Так что это было уже давно, и много забавных экспериментов увидело свет с генеративным ИИ. По сути, все это управляется с использованием больших языковых моделей или сокращенно LLM. Для непосвященных это то, что есть,
Большая языковая модель — это тип модели искусственного интеллекта (ИИ), которая была обучена на огромных объемах текстовых данных для понимания и создания человекоподобного языка. Эти модели предназначены для обработки и понимания ввода на естественном языке, такого как письменный текст или произносимые слова, и генерирования соответствующих и последовательных ответов.
Как технологический энтузиаст и человек, который любит возиться с новыми технологиями, я уже провел и провожу много времени, работая с генеративным ИИ в качестве товарища, проверьте этот пост. Но недавно я наткнулся на вариант использования, который собираюсь использовать и в своих будущих проектах!
Взгляните на мой последний вариант использования LLM в качестве базы данных с возможностью запросов. Таким образом, в отличие от традиционных баз данных, таких как MySQL, Mongo, компании Elastic Search могут рассчитывать на использование LLM для аналогичных целей. И, как всегда, я предпочитаю пробовать делать дела вручную, прежде чем предъявлять претензии.
Вариант использования
Итак, вариант использования для меня: я пытаюсь создать веб-приложение для набора персонала с помощью ИИ. Я не буду вдаваться в подробности по очевидным причинам, но одна важная проблема, которую я решаю, заключается в том, чтобы облегчить жизнь специалистам по привлечению талантов, но помочь им сосредоточиться на поиске нужных талантов, а не тратить время на выполнение работы, которую можно автоматизировать. При установленном контексте одной из ключевых проблем, которую я вижу, является принятие в целом и то, что подсказывать, чтобы получить правильный набор результатов. С точки зрения пользовательского интерфейса люди по-прежнему довольны вводом данных с правильными критериями фильтрации.
Один из модулей, которые я создаю, предназначен (в основном, для запутывания), чтобы помочь создать описание работы или JD на основе отраслевой вертикали и должности, в которой описываются навыки, роли и обязанности, краткие и контрольные вопросы. Конечный результат выглядит примерно так,
REST API принимает от пользователя несколько прямых входных данных, таких как обозначение, поле или вертикаль, период уведомления, ctc и т. д. И вместе с ним запрашивает LLM для генерации ответа, показанного на снимке экрана пользовательского интерфейса выше, чтобы разрешить любые изменения и сохранение. объявление о вакансии ТС.
Форма ответа этого API выглядит примерно так:
Как я этого добился?
Что ж, ответ содержится в заголовке этого поста: Подсказки — это новый запрос!
Я использовал игровую площадку Open AI, чтобы попробовать различные подсказки, чтобы увидеть, что соответствует моим потребностям. Это было похоже на написание поискового запроса MySQL или Elastic. Только то, что они были более удобочитаемыми для человека.
Вот фрагмент того, как я создал telephonic_screening_questions.
Если вы заметили фрагмент кода, самое интересное заключается в том, как я сделал некоторые настройки и сделал приглашение динамическим, учитывая ввод пользователя.
prompt: `create a set of ${createScreeningQuestion.numberOfQuestions} for questions for screening a ${createScreeningQuestion.designation} ${createScreeningQuestion.field} on a telephonic conversation along with questions like relevant experience in years, current ctc, expected ctc and notice period in a json format.`,
Вот и все. Теперь возможности безграничны, и конечные пользователи тоже будут очарованы!
Будущее.
Теперь, когда технологические гиганты делают большие скачки с лучшими моделями, особенно LLM, я вижу много компаний, которые будут использовать такие технологии общего назначения, чтобы помочь создать LLM, которые станут новой базой данных. Люди могут выбрать открытые общедоступные или тренироваться и иметь закрытые. Но нельзя отрицать, что это быстро приближается.
P.S. Для защиты своей идеи я не могу делиться дальнейшими фрагментами кода. Но я всегда готов помочь и направить. Кроме того, любой, кто заинтересован в сотрудничестве и создании следующей крупной платформы автоматизации с поддержкой ИИ, может обратиться ко мне в LinkedIn. Я остро нуждаюсь в общении с людьми, которые могут помочь в продажах.
