ใช้ประโยชน์จาก LLM เพื่อปรับปรุงและทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ

ไม่ว่าคุณจะทำงานในบริษัทสตาร์ทอัพขนาดเล็กหรือในบริษัทข้ามชาติขนาดใหญ่ มีโอกาสที่ดีที่คุณจะเคยได้ยินเกี่ยวกับระบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ ในความเป็นจริง อาจมีโอกาสมากขึ้นที่คุณจะได้โต้ตอบกับเครื่องมือและองค์ประกอบที่ทำให้ภาระงานบางส่วนของคุณเป็นแบบอัตโนมัติในระดับหนึ่ง จากการช่วยงานต่างๆ เช่น การจัดเรียงและจัดทำดัชนีอีเมล การป้อนข้อมูลในชีตหรือการจัดการเอกสารดิจิทัลที่สำคัญในการทำงานของคุณ เพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่สำคัญเป็นไปโดยอัตโนมัติทั้งหมด เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติกลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับชีวิตประจำวันในธุรกิจที่ประสบความสำเร็จมากขึ้นเรื่อยๆ

อย่างไรก็ตามแบบดั้งเดิม เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ กระบวนการไม่ได้ปราศจากข้อจำกัด ตัวอย่างเช่น กระบวนการเหล่านี้ขึ้นอยู่กับชุดของกฎที่เข้มงวด ซึ่งตามคำจำกัดความแล้วจำกัดขอบเขตและความสามารถในการปรับขยายได้ และมักจะต้องการการป้อนข้อมูลจากมนุษย์เพื่อดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากต้องใช้การป้อนข้อมูลจากมนุษย์ จึงเป็นการเปิดทางสู่ข้อผิดพลาดของมนุษย์ ไม่ต้องพูดถึงว่าเครื่องมือเหล่านี้ไม่สามารถช่วยในการตัดสินใจได้อย่างน่าเชื่อถือ นี่คือจุดที่ AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่เข้ามามีบทบาท เนื่องจากการรวมแชทบอท เช่น ChatGPT เข้ากับกระบวนการเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของเครื่องมือเหล่านี้ได้แบบทวีคูณ

---

บทบาทของ AI ในระบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

ในอดีต เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติถูกจำกัดตามข้อจำกัดของสคริปต์และการเขียนโปรแกรมโดยรวม ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือเหล่านี้จึงต้องการการตรวจสอบและการโต้ตอบจากมนุษย์อย่างน้อยเล็กน้อยเสมอ เพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือเหล่านี้ทำงานตามที่ตั้งใจไว้ ซึ่งขัดต่อวัตถุประสงค์ของระบบอัตโนมัติ นอกจากนี้ งานที่ต้องมีการโต้ตอบที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การทำนายผลลัพธ์ตามข้อมูลที่ป้อนเข้า และการวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลเพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง เป็นต้น ทั้งหมดนี้ล้วนอยู่นอกเหนือการเข้าถึงเมื่อพูดถึงความพยายามในการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์แบบดั้งเดิมเหล่านี้

ด้วยการรวมปัญญาประดิษฐ์เข้ากับระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ เราสามารถครอบคลุมงานได้หลากหลายยิ่งขึ้น และแม้แต่จัดการกับกระบวนการที่ในอดีตไม่สามารถทำได้ เช่น กระบวนการที่กล่าวถึงข้างต้น ประโยชน์อื่นๆ ของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในกระบวนการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ ได้แก่ การตัดสินใจที่ดีขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การรู้จำภาพและคำพูด และระบบอัตโนมัติของหุ่นยนต์ เป็นต้น

ตัวอย่างที่ดีของการใช้งานนี้คือวิธีที่ Nanonets ใช้ AI เพื่อทำการแยกวิเคราะห์อีเมลโดยอัตโนมัติลดเวลาตอบสนองและความพยายามด้วยตนเองที่จำเป็นในการทำงานมาตรฐานนี้ให้สำเร็จ หนึ่งในแอปพลิเคชันหลักของ Nanonets คือการลดความซับซ้อนของความพยายามในการเก็บข้อมูลผ่านการใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง AI ของเราช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูลที่คุณต้องการจากเอกสารใดๆ ก็ตาม แม้แต่จากเอกสารที่ไม่เป็นไปตามแม่แบบมาตรฐาน และตรวจสอบความถูกต้องและส่งออกข้อมูลนั้นตามความต้องการของคุณ

ส่วนประกอบเฉพาะของ AI ของเราช่วยเพิ่มความคล่องตัวและเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมาก เวิร์กโฟลว์การจัดการเอกสารในขณะเดียวกันก็สร้างข้อมูลที่สะอาดโดยมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์น้อยลง

---

LLM คืออะไร?

LLM หรือ Large Language Model คือปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงประเภทหนึ่งที่สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ตามข้อมูลที่ป้อนเข้า โมเดลเหล่านี้ เช่น GPT-4 ของ OpenAI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อทำความเข้าใจบริบท สร้างการตอบสนองที่มีความหมาย และดำเนินการงานที่ซับซ้อน ด้วยการใช้ประโยชน์จาก LLMs ธุรกิจและบุคคลต่างๆ สามารถทำให้ขั้นตอนการทำงานด้านต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เพิ่มผลผลิตและลดข้อผิดพลาดของมนุษย์

LLMs ช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติได้อย่างไร

แม้จะมีความก้าวหน้าที่ปัญญาประดิษฐ์ได้เห็นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และแม้ว่าจะมีบทบาทเพิ่มขึ้นในระบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ เครื่องมือนี้ก็ยังมีข้อจำกัดที่สำคัญบางประการในสิ่งที่สามารถทำได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง AI เองยังขาดความสามารถในการประมวลผลอินพุตภาษาธรรมชาติ และมีวิธีจำกัดในการสร้างข้อมูลส่วนบุคคลที่ตอบสนองความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้

นี่คือจุดที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เข้ามามีบทบาท ทำให้ AIs มีความลึกเป็นพิเศษ ทำให้ไม่เพียงแต่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก แต่ยังเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ตามอินพุตภาษาธรรมชาติ เพื่อประมวลผล และนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับผู้ใช้ การพัฒนาล่าสุดในแชทบอท เช่น ChatGPT ทำให้สามารถรวม GPT-4 LLM เข้ากับระบบอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์บางอย่างได้ ธุรกิจเช่น Zapier เพิ่งรวมเทคโนโลยีนี้เข้ากับข้อเสนอที่มีอยู่ ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นและเอาชนะข้อจำกัดส่วนใหญ่ในอดีตของโซลูชัน AI

ความสามารถในการประมวลผลอินพุตภาษาเปิดช่องสำหรับความพยายามในการทำงานอัตโนมัติมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการโต้ตอบและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ด้วยเหตุนี้ การพัฒนานี้จึงปูทางสู่การใช้งานจริงมากขึ้น เช่น การใช้ AI เพื่อโต้ตอบโดยตรงกับผู้ใช้และลูกค้า

ตัวอย่างที่ดีของการพัฒนาเหล่านี้เป็นอย่างไร Uber ใช้ AI และ LLM เพื่อปรับปรุงการสื่อสารระหว่างผู้ใช้และไดรเวอร์ วิธีการทำงานคือ เมื่อใดก็ตามที่ผู้ใช้หรือผู้ขับขี่ป้อนคำถามผ่านคุณลักษณะการแชท องค์ประกอบการประมวลผลภาษาธรรมชาติของ AI ของ Michelangelo จะประมวลผลข้อความเพื่อแยกแยะเจตนา และสร้างคำตอบที่ผู้ใช้สามารถเลือกได้ แตะ. สิ่งนี้ทำให้การเดินทางปลอดภัยมากขึ้นสำหรับคนขับ เนื่องจากพวกเขาสามารถจดจ่ออยู่กับการนำทางได้โดยไม่ต้องตอบกลับข้อความหรือการโทรด้วยตนเอง ในขณะเดียวกันก็มั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับการตอบกลับข้อความของพวกเขาอย่างทันท่วงที

ในหลอดเลือดดำเดียวกัน Coca Cola ยังเล่น AI อีกด้วย ด้วยตู้จำหน่ายเครื่องดื่มที่ทันสมัยซึ่งเชื่อมต่อกับแอป Coca Cola Freestyle เพื่ออำนวยความสะดวกในการดำเนินการ PoS เมื่อซื้อเครื่องดื่มจากเครื่องเหล่านี้ การใช้งานยังช่วยบันทึกข้อมูลสำคัญ เช่น การซื้อของแต่ละบุคคล ซึ่งสามารถบันทึกและใช้งานโดยอัตโนมัติโดยเครื่องจำหน่ายสินค้าอัตโนมัติที่เปิดใช้งานอินเทอร์เน็ต เพื่อกระตุ้นการสต็อกเครื่องดื่มยอดนิยมในพื้นที่นั้น ปรับปรุงยอดขาย นอกจากนี้ AI ยังเพิ่มแง่มุม "gamification" ให้กับเวิร์กโฟลว์การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ โดยอนุญาตให้ผู้ใช้โต้ตอบกับแชทบอทบนเครื่องผ่าน Facebook Messenger ซึ่งใช้ NLP เพื่อปรับภาษาและบุคลิกภาพตามผู้ใช้แต่ละราย

อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่นวัตกรรมทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการตลาด ในกรณีนี้ แพลตฟอร์ม AI ของ IBM Watson ใช้ LLM เพื่อรวมความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ากับโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ ทำให้มีความสามารถในการให้บริการอุตสาหกรรมที่หลากหลาย รวมถึงการดูแลสุขภาพ การเงิน และการบริการลูกค้า AI สามารถเข้าใจอินพุตภาษาธรรมชาติ รวบรวมข้อมูลเพื่อสร้างรูปแบบและให้ข้อมูลเชิงลึกที่หลากหลายเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติของผู้ใช้

AI และ LLM ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในด้านเภสัชกรรม เนื่องจากบริษัทต่างๆ เช่น Johnson & Johnson เคยนำมาใช้เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อความและวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์จำนวนมาก ความคาดหวังคือผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง AI สามารถเน้นและแนะนำวิธีการที่เป็นไปได้ในการพัฒนายาใหม่ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากในระบบอัตโนมัติของกระบวนการค้นหายา ในขณะที่ตัวสินค้าเอง ถูกยกเลิกในปี 2019 เนื่องจากผลประกอบการทางการเงินที่ย่ำแย่ จึงเน้นให้เห็นศักยภาพของการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ในด้านการค้นพบยา

---

การใช้ LLM เพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นแบบอัตโนมัติ

การใช้พลังของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์และประหยัดเวลาได้อย่างมาก ตั้งแต่การร่างอีเมลและการสร้างเนื้อหาไปจนถึงการจัดการโครงการอัตโนมัติและการให้การสนับสนุนลูกค้า LLM สามารถเข้าใจและตีความอินพุตของผู้ใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องตามบริบท ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานทั่วไปบางส่วนที่ LLM สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมาก

การร่างอีเมลและการสื่อสารอื่นๆ

สามารถใช้ LLM เพื่อร่างอีเมล อัปเดตโซเชียลมีเดีย และรูปแบบการสื่อสารอื่นๆ ด้วยการจัดเตรียมโครงร่างโดยย่อหรือประเด็นสำคัญ LLM สามารถสร้างข้อความที่มีโครงสร้างดี สอดคล้องกัน และเกี่ยวข้องกับบริบท สิ่งนี้ช่วยประหยัดเวลาและทำให้มั่นใจได้ว่าการสื่อสารของคุณชัดเจนและเป็นมืออาชีพ

เราได้สร้างเครื่องมือแยกวิเคราะห์อีเมล AI อย่างง่ายที่ช่วยให้คุณสร้างอีเมลพร้อมใช้งานโดยป้อนข้อมูลง่ายๆ ลองฟรี

---

การสร้างเนื้อหา

ไม่ว่าคุณจะต้องการสร้างบล็อกโพสต์ คำอธิบายผลิตภัณฑ์ หรือเอกสารทางการตลาด LLM สามารถช่วยได้โดยการสร้างเนื้อหาคุณภาพสูง เพียงระบุโครงร่างหรือหัวข้อ LLM จะใช้ฐานความรู้อันกว้างขวางเพื่อสร้างเนื้อหาที่มีส่วนร่วม ให้ข้อมูล และมีโครงสร้างที่ดี

งานอัตโนมัติ

LLM สามารถรวมเข้ากับระบบการจัดการงานต่างๆ เช่น Trello, Asana หรือ Monday.com เพื่อทำให้โครงการและการจัดการงานเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ LLM สามารถเข้าใจและตีความอินพุตของผู้ใช้ สร้างงาน อัปเดตสถานะ และกำหนดลำดับความสำคัญโดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง

การวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน

สามารถใช้ LLM เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างรายงานหรือบทสรุปได้ ด้วยการให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องแก่ LLM จะสามารถระบุแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึก แปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปปฏิบัติได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

Customer Support

ด้วยการรวม LLM เข้ากับระบบสนับสนุนลูกค้าของคุณ คุณสามารถดำเนินการตอบคำถามที่พบบ่อยโดยอัตโนมัติ ลดภาระงานในทีมสนับสนุนของคุณ LLM สามารถเข้าใจบริบทและจุดประสงค์ของคำถามของลูกค้า สร้างการตอบสนองที่เป็นประโยชน์และแม่นยำในแบบเรียลไทม์

ความช่วยเหลือด้านการเขียนโปรแกรม

สามารถใช้ LLM เพื่อสร้างข้อมูลโค้ด ให้คำแนะนำสำหรับการดีบัก หรือเสนอแนวทางปฏิบัติในการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุด ด้วยการใช้ประโยชน์จากความรู้อันกว้างขวางของ LLM เกี่ยวกับภาษาโปรแกรมและเฟรมเวิร์ก นักพัฒนาสามารถประหยัดเวลาและมั่นใจได้ว่าโค้ดของพวกเขาได้รับการปรับให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ

---

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ LLM ไปใช้

ระบุกรณีการใช้งานที่เหมาะสม

ก่อนที่จะรวม LLM เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องระบุงานที่เหมาะสมกับระบบอัตโนมัติ งานที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการซ้ำๆ ต้องการความเข้าใจในภาษาธรรมชาติ หรือเกี่ยวข้องกับการสร้างเนื้อหาถือเป็นงานที่เหมาะสม

เริ่มต้นด้วยโครงการนำร่อง

เมื่อใช้ LLMs คุณควรเริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องขนาดเล็ก สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถวัดประสิทธิภาพของ LLM ปรับแต่งวิธีการของคุณ และระบุความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะขยายขนาด

ตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพ

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI LLM อาจต้องมีการปรับแต่งและปรับให้เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามความต้องการเฉพาะของคุณ ตรวจสอบประสิทธิภาพของ LLM เป็นประจำ รวบรวมคำติชมจากผู้ใช้ และทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

สรุป

เราแทบไม่ได้เกาผิวเลยเมื่อพูดถึงวิธีที่ LLM เช่น GPT-4 กำลังปฏิวัติวงการเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ หลักฐานทั้งหมดนี้ชี้ให้เห็นถึงข้อเท็จจริงที่ว่าอนาคตของธุรกิจจะเห็นการมีส่วนร่วมของ AI ที่มากขึ้นในฐานะเครื่องมือในการสนับสนุนงานและความพยายามของทั้งบุคลากร ตลอดจนลูกค้าที่คาดหวังและผู้ใช้

คุณมีปฏิสัมพันธ์กับเครื่องมือการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ LLM หรือไม่ อย่าลังเลที่จะแบ่งปันประสบการณ์และความคิดของคุณกับเรา!

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/