LLM-ide kasutamine oma töövoogude sujuvamaks muutmiseks ja automatiseerimiseks

LLM-ide kasutamine oma töövoogude sujuvamaks muutmiseks ja automatiseerimiseks

Ajatempel: 7. aprill 2023 kell 5:14

Olenemata sellest, kas töötate väikeses idufirmas või suures rahvusvahelises ettevõttes, on suur tõenäosus, et olete töövoo automatiseerimisest juba kuulnud. Tegelikult on tõenäoliselt veelgi suurem võimalus, et olete suhelnud tööriistade ja elementidega, mis teatud määral automatiseerivad teatud osa teie töökoormusest. Alates abistamisest sellistes ülesannetes nagu meilide sortimine ja indekseerimine; Sisestades andmeid lehele või hallates oma töö jaoks olulisi digitaalseid dokumente, et täielikult automatiseerida olulised äriprotsessid, on töövoo automatiseerimine muutunud edukate ettevõtete igapäevaelus üha olulisemaks tööriistaks.

Siiski traditsioonilised töövoo automaatika protsessid ei ole piiranguteta: näiteks sõltuvad need rangetest reeglitest, mille ulatus ja mastaapsus on definitsiooni järgi piiratud ning mille tõhusaks toimimiseks on sageli vaja inimese panust. Pealegi, kuna need nõuavad inimese panust, avab see tee inimlikele eksimustele, rääkimata sellest, et need tööriistad ei saa ka usaldusväärselt otsuseid langetada. Siin tulevad mängu AI ja suured keelemudelid, kuna vestlusrobotite nagu ChatGPT integreerimine töövoo automatiseerimisprotsessi võib nende tööriistade tõhusust ja tõhusust plahvatuslikult suurendada.

AI roll töövoo automatiseerimises

Varem piirdus töövoo automatiseerimine skriptide ja üldise programmeerimise piirangutega. Sellisena nõudsid need tööriistad alati vähemalt vähesel määral inimeste jälgimist ja suhtlemist, et tagada nende kavandatud toimimine, mis nurjab automatiseerimise eesmärki. Veelgi enam, ülesanded, mis nõuavad keerukamaid koostoimeid, nagu tulemuste ennustamine andmesisendite põhjal ja andmemustrite analüüs, et tuvastada ja kaitsta pettuste eest, on kõik nende traditsiooniliste töövoo automatiseerimise jõupingutuste puhul kättesaamatud.

Lisades tehisintellekti töövoo automatiseerimise valdkonda, saame katta laiemat valikut ülesandeid ja isegi käsitleda protsesse, mis muidu oleksid varem olnud võimatud, näiteks ülalmainitud. Tehisintellekti töövoo automatiseerimisprotsessidesse rakendamise muud eelised hõlmavad paremat otsuste tegemist; ennustav analüütika; muuhulgas pildi- ja kõnetuvastus ning robot-protsesside automatiseerimine.

Selle rakendamise hea näide on Nanonets kasutab AI-d e-posti sõelumise automatiseerimiseks, vähendades selle standardülesande täitmiseks vajalikku tööaega ja käsitsi tööd. Üks Nanonetsi põhirakendusi on andmete kogumise lihtsustamine tehisintellekti kasutamise kaudu. Täpsemalt võimaldab meie tehisintellekt koguda täpset teavet mis tahes dokumendist, isegi nendest, mis ei järgi standardseid malle, ning kinnitada ja eksportida seda vastavalt teie vajadustele.

See meie tehisintellekti spetsiifiline komponent ühtlustab ja optimeerib oluliselt dokumendihalduse töövoog, pakkudes samal ajal puhast teavet, vähendades inimlike eksimuste tõenäosust.

Mis on LLM?

LLM ehk Large Language Model on arenenud tehisintellekti tüüp, mis suudab antud sisendi põhjal genereerida inimesesarnast teksti. Neid mudeleid, nagu OpenAI GPT-4, õpetatakse kasutama tohutul hulgal andmeid, et mõista konteksti, genereerida sisukaid vastuseid ja täita keerulisi ülesandeid. LLM-e võimendades saavad ettevõtted ja üksikisikud automatiseerida oma töövoogude erinevaid aspekte, suurendades tootlikkust ja vähendades inimlikke vigu.

Kuidas LLM-id aitavad töövoo automatiseerimist täiustada?

Isegi hoolimata edusammudest, mida tehisintellekt on viimastel aastatel näinud, ja hoolimata selle kasvavast rollist töövoo automatiseerimises, on sellel tööriistal siiski mõned olulised piirangud. Täpsemalt öeldes puudub tehisintellektil iseenesest võime töödelda loomuliku keele sisestusi ja neil on piiratud meetodid kasutaja täpsetele vajadustele vastavate isikupärastatud andmete loomiseks.

Siin tulevad mängu suured keelemudelid (LLM-id), mis annavad tehisintellektile täiendava sügavuse, võimaldades neil mitte ainult töödelda suuri andmemahtusid, vaid mõista töötlemiseks ka kasutaja nõudmisi loomuliku keele sisendite põhjal. ning esitada andmed tõhusal ja kasutajasõbralikul viisil. Hiljutised arendused vestlusrobotites, nagu ChatGPT, on võimaldanud integreerida GPT-4 LLM-i teatud töövoo automatiseerimise püüdlustega. Ettevõtted, nagu Zapier, on hiljuti lisanud selle tehnoloogia oma olemasolevatesse pakkumistesse, andes neile palju rohkem paindlikkust ja ületades enamiku AI-lahenduste varasematest piirangutest.

Keelesisendite töötlemise võimalus avab võimaluse rohkemate automatiseerimispüüdluste jaoks, eriti mis puudutab kasutajate suhtlemist ja kaasamist. Sellisena sillutab see arendus teed praktilisematele kasutusvõimalustele, nagu AI kasutamine kasutajate ja klientidega vahetuks suhtlemiseks.

Hea näide nendest arengutest on kuidas Uber kasutab tehisintellekti ja LLM-e kasutajate ja draiverite vahelise suhtluse sujuvamaks muutmiseks. See toimib nii, et kui kasutaja või juht sisestab vestlusfunktsiooni kaudu päringu, töötleb selle Michelangelo AI loomuliku keele töötlemise komponent teksti eesmärgi tuvastamiseks ja annab vastuseid, mida kasutajad saavad üheainsa valikuga valida. puudutage. See muudab juhi jaoks reisi palju turvalisemaks, kuna nad saavad hoida oma tähelepanu navigeerimisel, ilma et peaksid tekstidele või kõnedele käsitsi vastama, tagades samal ajal ka selle, et kliendid saavad oma tekstidele õigeaegsed vastused.

Samal viisil Coca Cola on ka AI-ga tegelenud oma kaasaegsete müügiautomaatidega, mis on ühendatud Coca Cola Freestyle'i rakendusega, et hõlbustada nendest automaatidest jookide ostmisel poS-i toiminguid. Rakendamine aitab koguda ka olulisi andmeid, nagu üksikud ostud, mida omakorda saavad automaatselt jäädvustada ja Interneti-toega müügiautomaadid kasutada, et soodustada selle piirkonna populaarseimate jookide ladustamist, mis parandab müüki. Lisaks lisab AI kasutaja kaasamise töövoogu ka mängulisuse aspekti, võimaldades kasutajatel suhelda oma pardal oleva vestlusbotiga Facebook Messengeri kaudu, mis kasutab NLP-d, et kohandada oma keelt ja isiksust kasutajapõhiselt.

Kõik need uuendused ei ole aga seotud kasutajate kaasamise ja turunduse parandamisega. Juhtum, IBM Watsoni AI platvorm kasutab LLM-i, et lisada oma tehisintellekti lahendusse loomuliku keele töötlemise võimalused, andes sellele võimaluse teenindada mitmesuguseid tööstusharusid, sealhulgas tervishoid, rahandus ja klienditeenindus. AI on võimeline mõistma loomuliku keele sisendeid; andmete kogumine mustrite loomiseks ja mitmekülgse ülevaate pakkumine kasutajate töövoo automatiseerimise parandamiseks.

AI ja LLM on muutunud oluliseks ka farmaatsiavaldkonnas, kuna sellised ettevõtted nagu Johnson & Johnson võtsid kunagi kasutusele need, et töödelda ja analüüsida tohutuid teadustekste ja kirjandust. Loodeti, et loomuliku keele töötlemise ja masinõppe algoritmide abil suudab AI esile tõsta ja soovitada potentsiaalseid meetodeid uute ravimite väljatöötamiseks, mis omakorda on tohutu õnnistus ravimite avastamise protsessi töövoo automatiseerimisel. Kuigi toode ise on lõpetatud alates 2019. aastast halbade finantstulemuste tõttu tõstab see esile nende tehnoloogiate võimalikud kasutusvõimalused ravimite avastamise valdkonnas.

LLM-ide kasutamine töövoogude automatiseerimiseks

Suurte keelemudelite (LLM) võimsuse ärakasutamine võib töövooge oluliselt lihtsustada ja aega säästa. Alates e-kirjade koostamisest ja sisu loomisest kuni projektijuhtimise automatiseerimise ja klienditoe pakkumiseni saavad LLM-id mõista ja tõlgendada kasutajate sisendeid, et luua kontekstuaalselt asjakohaseid väljundeid. Siin on mõned levinumad kasutusjuhtumid, mille puhul LLM-id võivad oluliselt aidata tootlikkust parandada.

Meilide ja muu suhtluse koostamine

LLM-e saab kasutada meilide, sotsiaalmeedia värskenduste ja muude suhtlusviiside koostamiseks. Lühiülevaate või põhipunktide esitamisega saab LLM luua hästi struktureeritud, sidusa ja kontekstuaalselt asjakohase sõnumi. See säästab aega ja tagab, et teie suhtlus on selge ja professionaalne.

Oleme loonud lihtsa tehisintellekti meiliparseri tööriista, mis aitab teil luua kasutusvalmis e-kirju, andes sellele lihtsa sisendi. Proovige tasuta

LLM-ide kasutamine oma töövoogude täiustamiseks ja automatiseerimiseks PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Sisu genereerimine

Olenemata sellest, kas peate looma ajaveebipostitusi, tootekirjeldusi või turundusmaterjale, saavad LLM-id aidata kvaliteetse sisu loomisel. Esitage lihtsalt ülevaade või teema ja LLM kasutab oma tohutut teadmistebaasi kaasahaarava, informatiivse ja hästi struktureeritud sisu koostamiseks.

Ülesannete automatiseerimine

LLM-e saab integreerida erinevate ülesannete haldussüsteemidega, nagu Trello, Asana või Monday.com, et automatiseerida projektide ja ülesannete haldamist. Loomuliku keele töötlust kasutades saavad LLM-id mõista ja tõlgendada kasutajate sisestusi, luua ülesandeid, värskendada olekuid ja määrata prioriteete ilma käsitsi sekkumiseta.

Andmete analüüs ja aruandlus

LLM-e saab kasutada suurte andmekogumite analüüsimiseks ja aruannete või kokkuvõtete loomiseks. Varustades LLM-ile asjakohast teavet, saab ta tuvastada suundumusi, mustreid ja teadmisi, muutes toorandmed kasutatavaks luureandmeteks. See võib olla eriti väärtuslik ettevõtetele, kes soovivad teha andmepõhiseid otsuseid.

Klienditugi

Integreerides LLM-id oma klienditoe süsteemidesse, saate korduma kippuvatele küsimustele vastuseid automatiseerida, vähendades sellega oma tugimeeskonna töökoormust. LLM-id saavad aru kliendi päringu kontekstist ja kavatsusest, genereerides reaalajas kasulikke ja täpseid vastuseid.

Programmeerimisabi

LLM-e saab kasutada koodijuppide genereerimiseks, silumiseks soovituste andmiseks või parimate programmeerimistavade kohta juhiste pakkumiseks. Kasutades LLM-i tohutuid teadmisi programmeerimiskeelte ja -raamistike kohta, saavad arendajad säästa aega ja tagada, et nende kood on optimeeritud ja tõhus.

LLM-ide rakendamise parimad tavad

Tuvastage sobivad kasutusjuhud

Enne LLM-i integreerimist oma töövoogudesse on oluline tuvastada ülesanded, mis sobivad hästi automatiseerimiseks. Ideaalsed kandidaadid on ülesanded, mis hõlmavad korduvaid protsesse, nõuavad loomuliku keele mõistmist või hõlmavad sisu loomist.

Alustage pilootprojektiga

LLM-ide rakendamisel on hea alustada väikese pilootprojektiga. See võimaldab teil enne suurendamist hinnata LLM-i tõhusust, täpsustada oma lähenemisviisi ja tuvastada võimalikud väljakutsed.

Jälgige ja optimeerige

Nagu iga AI-põhise tehnoloogia puhul, võivad LLM-id vajada peenhäälestamist ja optimeerimist, et tagada nende vastavus teie konkreetsetele vajadustele. Jälgige regulaarselt LLM-i toimivust, koguge kasutajatelt tagasisidet ja tehke selle tõhususe parandamiseks vajalikke muudatusi.

Järeldus

Oleme vaevalt pinda kriimustanud, kui rääkida sellest, kuidas LLM-id, nagu GPT-4, muudavad töövoo automatiseerimise valdkonda revolutsiooni. Kõik need tõendid viitavad tõsiasjale, et ettevõtluse tulevik näeb palju suuremat tehisintellekti kaasamist vahendina, mis toetab nii personali kui ka nende potentsiaalsete klientide ja kasutajate ülesandeid ja püüdlusi.

Kas olete suhelnud mõne LLM-põhise töövoo automatiseerimise tööriistaga? Jagage julgelt oma kogemusi ja mõtteid meiega!

Ajatempel:

Veel alates Tehisintellekt ja masinõpe