροές των χρηστών μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία με LLM και Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP).
- Η φωνή είναι ένα πιο προσωπικό και συναισθηματικό μέσο επικοινωνίας — επομένως, οι απαιτήσεις για το σχεδιασμό μιας συνεπούς, κατάλληλης και ευχάριστης περσόνας πίσω από τον εικονικό βοηθό σας είναι υψηλότερες και θα πρέπει να λάβετε υπόψη πρόσθετους παράγοντες «σχεδιασμού φωνής», όπως η χροιά , άγχος, τόνος και ταχύτητα ομιλίας.
- Οι χρήστες αναμένουν ότι η φωνητική σας συνομιλία θα προχωρήσει με την ίδια ταχύτητα όπως μια ανθρώπινη συνομιλία. Για να προσφέρετε μια φυσική αλληλεπίδραση μέσω φωνής, χρειάζεστε πολύ μικρότερο λανθάνοντα χρόνο από ό,τι για συνομιλία. Στις ανθρώπινες συνομιλίες, το τυπικό κενό μεταξύ των στροφών είναι 200 χιλιοστά του δευτερολέπτου — Αυτή η άμεση απόκριση είναι δυνατή επειδή αρχίζουμε να κατασκευάζουμε τις στροφές μας ενώ ακούμε την ομιλία του συντρόφου μας. Ο φωνητικός βοηθός σας θα πρέπει να ταιριάζει με αυτόν τον βαθμό ευχέρειας στην αλληλεπίδραση. Αντίθετα, για τα chatbots, ανταγωνίζεστε με χρονικά διαστήματα δευτερολέπτων και ορισμένοι προγραμματιστές εισάγουν ακόμη και μια πρόσθετη καθυστέρηση για να κάνουν τη συνομιλία να μοιάζει σαν μια πληκτρολογημένη συνομιλία μεταξύ ανθρώπων.
- Η επικοινωνία μέσω φωνής είναι μια γραμμική, μεμονωμένη επιχείρηση — εάν ο χρήστης σας δεν κατάλαβε αυτό που είπατε, αντιμετωπίζετε έναν κουραστικό, επιρρεπή σε σφάλματα βρόχο διευκρίνισης. Επομένως, οι στροφές σας πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο συνοπτικές, σαφείς και ενημερωτικές.
Εάν προτιμάτε τη λύση φωνής, βεβαιωθείτε ότι όχι μόνο κατανοείτε ξεκάθαρα τα πλεονεκτήματα σε σύγκριση με τη συνομιλία, αλλά και ότι έχετε τις δεξιότητες και τους πόρους για να αντιμετωπίσετε αυτές τις πρόσθετες προκλήσεις.
4.2 Πού θα ζει η τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας σας;
Τώρα, ας εξετάσουμε το ευρύτερο πλαίσιο στο οποίο μπορείτε να ενσωματώσετε την τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας. Όλοι μας είμαστε εξοικειωμένοι με τα chatbot σε εταιρικούς ιστότοπους — αυτά τα γραφικά στοιχεία στα δεξιά της οθόνης σας που εμφανίζονται όταν ανοίγουμε τον ιστότοπο μιας επιχείρησης. Προσωπικά, τις περισσότερες φορές, η διαισθητική αντίδρασή μου είναι να αναζητήσω το κουμπί Κλείσιμο. Γιατί αυτό? Μέσα από τις αρχικές προσπάθειες να «συνομιλήσω» με αυτά τα ρομπότ, έμαθα ότι δεν μπορούν να ικανοποιήσουν πιο συγκεκριμένες απαιτήσεις πληροφοριών και στο τέλος, πρέπει ακόμα να χτενίσω τον ιστότοπο. Το ηθικό δίδαγμα της ιστορίας; Μην δημιουργείτε ένα chatbot επειδή είναι ωραίο και μοντέρνο — μάλλον, δημιουργήστε το επειδή είστε σίγουροι ότι μπορεί να δημιουργήσει πρόσθετη αξία για τους χρήστες σας.
Πέρα από το αμφιλεγόμενο widget σε έναν ιστότοπο της εταιρείας, υπάρχουν πολλά συναρπαστικά περιβάλλοντα για την ενσωμάτωση αυτών των πιο γενικών chatbot που έχουν καταστεί δυνατά με τα LLM:
- Copilots: Αυτοί οι βοηθοί σας καθοδηγούν και σας συμβουλεύουν σε συγκεκριμένες διαδικασίες και εργασίες, όπως το GitHub CoPilot για προγραμματισμό. Κανονικά, οι copilots είναι «δεμένοι» με μια συγκεκριμένη εφαρμογή (ή μια μικρή σουίτα σχετικών εφαρμογών).
- Συνθετικοί άνθρωποι (επίσης ψηφιακοί άνθρωποι): Αυτά τα πλάσματα «μιμούνται» πραγματικούς ανθρώπους στον ψηφιακό κόσμο. Φαίνονται, συμπεριφέρονται και μιλούν σαν άνθρωποι και έτσι χρειάζονται επίσης πλούσιες ικανότητες συνομιλίας. Οι συνθετικοί άνθρωποι χρησιμοποιούνται συχνά σε καθηλωτικές εφαρμογές όπως τα παιχνίδια και η επαυξημένη και εικονική πραγματικότητα.
- Ψηφιακά δίδυμα: Τα ψηφιακά δίδυμα είναι ψηφιακά «αντίγραφα» διεργασιών και αντικειμένων του πραγματικού κόσμου, όπως εργοστάσια, αυτοκίνητα ή κινητήρες. Χρησιμοποιούνται για την προσομοίωση, την ανάλυση και τη βελτιστοποίηση του σχεδιασμού και της συμπεριφοράς του πραγματικού αντικειμένου. Οι αλληλεπιδράσεις φυσικής γλώσσας με τα ψηφιακά δίδυμα επιτρέπουν πιο ομαλή και πιο ευέλικτη πρόσβαση στα δεδομένα και τα μοντέλα.
- Βάσεις Δεδομένων: Σήμερα, τα δεδομένα είναι διαθέσιμα για οποιοδήποτε θέμα, είτε πρόκειται για επενδυτικές προτάσεις, αποσπάσματα κώδικα ή εκπαιδευτικό υλικό. Αυτό που είναι συχνά δύσκολο είναι να βρείτε τα πολύ συγκεκριμένα δεδομένα που χρειάζονται οι χρήστες σε μια συγκεκριμένη κατάσταση. Οι γραφικές διεπαφές με τις βάσεις δεδομένων είναι είτε πολύ χονδροειδείς είτε καλύπτονται με ατελείωτα γραφικά στοιχεία αναζήτησης και φίλτρων. Οι ευέλικτες γλώσσες ερωτημάτων όπως η SQL και η GraphQL είναι προσβάσιμες μόνο σε χρήστες με τις αντίστοιχες δεξιότητες. Οι λύσεις συνομιλίας επιτρέπουν στους χρήστες να αναζητούν τα δεδομένα σε φυσική γλώσσα, ενώ το LLM που επεξεργάζεται τα αιτήματα τα μετατρέπει αυτόματα στην αντίστοιχη γλώσσα ερωτημάτων (βλ. αυτό το άρθρο για μια εξήγηση του Text2SQL).
4.3 Αποτύπωση προσωπικότητας στον βοηθό σας
Ως άνθρωποι, είμαστε καλωδιωμένοι να ανθρωπομορφοποιούμε, δηλαδή να προκαλούμε πρόσθετα ανθρώπινα χαρακτηριστικά όταν βλέπουμε κάτι που μοιάζει αόριστα με άνθρωπο. Η γλώσσα είναι μια από τις πιο μοναδικές και συναρπαστικές ικανότητες της ανθρωπότητας και τα προϊόντα συνομιλίας θα συνδέονται αυτόματα με τους ανθρώπους. Οι άνθρωποι θα φαντάζονται ένα άτομο πίσω από την οθόνη ή τη συσκευή τους — και είναι καλή πρακτική να μην αφήνετε αυτό το συγκεκριμένο άτομο στην ευκαιρία της φαντασίας των χρηστών σας, αλλά να του προσφέρετε μια συνεπή προσωπικότητα που να ευθυγραμμίζεται με το προϊόν και την επωνυμία σας. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται «σχέδιο προσωπικότητας».
Το πρώτο βήμα του σχεδιασμού της περσόνας είναι η κατανόηση των χαρακτηριστικών του χαρακτήρα που θα θέλατε να εμφανίζει η περσόνα σας. Στην ιδανική περίπτωση, αυτό γίνεται ήδη στο επίπεδο των δεδομένων εκπαίδευσης — για παράδειγμα, όταν χρησιμοποιείτε το RLHF, μπορείτε να ζητήσετε από τους σχολιαστές σας να ταξινομήσουν τα δεδομένα σύμφωνα με χαρακτηριστικά όπως η εξυπηρετικότητα, η ευγένεια, η διασκέδαση κ.λπ., προκειμένου να προκαταλάβετε το μοντέλο προς τα επιθυμητά χαρακτηριστικά. Αυτά τα χαρακτηριστικά μπορούν να συνδυαστούν με τα χαρακτηριστικά της επωνυμίας σας για να δημιουργήσετε μια συνεπή εικόνα που προωθεί συνεχώς την επωνυμία σας μέσω της εμπειρίας του προϊόντος.
Πέρα από τα γενικά χαρακτηριστικά, θα πρέπει επίσης να σκεφτείτε πώς θα αντιμετωπίσει ο εικονικός σας βοηθός συγκεκριμένες καταστάσεις πέρα από το «ευτυχισμένο μονοπάτι». Για παράδειγμα, πώς θα ανταποκριθεί σε αιτήματα των χρηστών που ξεφεύγουν από το πεδίο εφαρμογής του, θα απαντήσει σε ερωτήσεις σχετικά με τον εαυτό του και θα αντιμετωπίσει υβριστική ή χυδαία γλώσσα;
Είναι σημαντικό να αναπτύξετε σαφείς εσωτερικές οδηγίες για την προσωπικότητά σας που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από σχολιαστές δεδομένων και σχεδιαστές συνομιλιών. Αυτό θα σας επιτρέψει να σχεδιάσετε την προσωπικότητά σας με εύστοχο τρόπο και να τη διατηρήσετε συνεπή σε όλη την ομάδα σας και με την πάροδο του χρόνου, καθώς η εφαρμογή σας υφίσταται πολλαπλές επαναλήψεις και βελτιώσεις.
4.4 Κάνοντας τις συνομιλίες χρήσιμες με την «αρχή της συνεργασίας»
Είχατε ποτέ την εντύπωση ότι μιλάτε σε έναν τοίχο από τούβλα όταν στην πραγματικότητα μιλούσατε με έναν άνθρωπο; Μερικές φορές, βρίσκουμε ότι οι συνομιλητές μας απλώς δεν ενδιαφέρονται να οδηγήσουν τη συνομιλία στην επιτυχία. Ευτυχώς, στις περισσότερες περιπτώσεις, τα πράγματα είναι πιο ομαλά και οι άνθρωποι θα ακολουθήσουν διαισθητικά την «αρχή της συνεργασίας» που εισήγαγε ο φιλόσοφος της γλώσσας Paul Grice. Σύμφωνα με αυτή την αρχή, οι άνθρωποι που επικοινωνούν επιτυχώς μεταξύ τους ακολουθούν τέσσερις αρχές, δηλαδή την ποσότητα, την ποιότητα, τη συνάφεια και τον τρόπο.
Μέγιστη ποσότητα
Το μέγιστο της ποσότητας ζητά από τον ομιλητή να είναι ενημερωτικός και να συνεισφέρει όσο πληροφοριακά απαιτείται. Από την πλευρά του εικονικού βοηθού, αυτό σημαίνει επίσης ενεργή προώθηση της συνομιλίας. Για παράδειγμα, εξετάστε αυτό το απόσπασμα από μια εφαρμογή μόδας ηλεκτρονικού εμπορίου:
Βοηθός: Τι είδους ρούχα ψάχνετε;
Χρήστης: Ψάχνω για φόρεμα σε πορτοκαλί χρώμα.
Βοηθός: Μην: Λυπούμαστε, αυτή τη στιγμή δεν έχουμε πορτοκαλί φορέματα.
Do: Συγγνώμη, δεν έχουμε φορέματα σε πορτοκαλί, αλλά έχουμε αυτό το υπέροχο και πολύ άνετο φόρεμα σε κίτρινο:…
Ο χρήστης ελπίζει να αφήσει την εφαρμογή σας με ένα κατάλληλο στοιχείο. Το να διακόψετε τη συζήτηση επειδή δεν έχετε αντικείμενα που θα ταιριάζουν με την ακριβή περιγραφή σκοτώνει την πιθανότητα επιτυχίας. Ωστόσο, εάν η εφαρμογή σας κάνει προτάσεις για εναλλακτικά στοιχεία, θα φανεί πιο χρήσιμη και θα αφήσει ανοιχτή την επιλογή μιας επιτυχημένης αλληλεπίδρασης.
Ειδικά στις φωνητικές αλληλεπιδράσεις, είναι σημαντικό να βρείτε τη σωστή ισορροπία μεταξύ της παροχής όλων των πληροφοριών που μπορεί να χρειαστεί ο χρήστης για επιτυχία, ενώ δεν τον κατακλύζετε με περιττές πληροφορίες που μπορεί να θολώσουν την αλληλεπίδραση.
Μέγιστη ποιότητα
Η αρχή της ποιότητας ζητά από τους ομιλητές να είναι ειλικρινείς και να μην λένε πράγματα που πιστεύουν ότι είναι ψευδή ή για τα οποία δεν έχουν επαρκή στοιχεία. Υπάρχει πολλή υποκειμενικότητα και προσωπική πεποίθηση που εμπλέκεται εδώ - επομένως, αυτό το αξίωμα δεν μπορεί να προβληθεί άμεσα στα LLM. Όπως είδαμε, οι LLM τείνουν να έχουν παραισθήσεις και αυτός ο κίνδυνος είναι ιδιαίτερα υψηλός όταν η συζήτηση παρασύρεται σε λιγότερο οικεία περιοχές. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν πρόσθετα προστατευτικά κιγκλιδώματα για να αποφευχθούν παραπλανητικές δηλώσεις και να επαναφέρετε τη συνομιλία σε καλό δρόμο.
Μέγιστη συνάφεια
Η αρχή της συνάφειας μας ζητά να είμαστε — λοιπόν, σχετικοί. Ως προϋπόθεση, ο εικονικός βοηθός πρέπει να κατανοήσει την αληθινή πρόθεση του χρήστη. Ακολουθεί ένα παράδειγμα βοηθού αεροπορικής εταιρείας που παραβιάζει αυτόν τον κανόνα:
Χρήστης: Χρειάζομαι μια πτήση από το Βερολίνο για τη Ζυρίχη αύριο το πρωί.
Βοηθός: Εντάξει, βρήκα τις παρακάτω πτήσεις από Βερολίνο προς Ζυρίχη για αύριο το πρωί. Η πτήση BZ36294 αναχωρεί από το Βερολίνο στις 6.30 π.μ. και φτάνει στη Ζυρίχη στις 8 π.μ. Η πτήση BZ96294 αναχωρεί από το Βερολίνο στις 8 π.μ. και φτάνει στις 9.30:96294 π.μ. Η πτήση BZ8 αναχωρεί από το Βερολίνο στις 9.30 π.μ. και φτάνει στη Ζυρίχη στις 95614:11 π.μ. Η πτήση BZ12.30 αναχωρεί από το Βερολίνο στις 11.45 π.μ. και φτάνει στη Ζυρίχη στις 3:XNUMX μ.μ. Υπάρχει επίσης η δυνατότητα πτήσης ανταπόκρισης, οπότε θα φύγετε από το Βερολίνο στις XNUMX π.μ. και θα φτάσετε στη Ζυρίχη στις XNUMX μ.μ.
Χρήστης: Συγγνώμη… θα μπορούσατε να το επαναλάβετε ξανά;
Ο βοηθός κατακλύζει τον χρήστη με λεπτομερείς πληροφορίες που μπορεί να μην είναι σχετικές. Διαλύοντας αυτό και καθοδηγώντας τον χρήστη να περιορίσει τον χώρο αναζήτησής του, ο διάλογος γίνεται πολύ πιο εύκολο να αφομοιωθεί:
Χρήστης: Χρειάζομαι μια πτήση από το Βερολίνο για τη Ζυρίχη αύριο το πρωί.
Βοηθός: Εντάξει, βρήκα πτήσεις που αναχωρούν στις 6.30, στις 8 και στις 11 π.μ. Ποια ώρα θα θέλατε να φύγετε;
Χρήστης: Πρέπει να είμαι στη Ζυρίχη πριν τις 9 το πρωί.
Βοηθός: Εντάξει, μπορείτε να πάρετε την πτήση BZ36294. Φεύγει στις 6.30 και φτάνει στις 8 το πρωί. Να σου αγοράσω το εισιτήριο;
Χρήστης: Ναι ευχαριστώ.
Μέγιστη συμπεριφορά
Τέλος, η αρχή του τρόπου δηλώνει ότι οι λεκτικές μας πράξεις πρέπει να είναι σαφείς, συνοπτικές και τακτικές, αποφεύγοντας την ασάφεια και την ασάφεια της έκφρασης. Ο εικονικός σας βοηθός θα πρέπει να αποφεύγει την τεχνική ή εσωτερική ορολογία και να προτιμά απλές, καθολικά κατανοητές διατυπώσεις.
Ενώ οι αρχές του Grice ισχύουν για όλες τις συνομιλίες ανεξάρτητα από έναν συγκεκριμένο τομέα, οι LLM που δεν έχουν εκπαιδευτεί ειδικά για συνομιλία συχνά αποτυγχάνουν να τις εκπληρώσουν. Επομένως, κατά τη συλλογή των δεδομένων εκπαίδευσης σας, είναι σημαντικό να έχετε αρκετά δείγματα διαλόγου που επιτρέπουν στο μοντέλο σας να μάθει αυτές τις αρχές.
Ο τομέας του σχεδιασμού συνομιλίας αναπτύσσεται αρκετά γρήγορα. Είτε κατασκευάζετε ήδη προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης είτε σκέφτεστε την καριέρα σας στην τεχνητή νοημοσύνη, σας ενθαρρύνω να εμβαθύνετε σε αυτό το θέμα (βλ. τις εξαιρετικές εισαγωγές στα [5] και [6]). Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη μετατρέπεται σε εμπόρευμα, ο καλός σχεδιασμός μαζί με μια αξιόπιστη στρατηγική δεδομένων θα γίνουν δύο σημαντικοί παράγοντες διαφοροποίησης για τα προϊόντα τεχνητής νοημοσύνης.
Χαρακτηριστικά
Ας συνοψίσουμε τα βασικά στοιχεία από το άρθρο. Επιπλέον, το σχήμα 5 προσφέρει ένα «φύλλο εξαπάτησης» με τα κύρια σημεία που μπορείτε να κατεβάσετε ως αναφορά.
- Τα LLM βελτιώνουν τη συνομιλητική τεχνητή νοημοσύνη: Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) έχουν βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα και την επεκτασιμότητα των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας σε διάφορους κλάδους και περιπτώσεις χρήσης.
- Η τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας μπορεί να προσθέσει μεγάλη αξία σε εφαρμογές με πολλά παρόμοια αιτήματα χρηστών (π.χ. εξυπηρέτηση πελατών) ή που χρειάζονται πρόσβαση σε μεγάλη ποσότητα μη δομημένων δεδομένων (π.χ. διαχείριση γνώσης).
- Δεδομένα: Η ακριβής ρύθμιση των LLM για εργασίες συνομιλίας απαιτεί υψηλής ποιότητας δεδομένα συνομιλίας που αντικατοπτρίζουν στενά τις αλληλεπιδράσεις στον πραγματικό κόσμο. Το crowdsourcing και τα δεδομένα που δημιουργούνται από το LLM μπορούν να είναι πολύτιμοι πόροι για την κλιμάκωση της συλλογής δεδομένων.
- Συνδυάζοντας το σύστημα: Η ανάπτυξη συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας είναι μια επαναληπτική και πειραματική διαδικασία που περιλαμβάνει συνεχή βελτιστοποίηση δεδομένων, στρατηγικές λεπτομέρειας και ενσωμάτωση στοιχείων.
- Διδασκαλία δεξιοτήτων συνομιλίας σε LLM: Η τελειοποίηση των LLM περιλαμβάνει την εκπαίδευσή τους ώστε να αναγνωρίζουν και να ανταποκρίνονται σε συγκεκριμένες επικοινωνιακές προθέσεις και καταστάσεις.
- Προσθήκη εξωτερικών δεδομένων με σημασιολογική αναζήτηση: Η ενσωμάτωση εξωτερικών και εσωτερικών πηγών δεδομένων με χρήση σημασιολογικής αναζήτησης ενισχύει τις απαντήσεις του AI παρέχοντας περισσότερες σχετικές με τα συμφραζόμενα πληροφορίες.
- Επίγνωση μνήμης και περιβάλλοντος: Τα αποτελεσματικά συστήματα συνομιλίας πρέπει να διατηρούν την επίγνωση του περιβάλλοντος, συμπεριλαμβανομένης της παρακολούθησης του ιστορικού της τρέχουσας συνομιλίας και των προηγούμενων αλληλεπιδράσεων, για να παρέχουν ουσιαστικές και συνεκτικές απαντήσεις.
- Τοποθέτηση προστατευτικών κιγκλιδωμάτων: Για να διασφαλιστεί η υπεύθυνη συμπεριφορά, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας θα πρέπει να χρησιμοποιούν προστατευτικά κιγκλιδώματα για να αποτρέπουν ανακρίβειες, παραισθήσεις και παραβιάσεις του απορρήτου.
- Σχεδιασμός Persona: Ο σχεδιασμός μιας συνεπούς περσόνας για τον βοηθό συνομιλίας σας είναι απαραίτητος για τη δημιουργία μιας συνεκτικής και επώνυμης εμπειρίας χρήστη. Τα χαρακτηριστικά των προσώπων πρέπει να ευθυγραμμίζονται με τα χαρακτηριστικά του προϊόντος και της επωνυμίας σας.
- Φωνή έναντι συνομιλίας: Η επιλογή μεταξύ διεπαφών φωνής και συνομιλίας εξαρτάται από παράγοντες όπως το φυσικό περιβάλλον, το συναισθηματικό πλαίσιο, η λειτουργικότητα και οι προκλήσεις του σχεδιασμού. Λάβετε υπόψη αυτούς τους παράγοντες όταν αποφασίζετε για τη διεπαφή για το συνομιλητικό σας AI.
- Ενσωμάτωση σε διάφορα περιβάλλοντα: Το Conversational AI μπορεί να ενσωματωθεί σε διαφορετικά περιβάλλοντα, συμπεριλαμβανομένων των copilots, των συνθετικών ανθρώπων, των digital twins και των βάσεων δεδομένων, το καθένα με συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης και απαιτήσεις.
- Τήρηση της Αρχής της Συνεργασίας: Η τήρηση των αρχών της ποσότητας, της ποιότητας, της συνάφειας και του τρόπου στις συνομιλίες μπορεί να κάνει τις αλληλεπιδράσεις με την τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας πιο χρήσιμες και φιλικές προς τον χρήστη.
αναφορές
[1] Heng-Tze Chen et al. 2022. LaMDA: Προς ασφαλή, γειωμένα και υψηλής ποιότητας μοντέλα διαλόγου για τα πάντα.
[2] OpenAI. 2022. ChatGPT: Βελτιστοποίηση γλωσσικών μοντέλων για διάλογο. Ανακτήθηκε στις 13 Ιανουαρίου 2022.
[3] Patrick Lewis et al. 2020. Ανάκτηση-αυξημένη γενιά για εργασίες NLP με ένταση γνώσης.
[4] Paul Grice. 1989. Μελέτες στον τρόπο των λέξεων.
[5] Cathy Pearl. 2016. Σχεδιασμός φωνητικών διεπαφών χρήστη.
[6] Michael Cohen et al. 2004. Σχεδιασμός διεπαφής χρήστη φωνής.
Σημείωση: Όλες οι εικόνες είναι του συγγραφέα, εκτός από την άλλη ένδειξη.
Αυτό το άρθρο δημοσιεύθηκε αρχικά στις Προς την επιστήμη των δεδομένων και εκδόθηκε εκ νέου στο TOPBOTS με την άδεια του συντάκτη.
Σας αρέσει αυτό το άρθρο; Εγγραφείτε για περισσότερες ενημερώσεις έρευνας για την τεχνητή νοημοσύνη.
Θα σας ενημερώσουμε όταν κυκλοφορούμε περισσότερα συνοπτικά άρθρα όπως αυτό.
Σχετικά:
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.topbots.com/redefining-conversational-ai-with-large-language-models/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 1
- 10
- 11
- 12
- 125
- 13
- 14
- 17
- 200
- 2016
- 2020
- 2022
- 30
- 32
- 35%
- 41
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- ικανότητες
- ικανότητα
- Σχετικα
- Απόλυτος
- Αποδέχομαι
- αποδοχή
- πρόσβαση
- πρόσβαση
- προσιτός
- φιλοξενώ
- ολοκληρώσει
- Σύμφωνα με
- Λογαριασμός
- Συσσωρεύω
- ακρίβεια
- ακριβής
- απέναντι
- Πράξη
- δραστήρια
- δραστηριοτήτων
- δραστηριότητα
- πράξεις
- πραγματικά
- προσθέτω
- προσθήκη
- Πρόσθετος
- Επιπλέον πληροφορίες
- Επιπλέον
- διεύθυνση
- Υιοθεσία
- προκαταβολές
- Πλεονέκτημα
- πλεονεκτήματα
- συμβουλεύουν
- Μετά το
- πάλι
- κατά
- Πράκτορας
- παράγοντες
- πριν
- AI
- ai έρευνα
- Συστήματα AI
- αερογραμμή
- AL
- ευθυγράμμιση
- ευθυγραμμισμένος
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- σχεδόν
- κατά μήκος
- ήδη
- Επίσης
- εναλλακτική λύση
- εναλλακτικές λύσεις
- am
- Ασάφεια
- μεταξύ των
- an
- αναλύσει
- και
- ανώνυμος
- Άλλος
- προσδοκώ
- κάθε
- app
- εμφανίζομαι
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- ισχύει
- πλησιάζω
- κατάλληλος
- εφαρμογές
- ΕΙΝΑΙ
- περιοχές
- γύρω
- Φτάνει
- Τέχνη
- άρθρο
- εμπορεύματα
- τεχνητός
- AS
- ζητώ
- ζητώντας
- εκτιμώ
- αξιολόγηση
- εκτίμηση
- προσόν
- βοηθήσει
- Βοηθός
- βοηθούς
- συσχετισμένη
- At
- Προσπάθειες
- προσοχή
- γνωρίσματα
- αυξάνω
- επαυξημένης
- συγγραφέας
- αυτομάτως
- διαθέσιμος
- αποφύγετε
- αποφεύγοντας
- επίγνωση
- μακριά
- πίσω
- πίσω στο δρόμο
- Υπόλοιπο
- μπάλα
- βάση
- βασίζονται
- βασικός
- BE
- επειδή
- γίνονται
- γίνεται
- ήταν
- πριν
- συμπεριφορά
- συμπεριφορές
- πίσω
- είναι
- πίστη
- Πιστεύω
- αγαπημένη
- όφελος
- Berlin
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- βέλτιστες πρακτικές
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Πέρα
- προκατάληψη
- Κομμάτι
- κλείδωμα
- βιβλίο
- και οι δύο
- bots
- Κουτί
- μάρκα
- σεσημασμένος
- το branding
- παραβιάσεις
- Σπάζοντας
- φέρω
- ευρύτερη
- Έφερε
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- απασχολημένος
- αλλά
- κουμπί
- αγορά
- Εξαγορά
- by
- που ονομάζεται
- κλήσεις
- ήρθε
- CAN
- δεν μπορώ
- δυνατότητες
- Σταδιοδρομία
- αυτοκίνητα
- περίπτωση
- περιπτώσεις
- cathy
- Κέντρο
- πρόκληση
- προκλήσεις
- πρόκληση
- ευκαιρία
- άλλαξε
- Κανάλι
- χαρακτήρας
- χαρακτηριστικά
- χαρακτηρίζει
- chatbot
- chatbots
- ChatGPT
- Chen
- παιδί
- επιλογή
- επιλογές
- επιλέγοντας
- καθαρός
- σαφώς
- Κλεισιμο
- στενά
- ΡΟΥΧΑ
- Backup
- κωδικός
- Cohen
- ΣΥΝΑΦΗΣ
- συνεκτικός
- συνεργασία
- συλλογή
- συνδυασμός
- Ελάτε
- έρχεται
- άνετος
- εμπόρευμα
- επικοινωνούν
- Επικοινωνία
- Διαβιβάσεις
- Εταιρείες
- εταίρα
- σύγκριση
- ανταγωνίζονται
- συγκρότημα
- συστατικό
- εξαρτήματα
- συναυλία
- συνοπτικός
- Διεξαγωγή
- συνδεδεμένος
- Συνδετικός
- Διασυνδέσεις
- Εξετάστε
- θεωρώντας
- συνεπής
- σταθερός
- συνεχώς
- κατασκευή
- δόμηση
- επικοινωνήστε μαζί μας
- περιεχόμενο
- συμφραζόμενα
- πλαίσια
- συμφραζόμενα
- συνεχώς
- σύμβαση
- αντίθεση
- συμβάλλει
- συμβάλλοντας
- συμβολή
- αμφιλεγόμενος
- Συνομιλία
- ομιλητικός
- συνομιλία AI
- συνομιλίες
- Δροσερός
- συνεργασία
- συνεργατική
- πυρήνας
- Αντίστοιχος
- θα μπορούσε να
- Ζευγάρι
- Πορεία
- καλύπτονται
- δημιουργία
- δημιουργία
- δημιουργικότητα
- πλάσματα
- αξιόπιστος
- κριτήρια
- crowdsourcing
- Ρεύμα
- Τη στιγμή
- καμπύλη
- πελάτης
- Εξυπηρέτηση πελατών
- Εξυπηρέτηση πελατών
- Πελάτες
- ημερομηνία
- στρατηγική δεδομένων
- βάση δεδομένων
- βάσεις δεδομένων
- νεκρός
- συμφωνία
- δεκαετίες
- αποφασίζει
- Αποφασίζοντας
- αποφάσεις
- βαθύτερη
- ορίζεται
- οπωσδηποτε
- Πτυχίο
- delay
- εξαρτάται
- περιγραφή
- Υπηρεσίες
- σχεδιαστής
- σχεδιαστές
- σχέδιο
- επιθυμητή
- λεπτομερής
- καθέκαστα
- ανάπτυξη
- αναπτύχθηκε
- προγραμματιστές
- ανάπτυξη
- Ανάπτυξη
- συσκευή
- Συσκευές
- διάλογος
- Διάλογος
- διαφορετικές
- διαφοροποιητής
- δύσκολος
- DIG
- Σύνοψη
- ψηφιακό
- Ψηφιακά δίδυμα
- ψηφιακό κόσμο
- κατευθείαν
- ανακάλυψη
- Display
- διανομή
- κατάδυση
- do
- τεκμηρίωση
- έγγραφα
- κάνει
- Σκύλος
- πράξη
- τομέα
- γίνεται
- Μην
- Καταδικασμένος
- κατεβάσετε
- οδηγός
- δυο
- κατά την διάρκεια
- e
- e-commerce
- Ε & Τ
- κάθε
- ευκολότερη
- εκπαιδευτικών
- Αποτελεσματικός
- αποδοτικότητα
- αποτελεσματικός
- είτε
- στοιχεία
- ενσωμάτωση
- προέκυψαν
- εμφάνιση
- αναδύεται
- ενσυναίσθηση
- υπαλλήλους
- εξουσιοδοτώ
- ενεργοποίηση
- ενθαρρύνει
- τέλος
- προσπάθειες
- Ατελείωτη
- ασκούν
- Κινητήρες
- ενίσχυση
- βελτιώσεις
- Ενισχύει
- απολαυστικός
- αρκετά
- εμπλουτίζω
- εμπλουτισμένος
- εμπλουτισμός
- εξασφαλίζω
- Εταιρεία
- ειδικά
- ουσιώδης
- κ.λπ.
- αξιολογώντας
- Even
- τελικά
- ΠΑΝΤΑ
- απόδειξη
- ακριβώς
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- έξοχος
- Εκτός
- υπέρβαση
- ενθουσιασμένοι
- συναρπαστικός
- εκτελέσει
- υφιστάμενα
- αναμένω
- αναμένεται
- ακριβά
- εμπειρία
- πειραματικός
- Εξηγήστε
- εξήγηση
- έκφραση
- εξωτερικός
- Πρόσωπο
- παράγοντας
- εργοστάσια
- παράγοντες
- ΑΠΟΤΥΓΧΑΝΩ
- αποτυγχάνει
- Αποτυχία
- Falls
- ψευδής
- οικείος
- γοητευτικός
- Μόδα
- γρηγορότερα
- ανατροφοδότηση
- αισθάνομαι
- Εικόνα
- φιλτράρισμα
- Οριστικοποιώ
- Εύρεση
- Όνομα
- ταιριάζουν
- σταθερός
- πτήση
- Πτήσεις
- ροή
- Ρεύση
- Ροές
- Συγκέντρωση
- ακολουθήστε
- ακολουθείται
- Εξής
- Για
- μορφή
- επίσημος
- διατύπωση
- Ευτυχώς
- Προς τα εμπρός
- Βρέθηκαν
- τέσσερα
- συχνάζω
- συχνά
- από
- εμπρός
- ματαιώνοντας
- Εκπληρώ
- διασκέδαση
- λειτουργικότητα
- θεμελιώδης
- περαιτέρω
- μελλοντικός
- τυχερών παιχνιδιών
- χάσμα
- συγκεντρώνουν
- General
- γενικά
- παράγουν
- γενεά
- παίρνω
- GitHub
- δεδομένου
- Go
- πηγαίνει
- μετάβαση
- καλός
- εξαιρετική
- Πράσινο
- Έδαφος
- καθοδήγηση
- καθοδηγήσει
- κατευθυντήριων γραμμών
- είχε
- τα χέρια
- συμβαίνω
- συμβαίνει
- Σκληρά
- επιβλαβής
- Έχω
- he
- Υγεία
- ακούω
- βοήθεια
- χρήσιμο
- αυτήν
- εδώ
- κρυμμένο
- Ψηλά
- υψηλής ποιότητας
- υψηλότερο
- υψηλά
- του
- ιστορία
- Επιτυχία
- ολιστική
- ελπίζω
- ελπίζει
- ΚΑΥΤΌ
- Πως
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- τεράστιος
- ανθρώπινος
- Οι άνθρωποι
- χιούμορ
- Hype
- i
- ιδανικά
- αναγνωριστικά
- αναγνωρίζει
- if
- απεικονίζει
- εικόνα
- εικόνες
- φαντασία
- φαντάζομαι
- immersive
- εφαρμοστεί
- σημαντικό
- βελτιωθεί
- βελτίωση
- in
- σε βάθος
- περιλαμβάνουν
- Συμπεριλαμβανομένου
- ενσωματώνω
- Αυξάνουν
- απίστευτα
- ανεξάρτητα
- ατομικές
- βιομηχανίες
- επιβάλλω
- πληροφορίες
- πληροφοριακός
- συμφυής
- αρχικός
- κινήσει
- είσοδοι
- αντί
- ενσωματώσει
- ενσωματωθεί
- Ενσωμάτωση
- ολοκλήρωση
- πρόθεση
- εκ προθέσεως
- αλληλεπιδρούν
- αλληλεπίδραση
- αλληλεπιδράσεις
- διαδραστικό
- Διαδραστικά συστήματα φωνητικής απόκρισης
- ενδιαφερόμενος
- περιβάλλον λειτουργίας
- διεπαφές
- εσωτερικός
- συνυφασμένη
- σε
- εισαγάγει
- εισήγαγε
- Εισαγωγή
- εισαγωγές
- διαισθητική
- επένδυση
- επενδυτικές συστάσεις
- συμμετέχουν
- συμμετοχή
- απομόνωση
- ζήτημα
- θέματα
- IT
- αντικειμένων
- επανάληψη
- επαναλήψεις
- ΤΟΥ
- εαυτό
- IVR
- Ιανουάριος
- ορολογία
- Δουλειά
- άρθρωση
- jpg
- μόλις
- Διατήρηση
- Κλειδί
- λέξεις-κλειδιά
- Είδος
- Ξέρω
- γνώση
- Διαχείριση γνώσης
- γνωστός
- Ετικέτες
- Έλλειψη
- Γλώσσα
- Γλώσσες
- large
- μεγάλης κλίμακας
- μεγαλύτερος
- Αφάνεια
- αργότερα
- δικηγόρος
- που οδηγεί
- Οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθει
- μάθηση
- Άδεια
- αφήνοντας
- Κληροδότημα
- Νομικά
- δανείζω
- μείον
- ας
- Επίπεδο
- επίπεδα
- Μόχλευση
- μόχλευση
- μόχλευσης
- Λουδοβίκος
- Βιβλιοθήκη
- βρίσκεται
- Μου αρέσει
- LIMIT
- Περιωρισμένος
- Ακούγοντας
- ζω
- LLM
- λογική
- Μακριά
- ματιά
- κοιτάζοντας
- ΦΑΊΝΕΤΑΙ
- απώλειες
- Παρτίδα
- πλήθος
- μηχανή
- που
- ταχυδρομική
- Κυρίως
- διατηρήσουν
- Η διατήρηση
- μεγάλες
- κάνω
- ΚΑΝΕΙ
- Κατασκευή
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- Διευθυντές
- τρόπος
- πολοί
- αγορά
- ευκαιρίες της αγοράς
- Ταίριασμα
- συμφωνημένα
- υλικό
- υλικά
- max-width
- Απόφθεγμα
- me
- εννοώ
- νόημα
- μέσα
- Εικόνες / Βίντεο
- medium
- συνάντηση
- Μέλη
- Μνήμη
- ψυχική
- Ψυχική υγεία
- μέθοδοι
- Μιχαήλ
- Microsoft
- ενδέχεται να
- χιλιοστά του δευτερολέπτου
- εξόρυξη
- αποπλανητικός
- παρεξήγηση
- μοντέλο
- μοντέλα
- ΜΟΝΤΕΡΝΑ
- στιγμή
- μήνες
- ηθικός
- περισσότερο
- πιο αποτελεσματικό
- Πρωί
- πλέον
- ως επί το πλείστον
- κίνηση
- πολύ
- πολλαπλούς
- πλήθος
- πρέπει
- my
- τον εαυτό μου
- όνομα
- και συγκεκριμένα
- Φυσικό
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- απαραίτητος
- ανάγκη
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ανάγκες
- αρνητικός
- ποτέ
- Νέα
- νέα εφαρμογή
- επόμενη
- nlp
- Όχι.
- μη τεχνικό
- Ν/Α
- Κανονικά
- Σημειώνεται
- Εννοια
- τώρα
- Απόχρωση
- αριθμός
- πολυάριθμες
- Τσόφλι καρυδιού
- αντικείμενο
- σκοπός
- αντικειμένων
- of
- off
- προσφορά
- προσφέρονται
- προσφορές
- Office
- συχνά
- on
- μια φορά
- ONE
- αποκλειστικά
- επάνω σε
- ανοίξτε
- OpenAI
- λειτουργίας
- λειτουργίες
- Γνώμη
- Ευκαιρίες
- Ευκαιρία
- βελτιστοποίηση
- Βελτιστοποίηση
- βελτιστοποιημένη
- βελτιστοποίηση
- Επιλογή
- Επιλογές
- or
- Πορτοκαλί
- τάξη
- αρχικά
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- αλλιώς
- δικός μας
- έξω
- εξόδους
- εκτός
- επί
- συντριπτική
- δική
- σελίδα
- χαρτιά
- παράδειγμα
- Συνεργάτες
- κόμμα
- πέρασε
- Το παρελθόν
- Διπλώματα ευρεσιτεχνίας
- μονοπάτι
- υπομονετικά
- Πατρίκιος
- πρότυπα
- Παύλος
- People
- για
- γινεται αντιληπτο
- Εκτελέστε
- άδεια
- person
- προσωπικός
- Προσωπικότητα
- Προσωπικά
- Πέτρος
- φυσικός
- επιλέξτε
- Εικόνες
- ρίψη
- Μέρος
- Σκέτη
- σχεδιασμό
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- παιχνίδι
- Σημείο
- σημεία
- φτωχός
- ποπ
- Δημοφιλής
- θέση
- θετικός
- δυνατότητα
- δυνατός
- δυναμικού
- ενδεχομένως
- πρακτική
- πρακτικές
- πρόβλεψη
- προτιμήσεις
- παρουσιάζονται
- πρόληψη
- αρχή
- αρχές
- μυστικότητα
- ιδιωτικός
- προχωρήσει
- διαδικασια μας
- Επεξεργασμένο
- Διεργασίες
- μεταποίηση
- Παράγεται
- Προϊόν
- Προϊόντα
- επαγγελματίας
- προφίλ
- Προγραμματισμός
- προβλέπεται
- διακεκριμένος
- προωθεί
- πρωτόκολλο
- παρέχουν
- παρέχει
- χορήγηση
- Ψυχολογία
- δημόσιο
- δημοσιεύθηκε
- σκοπός
- Σπρώξτε
- ωθεί
- ποιότητα
- ποσότητα
- ερωτήματα
- Ερωτήσεις
- γρήγορα
- κατατάσσουν
- Κατάταξη
- μάλλον
- αντίδραση
- έτοιμος
- πραγματικός
- πραγματικό κόσμο
- Πραγματικότητα
- αναγνώριση
- αναγνωρίζω
- αναγνωρίζοντας
- συστάσεις
- επαναλαμβανόμενα
- Red
- Επαναπροσδιορισμός
- μείωση
- παραπέμπω
- αναφορά
- αναφορές
- αναφέρεται
- αναφέρεται
- αντανακλούν
- αντικατοπτρίζει
- σχετίζεται με
- απελευθερώνουν
- συνάφεια
- βασιζόμενοι
- παραμένουν
- επαναλαμβάνω
- αντικατασταθούν
- απάντηση
- ζητήσει
- αιτήματα
- απαιτείται
- απαιτήσεις
- Απαιτεί
- έρευνα
- μοιάζει
- Ανάλυση
- Υποστηρικτικό υλικό
- Απάντηση
- απαντώντας
- απάντησης
- απαντήσεις
- υπεύθυνος
- εστιατόριο
- με αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- αποκαλύπτω
- Πλούσιος
- δεξιά
- Κίνδυνος
- Άρθρο
- κανόνες
- τρέξιμο
- ένα ασφαλές
- Ασφάλεια
- Είπε
- ίδιο
- ικανοποίηση
- αποθηκεύονται
- λένε
- Απεριόριστες δυνατότητες
- Κλίμακα
- απολέπιση
- επιστημονικός
- έκταση
- Οθόνη
- Αναζήτηση
- Δεύτερος
- δευτερόλεπτα
- Τμήμα
- δείτε
- δει
- ευαίσθητος
- Σειρές
- υπηρεσία
- σειρά
- τον καθορισμό
- ρυθμίσεις
- διάφοροι
- θα πρέπει να
- δείχνουν
- παρουσιάζεται
- Δείχνει
- πλευρά
- υπογράψουν
- σημαντικά
- παρόμοιες
- Απλούς
- απλότητα
- αφού
- Συνεδρίαση
- κατάσταση
- καταστάσεων
- δεξιότητες
- small
- λειαίνων
- Απόσπασμα
- So
- Μ.Κ.Δ
- καθιστώ κοινωνικόν
- Μαλακός
- πωλούνται
- λύση
- Λύσεις
- μερικοί
- Κάποιος
- κάτι
- μερικές φορές
- σύντομα
- Πηγές
- Χώρος
- εκτείνεται
- μιλούν
- Ομιλητής
- Ηχεία
- ομιλία
- ειδικευμένος
- συγκεκριμένες
- ειδικά
- εξειδίκευση
- ομιλία
- Αναγνώριση ομιλίας
- ταχύτητα
- Εκκίνηση
- ξεκίνησε
- ξεκινά
- Δήλωση
- δηλώσεις
- Μελών
- σταθμός
- στατιστικός
- παραμονή
- κατευθύνει
- πηδαλιούχηση
- Βήμα
- Βήματα
- Ακόμη
- στάθμευση
- αποθηκεύονται
- Ιστορία
- ειλικρινής
- στρατηγικές
- Στρατηγική
- εξορθολογισμό
- στρες
- δομή
- δομημένος
- μελέτες
- στυλ
- ουσιώδης
- επιτυχία
- επιτυχής
- Επιτυχώς
- τέτοιος
- Προτείνει
- κατάλληλος
- σουίτα
- συνοψίζω
- ΠΕΡΙΛΗΨΗ
- υποστήριξη
- βέβαιος
- Κούνια
- διακόπτης
- συμβολικός
- σύνταξη
- συνθετικός
- σύστημα
- συστήματα
- τραπέζι
- Πάρτε
- Takeaways
- Συζήτηση
- ομιλία
- Βρύσες
- στόχος
- στόχους
- Έργο
- εργασίες
- διδακτός
- Διδασκαλία
- Μέλη ομάδας
- Τεχνικός
- τεχνική
- Τεχνολογία
- τηλεθεραπεία
- όροι
- εδάφη
- Δοκιμές
- κείμενο
- από
- Ευχαριστώ
- ότι
- Η
- Το μέλλον
- οι πληροφορίες
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τους
- τότε
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- πράγματα
- νομίζω
- Σκέψη
- Τρίτος
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- Μέσω
- Ετσι
- εισιτήριο
- εισιτήρια
- ώρα
- φορές
- προς την
- μαζι
- ένδειξη
- αύριο
- TONE
- πολύ
- εργαλεία
- ΚΟΡΥΦΑΙΑ
- τοπικός
- προς
- προς
- τροχιά
- Παρακολούθηση
- Διαπραγμάτευσης
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- Μεταμορφώστε
- μετασχηματίζεται
- μετάβαση
- μεταβάσεις
- μεταδίδουν
- ενεργοποιήθηκε
- αληθής
- προσπαθώ
- ΣΤΡΟΦΗ
- Στροφή
- μετατρέπει
- Δίδυμοι
- δύο
- τυπικός
- ui
- υφίσταται
- καταλαβαίνω
- κατανοητός
- κατανόηση
- μοναδικός
- Παγκόσμιος
- παγκοσμίως
- περιττός
- up-to-ημερομηνία
- ενημερώσεις
- ενημέρωση
- us
- χρηστικότητα
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- Η εμπειρία χρήστη
- Διεπαφής χρήστη
- σχεδιασμός διεπαφής χρήστη
- φιλική προς το χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- ux
- UX σχεδιασμού
- ux σχεδιαστής
- ux σχεδιαστές
- έγκυρος
- Πολύτιμος
- αξία
- ποικιλία
- διάφορα
- πολύπλευρος
- Εναντίον
- πολύ
- μέσω
- Θύμα
- Πραγματικός
- εικονικός βοηθός
- Εικονική πραγματικότητα
- Φωνή
- vs
- χυδαίος
- W3
- Τοίχος
- θέλω
- θέλει
- ήταν
- κύματα
- Τρόπος..
- τρόπους
- we
- Πλούτος
- Ιστοσελίδα : www.example.gr
- ιστοσελίδες
- ΛΟΙΠΌΝ
- ήταν
- Τι
- Τι είναι
- Τροχός
- πότε
- οποτεδήποτε
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- WHY
- θα
- παράθυρα
- με
- χωρίς
- λόγια
- Εργασία
- εργαζομένων
- κόσμος
- ανησυχητικό
- θα
- γράφω
- έτος
- χρόνια
- Εσείς
- νέος
- Σας
- zephyrnet
- Ζυρίχη