מינוף לימודי LLM כדי לייעל ולהפוך את זרימות העבודה שלך לאוטומטיות

בין אם אתה עובד בסטארט-אפ קטן, או בתאגיד חוצה לאומי גדול, יש סיכוי טוב שכבר שמעתם על אוטומציה של זרימת עבודה. למעשה, סביר להניח שיש סיכוי גדול עוד יותר שקיימת אינטראקציה עם כלים ואלמנטים שמאוטמים חלק מעומס העבודה שלך, במידה מסוימת. מסיוע במשימות כמו מיון ואינדקס מיילים; הזנת נתונים בגיליון, או ניהול מסמכים דיגיטליים חיוניים לעבודה, לאוטומציה מלאה של תהליכים עסקיים חיוניים, אוטומציה של זרימת עבודה הפכה יותר ויותר לכלי חיוני לחיי היום-יום בעסקים מצליחים.

עם זאת, מסורתי אוטומציה זרימת עבודה תהליכים אינם חסרי מגבלות: למשל, הם תלויים במערכת קפדנית של כללים, אשר מעצם הגדרתם מוגבלים בהיקף וביכולת הרחבה, ולעתים קרובות ידרשו קלט אנושי כדי לבצע ביעילות. יתרה מכך, מכיוון שהם דורשים קלט אנושי, זה פותח דרך לטעות אנוש, שלא לדבר על כך שכלים אלה גם אינם יכולים לסייע בקבלת החלטות באופן מהימן. כאן נכנסים לתמונה מודלים של AI ו-Large Language, שכן שילוב צ'אטבוטים כמו ChatGPT בתהליך האוטומציה של זרימת העבודה יכולה להגביר באופן אקספוננציאלי את האפקטיביות והיעילות של הכלים הללו.

---

התפקיד של AI באוטומציה של זרימת עבודה

בעבר, אוטומציה של זרימת עבודה הייתה מוגבלת לאילוצי הסקריפטים והתכנות הכולל. ככאלה, כלים אלה תמיד דרשו לפחות מעט של ניטור ואינטראקציה אנושית כדי להבטיח שהם פועלים כמתוכנן, מה שמביס את מטרת האוטומציה. יתרה מזאת, משימות שידרשו אינטראקציות מורכבות יותר כמו חיזוי תוצאות על סמך קלט נתונים וניתוח דפוסי נתונים כדי לזהות ולהגן מפני הונאה, אם למנות זוג, כולן אינן בהישג יד כשמדובר במאמצי האוטומציה המסורתיים הללו של זרימת עבודה.

על ידי שילוב של בינה מלאכותית לתחום האוטומציה של זרימת עבודה, נוכל לכסות מגוון רחב יותר של משימות, ואפילו לטפל בתהליכים שאחרת היו בלתי אפשריים בעבר, כמו אלה שהוזכרו לעיל. יתרונות נוספים של הטמעת בינה מלאכותית בתהליכי האוטומציה של זרימת העבודה כוללים קבלת החלטות משופרת; ניתוח חיזוי; זיהוי תמונה ודיבור, ואוטומציה רובוטית של תהליכים, בין היתר.

דוגמה טובה ליישום זה היא כיצד Nanonets משתמש בבינה מלאכותית כדי להפוך את ניתוח הדוא"ל לאוטומטי, צמצום זמני אספקה ​​ומאמץ ידני הנדרש להשלמת משימה סטנדרטית זו. אחד מיישומי הליבה של Nanonets סובב סביב פישוט מאמצי לכידת הנתונים באמצעות שימוש בבינה מלאכותית. באופן ספציפי, הבינה המלאכותית שלנו מאפשרת לאסוף את המידע המדויק שאתה צריך מכל מסמך - אפילו מאלה שלא עוקבים אחר התבניות הסטנדרטיות - ולאמת ולייצא אותו לפי הדרישות שלך.

הרכיב הספציפי הזה של ה-AI שלנו מייעל מאוד ומייעל את זרימת עבודה של ניהול מסמכים, תוך הפקת מידע נקי עם סיכויים מופחתים לטעות אנוש.

---

מה זה LLM?

LLM, או Large Language Model, הוא סוג מתקדם של בינה מלאכותית שיכולה ליצור טקסט דמוי אדם על סמך קלט נתון. מודלים אלה, כמו GPT-4 של OpenAI, מאומנים על כמויות עצומות של נתונים כדי להבין את ההקשר, ליצור תגובות משמעותיות ולבצע משימות מורכבות. על ידי מינוף של LLMs, עסקים ואנשים יכולים להפוך היבטים שונים של זרימות העבודה שלהם לאוטומטיות, לשפר את הפרודוקטיביות ולהפחית טעויות אנוש.

כיצד לימודי LLM עוזרים לשפר אוטומציה של זרימת עבודה?

אפילו עם ההתקדמות שראתה הבינה המלאכותית בשנים האחרונות, ולמרות תפקידו ההולך וגדל באוטומציה של זרימת עבודה, לכלי זה עדיין יש כמה מגבלות מכריעות במה שהוא יכול להשיג. ליתר דיוק, AI כשלעצמם חסר את היכולת לעבד קלט שפה טבעית, ויש להם שיטות מוגבלות להפקת נתונים מותאמים אישית הנותנים מענה לצרכיו המדויקים של המשתמש.

כאן נכנסים לתמונה מודלים של שפה גדולה (LLM), המעניקים ל-AI שכבת עומק נוספת, המאפשרת להם לא רק לעבד כמויות גדולות של נתונים, אלא גם להבין את הדרישות של המשתמש בהתבסס על קלט שפה טבעית, על מנת לעבד ולהציג את הנתונים בצורה יעילה וידידותית למשתמש. התפתחויות אחרונות בצ'אטבוטים כגון ChatGPT אפשרו שילוב של GPT-4 LLM עם מאמצים מסוימים של אוטומציה של זרימת עבודה. עסקים כמו Zapier שילבו לאחרונה את הטכנולוגיה הזו בהצעות הקיימות שלהם, מה שהעניק להם הרבה יותר גמישות ומתגבר על רוב מגבלות העבר של פתרונות הבינה המלאכותית שלה.

היכולת לעבד קלט שפה פותחת את השדה למאמצי אוטומציה נוספים, במיוחד כשמדובר באינטראקציות של משתמשים ומעורבות. ככזה, פיתוח זה סולל את הדרך לשימושים מעשיים יותר, כגון שימוש בבינה מלאכותית לאינטראקציה ישירה עם משתמשים ולקוחות.

דוגמה טובה להתפתחויות הללו היא איך אובר משתמשת בבינה מלאכותית ו-LLM לייעל את התקשורת בין המשתמשים והנהגים. הדרך שבה זה עובד היא שבכל פעם שמשתמש או נהג מזין שאילתה דרך תכונת הצ'אט, רכיב עיבוד השפה הטבעית של ה-Michelangelo AI שלו יעבד את הטקסט כדי להבחין בכוונה, ויפיק תגובות שהמשתמשים יוכלו לבחור עם יחיד בֶּרֶז. זה הופך את הנסיעה לבטוחה הרבה יותר עבור הנהג, מכיוון שהם יכולים לשמור את תשומת הלב שלהם בניווט, ללא צורך להגיב ידנית להודעות טקסט או שיחות, ובמקביל להבטיח שהלקוחות יקבלו תגובות בזמן לטקסטים שלהם.

באותה וריד, קוקה קולה גם התעסקה בבינה מלאכותית עם המכונות האוטומטיות המודרניות שלהם, שמתחברות לאפליקציית Coca Cola Freestyle כדי להקל על פעולות PoS בעת רכישת משקאות מהמכונות הללו. ההטמעה גם עוזרת ללכוד נתונים חשובים כמו רכישות בודדות, שבתורן ניתן ללכוד אוטומטית ולהשתמש בהן על ידי המכונות האוטומטיות המאופשרות באינטרנט כדי לעודד אחסון של המשקאות הפופולריים ביותר באותו אזור, ולשפר את המכירות. בנוסף, בינה מלאכותית מוסיפה גם היבט "גימיפיקציה" לזרימת העבודה של מעורבות המשתמשים, בכך שהיא מאפשרת למשתמשים ליצור אינטראקציה עם הצ'אטבוט המשולב שלו באמצעות Facebook Messenger, המשתמשת ב-NLP כדי להתאים את השפה והאישיות שלו על בסיס משתמש.

עם זאת, לא כל החידושים הללו קשורים לשיפור מעורבות המשתמש והשיווק. מקרה לגופו, פלטפורמת הבינה המלאכותית של יבמ ווטסון משתמשת ב-LLM כדי לשלב יכולות עיבוד שפה טבעית בפתרון הבינה המלאכותית שלה, מה שנותן לו את היכולת לתת שירות למגוון רחב של תעשיות כולל שירותי בריאות, פיננסים ותחומי שירות לקוחות. ה-AI מסוגל להבין קלט שפה טבעית; לכידת נתונים כדי לבסס דפוסים, ומתן מגוון רחב של תובנות כדי לשפר את האוטומציה של זרימת העבודה של המשתמשים שלה.

בינה מלאכותית ו-LLM הפכו גם למכשירים בתחום התרופות, שכן חברות כמו ג'ונסון אנד ג'ונסון אימצו פעם את השימוש בהן כדי לעבד ולנתח כמויות עצומות של טקסטים וספרות מדעיים. הציפייה הייתה שבאמצעות עיבוד שפה טבעית ואלגוריתמים של למידת מכונה, ה-AI יוכל להדגיש ולהציע שיטות פוטנציאליות לפיתוח תרופות חדשות, אשר בתורו מהווה ברכה מסיבית באוטומציה של זרימת העבודה של תהליך גילוי התרופות. בעוד המוצר עצמו הופסק החל משנת 2019 בשל ביצועים פיננסיים גרועים, הוא מדגיש את השימושים הפוטנציאליים של טכנולוגיות אלו בתחום גילוי תרופות.

---

שימוש ב-LLMs כדי להפוך זרימות עבודה לאוטומטיות

מינוף הכוח של מודלים של שפה גדולה (LLMs) יכול לפשט מאוד את זרימות העבודה ולחסוך זמן. החל מניסוח הודעות דוא"ל ויצירת תוכן ועד לאוטומציה של ניהול פרויקטים ומתן תמיכת לקוחות, LLMs יכולים להבין ולפרש את תשומות המשתמש כדי ליצור פלטים רלוונטיים מבחינה הקשרית. הנה כמה מקרי שימוש נפוצים שבהם LLMs יכולים לעזור מאוד לשפר את הפרודוקטיביות.

ניסוח מיילים ותקשורת אחרת

ניתן להשתמש ב-LLM כדי לנסח מיילים, עדכוני מדיה חברתית וצורות תקשורת אחרות. על ידי מתן מתאר קצר או נקודות מפתח, ה-LLM יכול ליצור מסר מובנה היטב, קוהרנטי ורלוונטי מבחינה הקשרית. זה חוסך זמן ומבטיח שהתקשורת שלך ברורה ומקצועית.

יצרנו כלי פשוט לניתוח דוא"ל בינה מלאכותית שעוזר לך ליצור אימיילים מוכנים לשימוש על ידי מתן קלט פשוט. נסה בחינם

---

יצירת תוכן

בין אם אתה צריך ליצור פוסטים בבלוג, תיאורי מוצרים או חומרי שיווק, LLMs יכולים לעזור על ידי יצירת תוכן באיכות גבוהה. כל שעליך לעשות הוא לספק מתאר או נושא, וה-LLM ישתמש בבסיס הידע העצום שלו כדי ליצור תוכן מרתק, אינפורמטיבי ובנוי היטב.

אוטומציה של משימות

ניתן לשלב LLMs עם מערכות ניהול משימות שונות, כמו Trello, Asana או Monday.com, כדי להפוך את ניהול הפרויקטים והמשימות לאוטומטיים. באמצעות עיבוד שפה טבעית, LLMs יכולים להבין ולפרש קלט של משתמשים, יצירת משימות, עדכון סטטוסים והקצאת עדיפויות ללא צורך בהתערבות ידנית.

ניתוח נתונים ודיווח

ניתן להשתמש ב-LLMs כדי לנתח מערכי נתונים גדולים ולהפיק דוחות או סיכומים. על ידי מתן מידע רלוונטי ל-LLM, הוא יכול לזהות מגמות, דפוסים ותובנות, ולהפוך נתונים גולמיים למודיעין שניתן לפעול. זה יכול להיות בעל ערך במיוחד לעסקים המעוניינים לקבל החלטות מונחות נתונים.

שירות לקוחות

על ידי שילוב LLMs במערכות תמיכת הלקוחות שלך, אתה יכול להפוך את התשובות לשאלות נפוצות לאוטומטיות, ולהפחית את עומס העבודה על צוות התמיכה שלך. אנשי LLM יכולים להבין את ההקשר והכוונה של השאילתה של לקוח, וליצור תגובות מועילות ומדויקות בזמן אמת.

סיוע בתכנות

ניתן להשתמש ב-LLMs כדי ליצור קטעי קוד, לספק הצעות לניפוי באגים או להציע הנחיות לגבי שיטות תכנות מומלצות. על ידי מינוף הידע הרב של ה-LLM בשפות תכנות ומסגרות, מפתחים יכולים לחסוך זמן ולהבטיח שהקוד שלהם מותאם ויעיל.

---

שיטות עבודה מומלצות ליישום לימודי LLM

זיהוי מקרי שימוש מתאימים

לפני שילוב LLM בזרימות העבודה שלך, חיוני לזהות משימות שמתאימות היטב לאוטומציה. משימות הכרוכות בתהליכים שחוזרים על עצמם, דורשות הבנת שפה טבעית, או כרוכות בהפקת תוכן הן מועמדות אידיאליות.

התחל עם פרויקט פיילוט

בעת יישום LLMs, מומלץ להתחיל עם פרויקט פיילוט קטן. זה מאפשר לך לאמוד את האפקטיביות של ה-LLM, לחדד את הגישה שלך ולזהות אתגרים פוטנציאליים לפני שתתרחב.

לפקח ולבצע אופטימיזציה

כמו בכל טכנולוגיה מונעת בינה מלאכותית, LLMs עשויים לדרוש כוונון עדין ואופטימיזציה כדי להבטיח שהם עונים על הצרכים הספציפיים שלך. עקוב באופן קבוע אחר הביצועים של ה-LLM, אסוף משוב מהמשתמשים ובצע את ההתאמות הנדרשות כדי לשפר את יעילותו.

סיכום

בקושי שרטנו את פני השטח כשזה מגיע לאופן שבו LLMs כמו GPT-4 מחוללים מהפכה בתחום האוטומציה של זרימת העבודה. כל העדויות הללו מצביעות על העובדה שעתיד העסקים יראה במעורבות בינה מלאכותית גדולה בהרבה ככלי לתמוך במשימות ובמאמצים של אנשי הצוות, כמו גם של לקוחות ומשתמשים פוטנציאליים.

האם יצרת אינטראקציה עם כלי אוטומציה מבוססי LLM כלשהם? אתם מוזמנים לשתף אותנו בחוויותיכם ובמחשבותיכם!

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/