Izkoriščanje LLM za poenostavitev in avtomatizacijo vaših delovnih tokov

Izkoriščanje LLM za poenostavitev in avtomatizacijo vaših delovnih tokov

Časovni žig: 7. april 2023 5

Ne glede na to, ali delate v majhnem zagonskem podjetju ali v veliki nadnacionalni korporaciji, obstaja velika verjetnost, da ste že slišali za avtomatizacijo poteka dela. Pravzaprav verjetno obstaja še večja možnost, da ste sodelovali z orodji in elementi, ki do neke mere avtomatizirajo del vaše delovne obremenitve. Od pomoči pri opravilih, kot je razvrščanje in indeksiranje e-pošte; vnašanje podatkov v list ali upravljanje digitalnih dokumentov, pomembnih za delo, do popolne avtomatizacije ključnih poslovnih procesov, je avtomatizacija poteka dela vse bolj postala bistveno orodje za vsakodnevno življenje v uspešnih podjetjih.

Vendar tradicionalno avtomatizacija dela procesi niso brez svojih omejitev: odvisni so na primer od strogega nabora pravil, ki so po definiciji omejena glede obsega in razširljivosti ter bodo za učinkovito delovanje pogosto zahtevala človeški vnos. Poleg tega, ker zahtevajo človeški vnos, to odpira pot človeškim napakam, da ne omenjam, da ta orodja prav tako ne morejo pomagati pri zanesljivem odločanju. Tukaj pridejo v igro AI in veliki jezikovni modeli, saj lahko integracija chatbotov, kot je ChatGPT, v proces avtomatizacije delovnega toka eksponentno poveča učinkovitost in učinkovitost teh orodij.

Vloga umetne inteligence pri avtomatizaciji poteka dela

V preteklosti je bila avtomatizacija delovnega toka omejena na omejitve njenih skriptov in celotnega programiranja. Kot taka so ta orodja vedno zahtevala vsaj malo človeškega spremljanja in interakcije, da se zagotovi, da delujejo, kot je predvideno, kar je v nasprotju z namenom avtomatizacije. Poleg tega so naloge, ki bi zahtevale bolj zapletene interakcije, kot je napovedovanje rezultatov na podlagi vnosov podatkov in analiziranje podatkovnih vzorcev za odkrivanje in zaščito pred goljufijami, če naštejemo nekaj, nedosegljive, ko gre za ta tradicionalna prizadevanja za avtomatizacijo poteka dela.

Z vključevanjem umetne inteligence na področje avtomatizacije poteka dela lahko pokrijemo širši spekter nalog in celo obravnavamo procese, ki bi bili sicer v preteklosti nemogoči, kot so zgoraj omenjeni. Druge prednosti uvedbe umetne inteligence v procese avtomatizacije poteka dela vključujejo izboljšano odločanje; napovedna analitika; med drugim prepoznavanje slik in govora ter avtomatizacija robotskih procesov.

Dober primer te izvedbe je, kako Nanonets uporablja AI za avtomatsko razčlenjevanje e-pošte, s čimer se skrajšajo časi preobrata in ročni napor, potreben za dokončanje te standardne naloge. Ena od osrednjih aplikacij Nanonetov se vrti okoli poenostavitve prizadevanj za zajem podatkov z uporabo umetne inteligence. Natančneje, naš AI omogoča zbiranje natančnih informacij, ki jih potrebujete, iz katerega koli dokumenta – tudi iz tistih, ki ne sledijo standardnim predlogam – ter njihovo preverjanje in izvoz v skladu z vašimi zahtevami.

Ta posebna komponenta naše umetne inteligence močno poenostavi in ​​optimizira potek dela za upravljanje dokumentov, hkrati pa proizvaja čiste informacije z zmanjšanimi možnostmi človeške napake.

Kaj je LLM?

LLM ali Large Language Model je napredna vrsta umetne inteligence, ki lahko na podlagi danega vnosa ustvari človeško podobno besedilo. Ti modeli, kot je GPT-4 OpenAI, so usposobljeni na ogromnih količinah podatkov za razumevanje konteksta, ustvarjanje smiselnih odzivov in izvajanje zapletenih nalog. Z izkoriščanjem LLM-jev lahko podjetja in posamezniki avtomatizirajo različne vidike svojih delovnih tokov, s čimer povečajo produktivnost in zmanjšajo število človeških napak.

Kako LLM pomagajo izboljšati avtomatizacijo poteka dela?

Kljub napredku, ki ga je umetna inteligenca dosegla v zadnjih nekaj letih, in kljub vse večji vlogi pri avtomatizaciji poteka dela ima to orodje še vedno nekaj ključnih omejitev glede tega, kaj lahko doseže. Natančneje, AI sami po sebi nimajo zmožnosti obdelave vnosov v naravnem jeziku in imajo omejene metode za izdelavo personaliziranih podatkov, prilagojenih natančnim potrebam uporabnika.

Tu pridejo v poštev veliki jezikovni modeli (LLM), ki dajejo umetni inteligenci dodatno plast globine, kar jim omogoča ne le obdelavo velikih količin podatkov, temveč tudi razumevanje uporabnikovih zahtev na podlagi vnosov v naravnem jeziku, da lahko obdelajo ter predstaviti podatke na učinkovit in uporabniku prijazen način. Nedavni razvoj klepetalnih robotov, kot je ChatGPT, je omogočil integracijo GPT-4 LLM z določenimi prizadevanji za avtomatizacijo delovnega toka. Podjetja, kot je Zapier, so nedavno vključila to tehnologijo v svoje obstoječe ponudbe, kar jim je dalo veliko večjo prilagodljivost in preseglo večino preteklih omejitev svojih rešitev AI.

Zmožnost obdelave jezikovnih vnosov odpira polje za več prizadevanj za avtomatizacijo, zlasti ko gre za interakcije in sodelovanje uporabnikov. Kot tak ta razvoj utira pot za bolj praktično uporabo, kot je uporaba AI za neposredno interakcijo z uporabniki in strankami.

Dober primer tega razvoja je, kako Uber uporablja AI in LLM za poenostavitev komunikacije med uporabniki in vozniki. To deluje tako, da vsakič, ko uporabnik ali voznik vnese poizvedbo prek funkcije klepeta, komponenta za obdelavo naravnega jezika njegovega umetne inteligence Michelangelo obdela besedilo, da razbere namen, in ustvari odgovore, ki jih lahko uporabniki izberejo z enim samim tapnite. Zaradi tega je potovanje veliko varnejše za voznika, saj lahko obdrži svojo pozornost pri navigaciji, ne da bi se morali ročno odzivati ​​na besedilna sporočila ali klice, hkrati pa zagotavlja, da stranke prejmejo pravočasne odgovore na njihova besedilna sporočila.

V isti veni oz. Tudi Coca Cola se ukvarja z umetno inteligenco s svojimi sodobnimi prodajnimi avtomati, ki se povezujejo z aplikacijo Coca Cola Freestyle, da olajšajo poslovanje na prodajnih mestih pri nakupu pijač na teh avtomatih. Implementacija pomaga tudi pri zajemanju pomembnih podatkov, kot so posamezni nakupi, ki jih nato samodejno zajamejo in uporabijo internetno omogočeni prodajni avtomati za spodbujanje zaloge najbolj priljubljenih pijač na tem območju, kar izboljša prodajo. Poleg tega umetna inteligenca dodaja tudi vidik »igrifikacije« delovnemu toku vključevanja uporabnikov, tako da uporabnikom omogoča interakcijo z njegovim vgrajenim chatbotom prek Facebook Messengerja, ki uporablja NLP za prilagajanje svojega jezika in osebnosti glede na uporabnika.

Niso pa vse te novosti povezane z izboljšanjem angažiranosti uporabnikov in trženja. primer, Platforma AI IBM Watson uporablja LLM za vključitev zmogljivosti obdelave naravnega jezika v svojo rešitev umetne inteligence, kar ji daje zmožnost servisiranja najrazličnejših industrij, vključno z zdravstvenim varstvom, financami in področji storitev za stranke. AI je sposoben razumeti vnose naravnega jezika; zajemanje podatkov za vzpostavitev vzorcev in zagotavljanje najrazličnejših vpogledov za izboljšanje avtomatizacije delovnega toka svojih uporabnikov.

AI in LLM sta postala pomembna tudi na področju farmacije, saj so podjetja, kot je Johnson & Johnson, nekoč sprejela njuno uporabo za obdelavo in analizo ogromnih količin znanstvenih besedil in literature. Pričakovalo se je, da bi lahko umetna inteligenca z obdelavo naravnega jezika in algoritmi strojnega učenja poudarila in predlagala možne metode za razvoj novih zdravil, kar je posledično velika prednost pri avtomatizaciji delovnega toka procesa odkrivanja zdravil. Medtem ko sam izdelek je bil od leta 2019 ukinjen zaradi slabe finančne uspešnosti izpostavlja potencialne uporabe teh tehnologij na področju odkrivanja zdravil.

Uporaba LLM za avtomatizacijo delovnih tokov

Izkoriščanje moči velikih jezikovnih modelov (LLM) lahko močno poenostavi potek dela in prihrani čas. Od priprave e-poštnih sporočil in generiranja vsebine do avtomatizacije projektnega vodenja in zagotavljanja podpore strankam, LLM lahko razumejo in razlagajo uporabniške vnose za ustvarjanje kontekstualno ustreznih rezultatov. Tukaj je nekaj običajnih primerov uporabe, pri katerih lahko LLM močno pripomorejo k izboljšanju produktivnosti.

Priprava e-poštnih sporočil in drugih sporočil

LLM se lahko uporabljajo za pripravo e-poštnih sporočil, posodobitev družbenih medijev in drugih oblik komunikacije. Z zagotavljanjem kratkega orisa ali ključnih točk lahko LLM ustvari dobro strukturirano, koherentno in kontekstualno relevantno sporočilo. To prihrani čas in zagotavlja jasno in profesionalno komunikacijo.

Ustvarili smo preprosto orodje za razčlenjevanje e-pošte z umetno inteligenco, ki vam pomaga ustvariti pripravljena e-poštna sporočila s preprostim vnosom. Poskusite brezplačno

Leveraging LLMs to Streamline and Automate Your Workflows PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Ustvarjanje vsebine

Ne glede na to, ali morate ustvariti objave v spletnem dnevniku, opise izdelkov ali marketinško gradivo, vam lahko LLM pomaga z ustvarjanjem visokokakovostne vsebine. Preprosto navedite oris ali temo in LLM bo uporabil svojo obsežno bazo znanja za oblikovanje vsebine, ki je privlačna, informativna in dobro strukturirana.

Avtomatizacija nalog

LLM-je je mogoče integrirati z različnimi sistemi za upravljanje opravil, kot so Trello, Asana ali Monday.com, za avtomatizacijo upravljanja projektov in opravil. Z uporabo obdelave naravnega jezika lahko LLM razumejo in razlagajo uporabniške vnose, ustvarjajo naloge, posodabljajo statuse in dodeljujejo prednostne naloge brez potrebe po ročnem posredovanju.

Analiza podatkov in poročanje

LLM se lahko uporabljajo za analizo velikih naborov podatkov in ustvarjanje poročil ali povzetkov. Z zagotavljanjem ustreznih informacij LLM lahko prepozna trende, vzorce in vpoglede ter spremeni neobdelane podatke v uporabne obveščevalne podatke. To je lahko še posebej dragoceno za podjetja, ki želijo sprejemati odločitve na podlagi podatkov.

Pomoč strankam

Z integracijo LLM-jev v vaše sisteme za podporo strankam lahko avtomatizirate odgovore na pogosto zastavljena vprašanja in tako zmanjšate delovno obremenitev vaše ekipe za podporo. LLM lahko razumejo kontekst in namen strankine poizvedbe ter ustvarijo koristne in natančne odgovore v realnem času.

Pomoč pri programiranju

LLM-je je mogoče uporabiti za ustvarjanje izrezkov kode, podajanje predlogov za odpravljanje napak ali ponujanje smernic o najboljših praksah programiranja. Z izkoriščanjem obsežnega znanja LLM o programskih jezikih in ogrodjih lahko razvijalci prihranijo čas in zagotovijo, da je njihova koda optimizirana in učinkovita.

Najboljše prakse za izvajanje LLM

Prepoznajte primerne primere uporabe

Preden vključite LLM v svoje delovne tokove, je bistveno, da prepoznate naloge, ki so zelo primerne za avtomatizacijo. Naloge, ki vključujejo ponavljajoče se procese, zahtevajo razumevanje naravnega jezika ali vključujejo ustvarjanje vsebine, so idealni kandidati.

Začnite s pilotnim projektom

Pri izvajanju študija LLM je dobro začeti z majhnim pilotnim projektom. To vam omogoča, da ocenite učinkovitost LLM, izboljšate svoj pristop in prepoznate morebitne izzive, preden se razširite.

Spremljajte in optimizirajte

Tako kot pri kateri koli tehnologiji, ki jo poganja umetna inteligenca, lahko LLM-ji zahtevajo natančno nastavitev in optimizacijo, da zagotovijo, da ustrezajo vašim posebnim potrebam. Redno spremljajte delovanje LLM, zbirajte povratne informacije uporabnikov in izvajajte potrebne prilagoditve za izboljšanje njegove učinkovitosti.

zaključek

Komaj smo popraskali po površini, ko gre za to, kako LLM-ji, kot je GPT-4, revolucionirajo področje avtomatizacije poteka dela. Vsi ti dokazi kažejo na dejstvo, da bo prihodnost poslovanja videla veliko večjo vključenost umetne inteligence kot orodja za podporo nalogam in prizadevanjem tako osebja kot tudi njihovih bodočih strank in uporabnikov.

Ali ste uporabljali katero koli orodje za avtomatizacijo poteka dela, ki temelji na LLM? Delite svoje izkušnje in misli z nami!

Časovni žig:

Več od AI in strojno učenje