(Κάντε κλικ στην εικόνα παραπάνω για να παρακολουθήσετε το βίντεο αυτού του μαθήματος)
Αφού είδαμε πώς μπορούμε να δημιουργήσουμε εφαρμογές παραγωγής κειμένου, ας εξετάσουμε τις εφαρμογές συνομιλίας.
Οι εφαρμογές συνομιλίας έχουν ενσωματωθεί στην καθημερινότητά μας, προσφέροντας περισσότερα από απλή επικοινωνία. Αποτελούν βασικά εργαλεία για την εξυπηρέτηση πελατών, την τεχνική υποστήριξη και ακόμη και για εξελιγμένα συστήματα συμβουλών. Είναι πιθανό να έχετε λάβει βοήθεια από μια εφαρμογή συνομιλίας πρόσφατα. Καθώς ενσωματώνουμε πιο προηγμένες τεχνολογίες όπως η γενετική τεχνητή νοημοσύνη σε αυτές τις πλατφόρμες, αυξάνεται η πολυπλοκότητα και οι προκλήσεις.
Μερικές ερωτήσεις που πρέπει να απαντηθούν είναι:
- Δημιουργία της εφαρμογής. Πώς μπορούμε να δημιουργήσουμε και να ενσωματώσουμε αποτελεσματικά αυτές τις εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη για συγκεκριμένες χρήσεις;
- Παρακολούθηση. Πώς μπορούμε να παρακολουθούμε και να διασφαλίζουμε ότι οι εφαρμογές λειτουργούν με την υψηλότερη ποιότητα, τόσο από άποψη λειτουργικότητας όσο και συμμόρφωσης με τις έξι αρχές υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης;
Καθώς προχωράμε σε μια εποχή που χαρακτηρίζεται από αυτοματοποίηση και αδιάλειπτη αλληλεπίδραση ανθρώπου-μηχανής, η κατανόηση του πώς η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει το εύρος, το βάθος και την προσαρμοστικότητα των εφαρμογών συνομιλίας γίνεται απαραίτητη. Αυτό το μάθημα θα εξετάσει τις πτυχές της αρχιτεκτονικής που υποστηρίζουν αυτά τα περίπλοκα συστήματα, θα εμβαθύνει στις μεθοδολογίες για την προσαρμογή τους σε συγκεκριμένες εργασίες και θα αξιολογήσει τις μετρήσεις και τις παραμέτρους που είναι σημαντικές για την υπεύθυνη ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτό το μάθημα καλύπτει:
- Τεχνικές για αποτελεσματική δημιουργία και ενσωμάτωση εφαρμογών συνομιλίας.
- Πώς να εφαρμόσετε προσαρμογή και λεπτομερή ρύθμιση στις εφαρμογές.
- Στρατηγικές και παραμέτρους για αποτελεσματική παρακολούθηση εφαρμογών συνομιλίας.
Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, θα μπορείτε:
- Να περιγράψετε παραμέτρους για τη δημιουργία και την ενσωμάτωση εφαρμογών συνομιλίας σε υπάρχοντα συστήματα.
- Να προσαρμόσετε εφαρμογές συνομιλίας για συγκεκριμένες χρήσεις.
- Να εντοπίσετε βασικές μετρήσεις και παραμέτρους για την αποτελεσματική παρακολούθηση και διατήρηση της ποιότητας των εφαρμογών συνομιλίας με τεχνητή νοημοσύνη.
- Να διασφαλίσετε ότι οι εφαρμογές συνομιλίας αξιοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη υπεύθυνα.
Η αναβάθμιση των εφαρμογών συνομιλίας μέσω γενετικής τεχνητής νοημοσύνης δεν αφορά μόνο την εξυπνότερη λειτουργία τους· αφορά τη βελτιστοποίηση της αρχιτεκτονικής, της απόδοσης και της διεπαφής χρήστη για την παροχή μιας ποιοτικής εμπειρίας χρήστη. Αυτό περιλαμβάνει την εξέταση των αρχιτεκτονικών βάσεων, των ενσωματώσεων API και των παραμέτρων διεπαφής χρήστη. Αυτή η ενότητα στοχεύει να σας προσφέρει έναν ολοκληρωμένο οδηγό για την πλοήγηση σε αυτά τα περίπλοκα πεδία, είτε ενσωματώνετε τις εφαρμογές σε υπάρχοντα συστήματα είτε τις δημιουργείτε ως ανεξάρτητες πλατφόρμες.
Μέχρι το τέλος αυτής της ενότητας, θα έχετε αποκτήσει την απαραίτητη τεχνογνωσία για την αποτελεσματική κατασκευή και ενσωμάτωση εφαρμογών συνομιλίας.
Πριν προχωρήσουμε στη δημιουργία εφαρμογών συνομιλίας, ας συγκρίνουμε τα 'chatbots' με τις 'εφαρμογές συνομιλίας με τεχνητή νοημοσύνη', που εξυπηρετούν διαφορετικούς ρόλους και λειτουργίες. Ο κύριος σκοπός ενός chatbot είναι να αυτοματοποιεί συγκεκριμένες συνομιλιακές εργασίες, όπως η απάντηση σε συχνές ερωτήσεις ή η παρακολούθηση ενός πακέτου. Συνήθως καθοδηγείται από λογική βασισμένη σε κανόνες ή σύνθετους αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης. Αντίθετα, μια εφαρμογή συνομιλίας με τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα πολύ πιο εκτεταμένο περιβάλλον σχεδιασμένο να διευκολύνει διάφορες μορφές ψηφιακής επικοινωνίας, όπως συνομιλίες κειμένου, φωνής και βίντεο μεταξύ ανθρώπινων χρηστών. Το χαρακτηριστικό της είναι η ενσωμάτωση ενός μοντέλου γενετικής τεχνητής νοημοσύνης που προσομοιώνει λεπτομερείς, ανθρώπινες συνομιλίες, δημιουργώντας απαντήσεις βάσει ποικίλων εισροών και συμφραζομένων.
Ο παρακάτω πίνακας περιγράφει τις βασικές διαφορές και ομοιότητες για να κατανοήσουμε τους μοναδικούς τους ρόλους στην ψηφιακή επικοινωνία.
| Chatbot | Εφαρμογή Συνομιλίας με Τεχνητή Νοημοσύνη |
|---|---|
| Εστιασμένο σε εργασίες και βασισμένο σε κανόνες | Αντιληπτικό στο πλαίσιο |
| Συχνά ενσωματωμένο σε μεγαλύτερα συστήματα | Μπορεί να φιλοξενεί ένα ή περισσότερα chatbots |
| Περιορισμένο σε προγραμματισμένες λειτουργίες | Ενσωματώνει μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης |
| Εξειδικευμένες και δομημένες αλληλεπιδράσεις | Ικανό για συζητήσεις ανοιχτού πεδίου |
Κατά τη δημιουργία μιας εφαρμογής συνομιλίας, ένα καλό πρώτο βήμα είναι να αξιολογήσετε τι υπάρχει ήδη διαθέσιμο. Η χρήση SDKs και APIs για τη δημιουργία εφαρμογών συνομιλίας είναι μια στρατηγική με πολλά πλεονεκτήματα. Με την ενσωμάτωση καλά τεκμηριωμένων SDKs και APIs, τοποθετείτε στρατηγικά την εφαρμογή σας για μακροπρόθεσμη επιτυχία, αντιμετωπίζοντας ζητήματα κλιμάκωσης και συντήρησης.
- Επιτάχυνση της διαδικασίας ανάπτυξης και μείωση του κόστους: Η αξιοποίηση προκατασκευασμένων λειτουργιών αντί της δαπανηρής διαδικασίας δημιουργίας τους από την αρχή σας επιτρέπει να εστιάσετε σε άλλες πτυχές της εφαρμογής σας, όπως η επιχειρηματική λογική.
- Καλύτερη απόδοση: Όταν δημιουργείτε λειτουργίες από την αρχή, θα αναρωτηθείτε τελικά "Πώς κλιμακώνεται; Είναι αυτή η εφαρμογή ικανή να χειριστεί ξαφνική αύξηση χρηστών;" Τα καλά συντηρημένα SDK και APIs συχνά έχουν ενσωματωμένες λύσεις για αυτές τις ανησυχίες.
- Ευκολότερη συντήρηση: Οι ενημερώσεις και οι βελτιώσεις είναι ευκολότερες στη διαχείριση, καθώς τα περισσότερα APIs και SDKs απαιτούν απλώς μια ενημέρωση της βιβλιοθήκης όταν κυκλοφορεί μια νεότερη έκδοση.
- Πρόσβαση σε προηγμένη τεχνολογία: Η αξιοποίηση μοντέλων που έχουν εκπαιδευτεί σε εκτεταμένα σύνολα δεδομένων παρέχει στην εφαρμογή σας δυνατότητες φυσικής γλώσσας.
Η πρόσβαση στις λειτουργίες ενός SDK ή API συνήθως περιλαμβάνει την απόκτηση άδειας χρήσης των παρεχόμενων υπηρεσιών, που συχνά γίνεται μέσω της χρήσης ενός μοναδικού κλειδιού ή διακριτικού πιστοποίησης. Θα χρησιμοποιήσουμε τη Βιβλιοθήκη Python του OpenAI για να εξερευνήσουμε πώς μοιάζει αυτό. Μπορείτε επίσης να το δοκιμάσετε μόνοι σας στο ακόλουθο notebook για OpenAI ή notebook για Azure OpenAI Services για αυτό το μάθημα.
import os
from openai import OpenAI
API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY","")
client = OpenAI(
api_key=API_KEY
)
chat_completion = client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Suggest two titles for an instructional lesson on chat applications for generative AI."}])Το παραπάνω παράδειγμα χρησιμοποιεί το μοντέλο GPT-3.5 Turbo για να ολοκληρώσει την προτροπή, αλλά παρατηρήστε ότι το κλειδί API έχει οριστεί πριν από αυτό. Θα λάβετε σφάλμα αν δεν ορίσετε το κλειδί.
Οι γενικές αρχές UX ισχύουν για τις εφαρμογές συνομιλίας, αλλά εδώ είναι μερικές πρόσθετες παραμέτρους που γίνονται ιδιαίτερα σημαντικές λόγω των στοιχείων μηχανικής μάθησης που εμπλέκονται.
- Μηχανισμός αντιμετώπισης αμφισημίας: Τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης περιστασιακά παράγουν ασαφείς απαντήσεις. Μια λειτουργία που επιτρέπει στους χρήστες να ζητούν διευκρινίσεις μπορεί να είναι χρήσιμη αν αντιμετωπίσουν αυτό το πρόβλημα.
- Διατήρηση πλαισίου: Τα προηγμένα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης έχουν τη δυνατότητα να θυμούνται το πλαίσιο μέσα σε μια συνομιλία, κάτι που μπορεί να είναι απαραίτητο για την εμπειρία χρήστη. Η δυνατότητα των χρηστών να ελέγχουν και να διαχειρίζονται το πλαίσιο βελτιώνει την εμπειρία χρήστη, αλλά εισάγει τον κίνδυνο διατήρησης ευαίσθητων πληροφοριών. Οι παράμετροι για το πόσο καιρό αποθηκεύονται αυτές οι πληροφορίες, όπως η εισαγωγή πολιτικής διατήρησης, μπορούν να ισορροπήσουν την ανάγκη για πλαίσιο με την προστασία της ιδιωτικότητας.
- Εξατομίκευση: Με τη δυνατότητα να μαθαίνουν και να προσαρμόζονται, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης προσφέρουν μια εξατομικευμένη εμπειρία στον χρήστη. Η προσαρμογή της εμπειρίας χρήστη μέσω λειτουργιών όπως τα προφίλ χρηστών όχι μόνο κάνει τον χρήστη να αισθάνεται ότι τον κατανοούν, αλλά επίσης βοηθά στην αναζήτηση συγκεκριμένων απαντήσεων, δημιουργώντας μια πιο αποτελεσματική και ικανοποιητική αλληλεπίδραση.
Ένα τέτοιο παράδειγμα εξατομίκευσης είναι οι ρυθμίσεις "Προσαρμοσμένες οδηγίες" στο ChatGPT της OpenAI. Σας επιτρέπει να παρέχετε πληροφορίες για τον εαυτό σας που μπορεί να είναι σημαντικό πλαίσιο για τις προτροπές σας. Ακολουθεί ένα παράδειγμα προσαρμοσμένης οδηγίας.
Αυτό το "προφίλ" προτρέπει το ChatGPT να δημιουργήσει ένα σχέδιο μαθήματος για συνδεδεμένες λίστες. Παρατηρήστε ότι το ChatGPT λαμβάνει υπόψη ότι ο χρήστης μπορεί να θέλει ένα πιο λεπτομερές σχέδιο μαθήματος βάσει της εμπειρίας της.
Η Microsoft έχει παρέχει καθοδήγηση για τη σύνταξη αποτελεσματικών μηνυμάτων συστήματος κατά τη δημιουργία απαντήσεων από LLMs, χωρισμένη σε 4 περιοχές:
- Ορισμός του ποιος είναι το μοντέλο, καθώς και των δυνατοτήτων και περιορισμών του.
- Ορισμός της μορφής εξόδου του μοντέλου.
- Παροχή συγκεκριμένων παραδειγμάτων που δείχνουν την επιθυμητή συμπεριφορά του μοντέλου.
- Παροχή πρόσθετων κανόνων συμπεριφοράς.
Είτε ένας χρήστης έχει προβλήματα όρασης, ακοής, κινητικότητας ή γνωστικά προβλήματα, μια καλά σχεδιασμένη εφαρμογή συνομιλίας πρέπει να είναι προσβάσιμη από όλους. Η παρακάτω λίστα αναλύει συγκεκριμένες λειτουργίες που στοχεύουν στη βελτίωση της προσβασιμότητας για διάφορες αναπηρίες χρηστών.
- Λειτουργίες για προβλήματα όρασης: Θέματα υψηλής αντίθεσης και κείμενο με δυνατότητα αλλαγής μεγέθους, συμβατότητα με αναγνώστες οθόνης.
- Λειτουργίες για προβλήματα ακοής: Λειτουργίες μετατροπής κειμένου σε ομιλία και ομιλίας σε κείμενο, οπτικά σήματα για ηχητικές ειδοποιήσεις.
- Λειτουργίες για προβλήματα κινητικότητας: Υποστήριξη πλοήγησης με πληκτρολόγιο, φωνητικές εντολές.
- Λειτουργίες για γνωστικά προβλήματα: Απλοποιημένες επιλογές γλώσσας.
Φανταστείτε μια εφαρμογή συνομιλίας που κατανοεί την ορολογία της εταιρείας σας και προβλέπει τις συγκεκριμένες ερωτήσεις που έχει συνήθως η βάση χρηστών της. Υπάρχουν δύο προσεγγίσεις που αξίζει να αναφερθούν:
- Αξιοποίηση μοντέλων DSL. Το DSL σημαίνει γλώσσα ειδική για πεδίο. Μπορείτε να αξιοποιήσετε ένα λεγόμενο μοντέλο DSL εκπαιδευμένο σε ένα συγκεκριμένο πεδίο για να κατανοήσει τις έννοιες και τα σενάρια του.
- Εφαρμογή λεπτομερούς ρύθμισης. Η λεπτομερής ρύθμιση είναι η διαδικασία περαιτέρω εκπαίδευσης του μοντέλου σας με συγκεκριμένα δεδομένα.
Η αξιοποίηση μοντέλων γλώσσας ειδικών για πεδίο (DSL Models) μπορεί να ενισχύσει την εμπλοκή των χρηστών παρέχοντας εξειδικευμένες, συμφραζόμενες αλληλεπιδράσεις. Είναι ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί ή έχει υποστεί λεπτομερή ρύθμιση για να κατανοεί και να δημιουργεί κείμενο σχετικό με ένα συγκεκριμένο πεδίο, βιομηχανία ή θέμα. Οι επιλογές για τη χρήση ενός μοντέλου DSL μπορεί να ποικίλουν από την εκπαίδευση ενός από την αρχή, έως τη χρήση προϋπαρχόντων μέσω SDKs και APIs. Μια άλλη επιλογή είναι η λεπτομερής ρύθμιση, που περιλαμβάνει τη λήψη ενός υπάρχοντος προεκπαιδευμένου μοντέλου και την προσαρμογή του για ένα | Ανίχνευση Ανωμαλιών | Εργαλεία και τεχνικές για την αναγνώριση ασυνήθιστων μοτίβων που δεν συμμορφώνονται με την αναμενόμενη συμπεριφορά. | Πώς θα ανταποκριθείτε στις ανωμαλίες; |
Η προσέγγιση της Microsoft για την Υπεύθυνη Τεχνητή Νοημοσύνη έχει εντοπίσει έξι αρχές που πρέπει να καθοδηγούν την ανάπτυξη και χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Παρακάτω παρατίθενται οι αρχές, ο ορισμός τους, καθώς και πράγματα που πρέπει να λάβει υπόψη ένας προγραμματιστής συνομιλιών και γιατί είναι σημαντικό να τα αντιμετωπίσει σοβαρά.
| Αρχές | Ορισμός της Microsoft | Σκέψεις για τον Προγραμματιστή Συνομιλιών | Γιατί Είναι Σημαντικό |
|---|---|---|---|
| Δικαιοσύνη | Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να αντιμετωπίζουν όλους τους ανθρώπους δίκαια. | Βεβαιωθείτε ότι η εφαρμογή συνομιλίας δεν κάνει διακρίσεις βάσει δεδομένων χρηστών. | Για να οικοδομήσετε εμπιστοσύνη και συμπερίληψη μεταξύ των χρηστών· αποφεύγει νομικές συνέπειες. |
| Αξιοπιστία και Ασφάλεια | Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να λειτουργούν αξιόπιστα και με ασφάλεια. | Εφαρμόστε δοκιμές και μηχανισμούς ασφαλείας για να ελαχιστοποιήσετε τα λάθη και τους κινδύνους. | Εξασφαλίζει την ικανοποίηση των χρηστών και αποτρέπει πιθανές βλάβες. |
| Ιδιωτικότητα και Ασφάλεια | Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να είναι ασφαλή και να σέβονται την ιδιωτικότητα. | Εφαρμόστε ισχυρή κρυπτογράφηση και μέτρα προστασίας δεδομένων. | Για να προστατεύσετε ευαίσθητα δεδομένα χρηστών και να συμμορφωθείτε με τους νόμους περί ιδιωτικότητας. |
| Συμπερίληψη | Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να ενδυναμώνουν όλους και να εμπλέκουν τους ανθρώπους. | Σχεδιάστε UI/UX που είναι προσβάσιμο και εύχρηστο για διαφορετικά ακροατήρια. | Εξασφαλίζει ότι ένα ευρύτερο φάσμα ανθρώπων μπορεί να χρησιμοποιήσει την εφαρμογή αποτελεσματικά. |
| Διαφάνεια | Τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να είναι κατανοητά. | Παρέχετε σαφή τεκμηρίωση και αιτιολόγηση για τις απαντήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης. | Οι χρήστες είναι πιο πιθανό να εμπιστευτούν ένα σύστημα αν μπορούν να κατανοήσουν πώς λαμβάνονται οι αποφάσεις. |
| Λογοδοσία | Οι άνθρωποι πρέπει να είναι υπεύθυνοι για τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης. | Καθιερώστε μια σαφή διαδικασία για την αξιολόγηση και τη βελτίωση των αποφάσεων της Τεχνητής Νοημοσύνης. | Επιτρέπει τη συνεχή βελτίωση και διορθωτικά μέτρα σε περίπτωση λαθών. |
Δείτε την εργασία. Θα σας καθοδηγήσει μέσα από μια σειρά ασκήσεων, από την εκτέλεση των πρώτων προτροπών συνομιλίας, μέχρι την ταξινόμηση και την περίληψη κειμένου και πολλά άλλα. Σημειώστε ότι οι εργασίες είναι διαθέσιμες σε διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού!
Αφού ολοκληρώσετε αυτό το μάθημα, δείτε τη Συλλογή Μάθησης για Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη για να συνεχίσετε να αναβαθμίζετε τις γνώσεις σας στη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη!
Προχωρήστε στο Μάθημα 8 για να δείτε πώς μπορείτε να ξεκινήσετε να δημιουργείτε εφαρμογές αναζήτησης!
Αποποίηση ευθύνης:
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης Co-op Translator. Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτόματες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν λάθη ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.