AI-Шоу: Упростити спілкування за допомогою власного моделю КІ

Цей шоу-відділ КІ демонструє можливості власного системи КІ в підприємствах та органах влади. Показано, як працівники можуть бути звільнені від роботи з допомогою КІ. Наприклад, такі скарги, звернення громадян, листи підтримки, повідомлення про збиток можна розпізнавати і цілеспрямовано обробляти. Характеристики: повна контроль даних, повна незалежність, відсутні додаткові витрати.

Вступ

У попередньому шоу КІ було показано, як з мінімальним напруженням та практично миттєво можна створювати вражаючі зображення на ноутбуці із інтелектуальної системи.

У цьому шоу КІ показано, що з майже таким же мінімальним навантаженням програмування та протягом декілька хвилин можна навчати інтелектуальний класифікатор документів. З цим можна значно спростити комунікацію в підприємствах і організаціях влади.

Питання громадян чи клієнтів можна направляти прямо до відповідного виконавця або автоматично призначати їм потрібну категорію. Також можливі рекомендації щодо найкращої відповіді, засновані на попередніх подібних випадках, здійснювані за допомогою штучного інтелекту. Всі ці процеси відбуваються автоматично та підтримуються штучним інтелектом. Робочі процеси підтримуються штучним інтелектом, а не заміняють їх. Надійність ґрунтується на умові: Відповідальності. І ця відповідальність може бути тільки виконана людиною.

Інтелектуальний класифікатор може розуміти значення документів або запитів. Випливаючі можливості величезні. Наступний процес показує на примітках, що в вашій компанії чи у відомстві можливо:

• Клієнт або громадянин пише Вам Навичку. Це може бути повідомлення про збиток, скарга, запит на прийом, відміну, запитання чи щось інше.
• Один із ваших співробітників повинен змінити повідомлення Редагувати.
• З допомогою інтелектуального класифікатора можна визначити, як обробляти повідомлення клієнта або громадянина.
• З цього випливає ряд з можливостями:
  • Повідомлення автоматично перейде до відповідального працівника.
  • Новину порівнюють із попередніми повідомленнями. Працівник отримує Рекомендацію щодо обробки, яка ґрунтується на раніше подібному випадку.

Альтернативою може бути система замовлень для служби підтримки (клієнтський сервіс, служба громадянам, розробникам):

• Новий випадок потрапляє в систему, наприклад, повідомлення про проблему або скарга або помилка програми.
• Здійснюючи інтелектуальний класифікатор, цей випадок може бути автоматично розміщений у відповідну категорію.
• Правильний працівник отримує справу на обробку.
• Вищий обов'язок отримує рекомендації щодо обробки дуже подібного випадку в минулому.
• Повідомлючий (клієнт, громадянин, користувач) отримує відповідь, яка відповідає його проблемі: „Дякуємо за повідомлення, пане клієнті! Ваша заява була ідентифікована як помилка та обробляється із високою пріоритетом. already повідомлено одному зі співробітників“

Виставковий зал

Робота ведеться з відкритим джерелом моделі штучного інтелекту, яка добре розуміє німецьку мову. Коли весь світ говорить іншими мовами, ніж німецька, щонайменше моделі мови штучного інтелекту добре розуміють нашу мову.

Метою є визначення належної категорії для даного документа. Документ можна вважати текстом, який може бути повідомленням за допомогою контакт-формуляра, пошуковим запитом або введенням у чатбота. Цей демонстраційний приклад працює добре з текстами довжиною до декількох сотень слів. Для більш довгих текстів використаний підхід можна вдосконалити за допомогою звичайних методів.

Які категорії існує, визначте. Є, наприклад, працівники, які обробляють скарги на певну тему, тоді б була категорія «Скарги щодо теми Х». Інша категорія міг бути «Загальна звернення» або також «Купівельний інтерес» або також «Питання до персоналу».

До цих категорій, які ви встановили, тепер потрібні приклади документів. Для кожної категорії часто досить декілька прикладів.

Готові приклади дуже рідко зустрічаються, тоді вони можуть бути збільшені за допомогою процесу КІ. У цьому випадку мова йде про синтетичні набори даних. Наприклад, до існуючого документа можна створити новий варіант, який відрізняється мовою, але належить до однієї категорії. У багатьох випадках вже звичайна програмування може збільшувати кількість зібраних людиною прикладів.

Ви можете мати свої документи, але важливо мати Дані контроль. Тому процес КІ відбувається на місцевій основі на власній техніці. Для цього демонстраційного проекту був використаний ноутбук з технологією КІ, де й написано цей текст. Компанії будуть використовувати (власний або орендований) сервер із технологією КІ. Що можливо зробити на ноутбуці, то саме можливе зробити і на квадратному коробці під назвою "сервер".

Далі починається цікавий етап – Тренінг класифікатора. Цей класифікатор вивчає, коли документ належить до певної категорії. Як він це робить? Просто так, як б вам потрібно було переглянути сотні або тисячі документів і навчитися розпізнавати відповідну категорію. Відмінність лише в тому, що ви не маєте часу, бажання чи доброго пам'яті, щоб швидко виконувати цю роботу.

Результати

Тренування тривало на згаданому комп'ютері з штучним інтелектом кілька хвилин:

train_runtime: 212.2422 seconds

Кількість навчальних вибірок на секунду: 155,671

train_steps_per_second: 9.729

Total optimization steps = 5443628

Однією з витрат процесу навчання КІ

Ця вивільниця вийшла після першого тестування. Перевизначення результату тривало трохи довше вказаних 212 секунд, що менше ніж 4 хвилини розрахункової часу. У цей час було виконано майже 5,5 мільйонів кроків оптимізації. На ноутбуці (вентилятор іноді трохи голосний).

Протягом однієї секунди виконано майже десять тисяч тренувальних кроків. Точно так же протягом однієї секунди в мозок КІ було завантажено понад 155 тисяч прикладів, щоб воно вчилось розуміти. Наступне зображення показує статистику іншого навчання КІ. Приємно бачити сходинки, які вказують на успіх тренування. Лернрате знижується зі часом (у цьому випадку навмисне), так само як і у людини (як правило, не бажане).

Даний класифікатор AI тепер може класифікувати документи у визначені категорії. Він навіть робить це досить добре. На зображенні вказано як «Loss» значення 0,0001. «Loss» — це вельми мала різниця від ідеальності. Значення 0 є ідеальністю. Значення 0,0001 можна вважати ідеальним. Вміст системи можна лише вдосконалити шляхом додаткового навчання або перевірки даних.

Якщо класифікатор навчався на запитаннях користувачів, які вони вводять у пошукових системах або в віртуальні асистенти (прості чат-боти), які інтегровані на сайті, то КІ знає який тип запитання користувача ввів.

Відповідь користувачів із визначеними категоріями (письмові помилки навмисні):

• Hallo → Kategorie „Soziale Kommunikation“
• Як називається ти чи вона вільний бот? → Категорія «Особиста питання»
• Welcher Tag häude? → Kategorie „Frage nach Datums“
• У якому місці я можу знайти інформацію щодо того, як подати прохання про отримання особистого документа? → Категорія „Питання до документів особистих
• программний помилка термінтолл → Категорія «Помилки для третього рівня підтримки»
• hilfe Wer konnen mir bei ausfullen diezes Formulas fur umfeldung Autofahrzeug bitte helfen? danke geehrter herr or dame → Категорія „Питання щодо обмальовування автомобіля

Класифікатор КІ працює з помилками в написанні, неправильними термінами та примітивно або розмовною мовою сформульованими запитаннями.

Інші зовсім інші приклади не тільки уявні, але й здійснені можливі. either з власною системою КІ або через інтерфейси до комерційних чатботів.

Переваги

Інтелектуальний класифікатор може бути в найкоротші терміни налаштований до специфічних умов (повідомлень чи документів та відповідних категорій), після чого він вже працює самостійно.

Єдина наявність, інтелектуальний класифікатор може безперервно виконувати свої функції та надає швидкі відповіді.

Якщо протягом часу виникне бажання мати нові або інші категорії, класифікатор знову навчиться. Це займе лише кілька хвилин чи навіть декілька годин при багатьох прикладах. Цей витрат буде здійснено лише один раз.

Try Offline-AI now

Optimizable and with full data control. Economical even in continuous operation.
Fully-controlled data center, no third-parties.

Try now

Видається, що все це відбувається на власному системі штучного інтелекту. Класифікатор можна безмежно поліпшити. Це дуже важливо, оскільки кожне навчання підкоряється випадковому процесу. Це трохи подібно до того, як людина написала б текст про одне й те саме на різні дні (у кожного разу вийшов би інший, змістовно порівнянний текст).

Навіть далі дані та цінні висновки щодо третіх осіб не будуть надсилатися, якщо цього не бажаєте. Ким вже готовий використовувати послуги інших, повинен не лише звернути увагу на API ChatGPT. Тепер вже є пропозиції інших провайдерів, навіть з Європи, які особливо добре працюють для німецьких текстів.

Економічність цієї рішення дуже велика. Побутовість ще більша, а витрати мінімальні.

Об'єднавши цей підхід до штучної інтелегенції з звичайними, конвенційними методами, підвищується надійність результатів.

Висновок

На основі декілька прикладів можна створити розумний класифікатор документів у підприємствах та організаціях, що здійснюється шляхом цілеспрямленого тренування моделі КІ.

Технічні вимоги до цього тренінгу досить невеликі та можуть бути виконані навіть на відносно слабкій орендованій техніці.

Високий рівень витрат складається головним чином із створення декілька прикладів. Доступні приклади можна штучно збільшити кількісною мірою. Витрати на розробку програми для механізму КІ є мінімальними.

У наступному шоу КІ буде показано, як документи не лише класифіковуються, але й порівнюються між собою. Таким чином ще більше процесів у компанії можна буде організувати більш ефективно. Власне кажучи, ефективність полягає в тому, що наявні працівники зможуть краще виконувати свої обов'язки та через відлунення від глупих завдань будуть задоволені. Кількість робіт не зміниться завдяки цій допомозі КІ.

Ви бажаєте отримати оцінку свого застосування в організації щодо реалістичності з використанням КІ. Просто напишіть.