İş Akışlarınızı Kolaylaştırmak ve Otomatikleştirmek için LLM'lerden Yararlanma

İş Akışlarınızı Kolaylaştırmak ve Otomatikleştirmek için LLM'lerden Yararlanma

Zaman Damgası: 7 Nisan 2023 5:14

İster küçük bir girişimde ister büyük bir ulusötesi şirkette çalışıyor olun, iş akışı otomasyonunu duymuş olma ihtimaliniz yüksektir. Aslında, iş yükünüzün bir bölümünü bir dereceye kadar otomatikleştiren araçlar ve öğelerle etkileşime girmiş olma olasılığınız muhtemelen daha da yüksektir. E-postaları sıralama ve dizine ekleme gibi görevlere yardımcı olmaktan; önemli iş süreçlerini tamamen otomatikleştirmek için verileri bir sayfaya girmek veya işle ilgili dijital belgelerinizi yönetmek için iş akışı otomasyonu, başarılı işletmelerde günlük yaşam için giderek daha önemli bir araç haline geldi.

Ancak, geleneksel iş akışı otomasyonu süreçlerin sınırlamaları da vardır: Örneğin, tanımları gereği kapsam ve ölçeklenebilirlik açısından sınırlı olan ve etkin bir şekilde çalışması için genellikle insan girdisi gerektiren katı bir kurallar dizisine bağlıdırlar. Ayrıca, insan girdisi gerektirdiklerinden bu, insan hatasına yol açar ve bu araçların güvenilir bir şekilde karar vermeye yardımcı olamayacağından bahsetmiyorum bile. ChatGPT gibi sohbet robotlarını iş akışı otomasyon sürecine entegre etmek, bu araçların etkinliğini ve verimliliğini katlanarak artırabileceğinden, yapay zeka ve Büyük Dil Modelleri burada devreye giriyor.

İş Akışı Otomasyonunda Yapay Zekanın Rolü

Geçmişte, iş akışı otomasyonu, betiklerinin ve genel programlamanın kısıtlamalarıyla sınırlıydı. Bu nedenle, bu araçlar, amaçlandığı gibi çalıştıklarından emin olmak için her zaman en azından bir nebze insan izleme ve etkileşimi gerektiriyordu, bu da otomasyonun amacını boşa çıkarıyor. Ayrıca, veri girişlerine dayalı olarak sonuçları tahmin etmek ve sahtekarlığı tespit etmek ve dolandırıcılıktan korunmak için veri modellerini analiz etmek gibi daha karmaşık etkileşimler gerektiren görevler, bu geleneksel iş akışı otomasyon çabaları söz konusu olduğunda erişilemez.

Yapay zekayı iş akışı otomasyonu alanına dahil ederek, daha geniş bir görev yelpazesini kapsayabilir ve hatta yukarıda belirtilenler gibi geçmişte imkansız olan süreçleri ele alabiliriz. Yapay zekayı iş akışı otomasyon süreçlerine uygulamanın diğer faydaları arasında gelişmiş karar verme; tahmine dayalı analitik; diğerleri arasında görüntü ve konuşma tanıma ve robotik süreç otomasyonu.

Bu uygulamaya iyi bir örnek, Nanonets'in nasıl e-posta ayrıştırmayı otomatikleştirmek için AI kullanır, bu standart görevi tamamlamak için gereken geri dönüş sürelerini ve manuel çabayı azaltır. Nanonet'lerin temel uygulamalarından biri, yapay zeka kullanımı yoluyla veri yakalama çabalarını basitleştirme etrafında döner. Spesifik olarak yapay zekamız, herhangi bir belgeden (standart şablonlara uymayanlar dahil) tam olarak ihtiyacınız olan bilgileri toplamanıza ve gereksinimlerinize göre doğrulamanıza ve dışa aktarmanıza olanak tanır.

Yapay zekamızın bu özel bileşeni, belge yönetimi iş akışı, aynı zamanda azaltılmış insan hatası olasılığı ile temiz bilgi üretir.

LLM nedir?

Bir LLM veya Büyük Dil Modeli, belirli bir girdiye dayalı olarak insan benzeri metinler üretebilen gelişmiş bir yapay zeka türüdür. OpenAI'nin GPT-4'ü gibi bu modeller, bağlamı anlamak, anlamlı yanıtlar oluşturmak ve karmaşık görevleri gerçekleştirmek için çok büyük miktarda veri üzerinde eğitilir. İşletmeler ve bireyler, LLM'lerden yararlanarak iş akışlarının çeşitli yönlerini otomatikleştirebilir, üretkenliği artırabilir ve insan hatasını azaltabilir.

LLM'ler İş Akışı Otomasyonunu Geliştirmeye Nasıl Yardımcı Olur?

Yapay zekanın son birkaç yılda kaydettiği ilerlemelere ve iş akışı otomasyonundaki artan rolüne rağmen, bu aracın başarabilecekleri konusunda hâlâ birkaç önemli sınırlaması var. Daha spesifik olarak, yapay zekalar kendi başlarına doğal dil girdilerini işleme yeteneğinden yoksundur ve kullanıcının tam ihtiyaçlarını karşılayan kişiselleştirilmiş veriler üretme konusunda sınırlı yöntemlere sahiptir.

İşte burada Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) devreye girerek yapay zekalara ekstra bir derinlik katmanı sağlayarak yalnızca büyük miktarda veriyi işlemelerine değil, aynı zamanda doğal dil girdilerine dayalı olarak kullanıcının gereksinimlerini de anlamalarına olanak tanır. ve verileri etkili ve kullanıcı dostu bir şekilde sunar. ChatGPT gibi sohbet robotlarındaki son gelişmeler, GPT-4 LLM'nin belirli iş akışı otomasyon çabalarıyla entegrasyonuna izin verdi. Zapier gibi işletmeler yakın zamanda bu teknolojiyi mevcut tekliflerine dahil ederek onlara çok daha fazla esneklik sağladı ve yapay zeka çözümlerinin geçmişteki sınırlamalarının çoğunun üstesinden geldi.

Dil girdilerini işleme yeteneği, özellikle kullanıcı etkileşimleri ve katılımı söz konusu olduğunda, daha fazla otomasyon çabası için alan açar. Bu nedenle, bu geliştirme, kullanıcılar ve müşterilerle doğrudan etkileşim kurmak için yapay zekayı kullanmak gibi daha uygulamalı kullanımların önünü açıyor.

Bu gelişmelere iyi bir örnek, Uber, AI ve LLM'leri kullanıyor kullanıcılar ve sürücüler arasındaki iletişimi kolaylaştırmak için. Bunun çalışma şekli, bir kullanıcı veya sürücü sohbet özelliği aracılığıyla bir sorgu girdiğinde, Michelangelo yapay zekasının doğal dil işleme bileşeni, amacı ayırt etmek için metni işleyecek ve kullanıcıların tek bir yanıtla seçebileceği yanıtlar üretecektir. musluk. Bu, sürücü için metinlere veya aramalara manuel olarak yanıt vermek zorunda kalmadan dikkatlerini navigasyona verebildikleri ve aynı zamanda müşterilerin metinlerine zamanında yanıt almalarını sağladığı için yolculuğu çok daha güvenli hale getirir.

Aynı damarda, Coca Cola da AI ile uğraşıyor Bu makinelerden içecek satın alırken PoS işlemlerini kolaylaştırmak için Coca Cola Freestyle uygulamasına bağlanan modern otomat makineleri ile. Uygulama aynı zamanda bireysel satın almalar gibi önemli verilerin yakalanmasına da yardımcı olur ve bu veriler otomatik olarak yakalanıp o bölgedeki en popüler içeceklerin stoklanmasını teşvik etmek ve satışları artırmak için internet özellikli otomatlar tarafından kullanılabilir. Buna ek olarak AI, kullanıcıların, dilini ve kişiliğini kullanıcı bazında uyarlamak için NLP kullanan Facebook Messenger aracılığıyla yerleşik sohbet robotuyla etkileşime girmesine izin vererek, kullanıcı etkileşimi iş akışına bir "oyunlaştırma" yönü ekler.

Ancak, tüm bu yenilikler, kullanıcı katılımını ve pazarlamayı iyileştirmekle ilgili değildir. Konuşma konusu olan mesele, IBM Watson'ın AI platformu doğal dil işleme yeteneklerini yapay zeka çözümüne dahil etmek için LLM'yi kullanır ve sağlık, finans ve müşteri hizmetleri alanları da dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlere hizmet verme yeteneği sağlar. Yapay zeka, doğal dil girdilerini anlama yeteneğine sahiptir; kalıplar oluşturmak için veri toplamak ve kullanıcılarının iş akışı otomasyonunu geliştirmek için çok çeşitli içgörüler sağlamak.

Johnson & Johnson gibi şirketler bir zamanlar çok büyük hacimli bilimsel metinleri ve literatürü işlemek ve analiz etmek için kullanımlarını benimsediğinden, AI ve LLM ilaç alanında da etkili oldu. Beklenti, yapay zekanın doğal dil işleme ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla yeni ilaçlar geliştirmek için potansiyel yöntemleri vurgulayıp önerebilmesiydi, bu da ilaç keşif sürecinin iş akışı otomasyonunda büyük bir nimet. Ürünün kendisi iken 2019 itibariyle durduruldu zayıf finansal performans nedeniyle, bu teknolojilerin ilaç keşfi alanındaki potansiyel kullanımlarını vurgulamaktadır.

İş Akışlarını Otomatikleştirmek için LLM'leri Kullanma

Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) gücünden yararlanmak, iş akışlarını büyük ölçüde basitleştirebilir ve zamandan tasarruf sağlayabilir. LLM'ler, e-posta taslağı hazırlamaktan ve içerik oluşturmaktan proje yönetimini otomatikleştirmeye ve müşteri desteği sağlamaya kadar, bağlamsal olarak ilgili çıktılar oluşturmak için kullanıcı girdilerini anlayabilir ve yorumlayabilir. Burada, LLM'lerin üretkenliği artırmaya büyük ölçüde yardımcı olabileceği bazı yaygın kullanım durumları verilmiştir.

E-postaları ve Diğer İletişimleri Hazırlama

LLM'ler e-posta taslakları, sosyal medya güncellemeleri ve diğer iletişim biçimleri için kullanılabilir. Kısa bir taslak veya kilit noktalar sağlayarak, LLM iyi yapılandırılmış, tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili bir mesaj oluşturabilir. Bu, zamandan tasarruf sağlar ve iletişiminizin net ve profesyonel olmasını sağlar.

Basit girdi vererek kullanıma hazır e-postalar oluşturmanıza yardımcı olan basit bir AI E-posta ayrıştırıcı aracı oluşturduk. Ücretsiz deneyin

İş Akışlarınızı Kolaylaştırmak ve Otomatikleştirmek için Yüksek Lisans'tan Yararlanma PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

İçerik Üretimi

Blog gönderileri, ürün açıklamaları veya pazarlama materyalleri oluşturmanız gerekip gerekmediği, LLM'ler yüksek kaliteli içerik üreterek yardımcı olabilir. Basitçe bir taslak veya konu sağlayın ve LLM ilgi çekici, bilgilendirici ve iyi yapılandırılmış içerik oluşturmak için geniş bilgi tabanını kullanacaktır.

Görev Otomasyonu

LLM'ler, proje ve görev yönetimini otomatikleştirmek için Trello, Asana veya Monday.com gibi çeşitli görev yönetimi sistemleriyle entegre edilebilir. LLM'ler, doğal dil işlemeyi kullanarak, manuel müdahaleye gerek kalmadan kullanıcı girdilerini anlayabilir ve yorumlayabilir, görevler oluşturabilir, durumları güncelleyebilir ve öncelikler atayabilir.

Veri Analizi ve Raporlama

LLM'ler, büyük veri kümelerini analiz etmek ve raporlar veya özetler oluşturmak için kullanılabilir. LLM'ye ilgili bilgileri sağlayarak, ham verileri eyleme dönüştürülebilir istihbarata dönüştürerek eğilimleri, kalıpları ve içgörüleri belirleyebilir. Bu, özellikle veri odaklı kararlar almak isteyen işletmeler için değerli olabilir.

Kullanıcı Desteği

LLM'leri müşteri destek sistemlerinize entegre ederek, sık sorulan sorulara verilen yanıtları otomatik hale getirerek destek ekibinizin iş yükünü azaltabilirsiniz. LLM'ler, gerçek zamanlı olarak yararlı ve doğru yanıtlar üreterek bir müşterinin sorgusunun bağlamını ve amacını anlayabilir.

Programlama Yardımı

LLM'ler, kod parçacıkları oluşturmak, hata ayıklama için öneriler sağlamak veya en iyi programlama uygulamaları hakkında rehberlik sunmak için kullanılabilir. Geliştiriciler, LLM'nin programlama dilleri ve çerçeveleri konusundaki engin bilgisinden yararlanarak zamandan tasarruf edebilir ve kodlarının optimize edilmesini ve verimli olmasını sağlayabilir.

LLM'leri Uygulamak İçin En İyi Uygulamalar

Uygun Kullanım Durumlarını Belirleyin

Bir LLM'yi iş akışlarınıza entegre etmeden önce, otomasyona çok uygun görevleri belirlemeniz çok önemlidir. Tekrarlanan süreçleri içeren, doğal dil anlayışını gerektiren veya içerik üretmeyi içeren görevler ideal adaylardır.

Bir Pilot Proje ile Başlayın

LLM'leri uygularken, küçük bir pilot proje ile başlamak iyi bir fikirdir. Bu, LLM'nin etkinliğini ölçmenize, yaklaşımınızı iyileştirmenize ve ölçeği büyütmeden önce olası zorlukları belirlemenize olanak tanır.

İzleyin ve Optimize Edin

Herhangi bir AI güdümlü teknolojide olduğu gibi, LLM'ler de özel ihtiyaçlarınızı karşıladıklarından emin olmak için ince ayar ve optimizasyon gerektirebilir. LLM'nin performansını düzenli olarak izleyin, kullanıcılardan geri bildirim alın ve etkinliğini artırmak için gerekli ayarlamaları yapın.

Sonuç

GPT-4 gibi LLM'lerin iş akışı otomasyonu alanında nasıl devrim yarattığına gelince, daha yeni yüzeyi çizdik. Tüm bu kanıtlar, işletmenin geleceğinin, hem personelin hem de olası müşterilerinin ve kullanıcılarının görevlerini ve çabalarını desteklemek için bir araç olarak çok daha geniş bir yapay zeka katılımı göreceğine işaret ediyor.

Herhangi bir LLM tabanlı iş akışı otomasyon aracıyla etkileşimde bulundunuz mu? Deneyimlerinizi ve düşüncelerinizi bizimle paylaşmaktan çekinmeyin!

Zaman Damgası:

Den fazla AI ve Makine Öğrenimi