(לחצו על התמונה למעלה לצפייה בסרטון של השיעור)
עכשיו, לאחר שראינו כיצד ניתן לבנות אפליקציות ליצירת טקסט, בואו נבחן את עולם אפליקציות הצ'אט.
אפליקציות צ'אט הפכו לחלק בלתי נפרד מחיי היומיום שלנו, ומציעות הרבה מעבר לאמצעי תקשורת מזדמן. הן מהוות חלקים חיוניים בשירות לקוחות, תמיכה טכנית ואפילו מערכות ייעוץ מתקדמות. סביר להניח שקיבלתם עזרה מאפליקציית צ'אט לא מזמן. ככל שאנו משלבים טכנולוגיות מתקדמות יותר כמו בינה מלאכותית גנרטיבית בפלטפורמות אלו, כך עולה המורכבות וגם האתגרים.
כמה שאלות שצריך לענות עליהן הן:
- בניית האפליקציה. כיצד נבנה ונשלב בצורה יעילה את האפליקציות המונעות על ידי בינה מלאכותית לשימושים ספציפיים?
- מעקב. לאחר פריסה, כיצד נוכל לעקוב ולהבטיח שהאפליקציות פועלות ברמת האיכות הגבוהה ביותר, הן מבחינת פונקציונליות והן מבחינת עמידה ב-ששת עקרונות הבינה המלאכותית האחראית?
ככל שאנו מתקדמים לעידן המוגדר על ידי אוטומציה ואינטראקציות חלקות בין אדם למכונה, הבנת האופן שבו בינה מלאכותית גנרטיבית משנה את היקף, עומק והתאמת אפליקציות הצ'אט הופכת להכרחית. שיעור זה יחקור את היבטי הארכיטקטורה התומכים במערכות מורכבות אלו, יעמיק בשיטות להתאמתן למשימות ספציפיות לתחום, ויעריך את המדדים והשיקולים הרלוונטיים להבטחת פריסת בינה מלאכותית אחראית.
שיעור זה מכסה:
- טכניקות לבנייה ושילוב יעיל של אפליקציות צ'אט.
- כיצד ליישם התאמה אישית והתאמה של אפליקציות.
- אסטרטגיות ושיקולים למעקב יעיל אחר אפליקציות צ'אט.
בסיום השיעור, תוכלו:
- לתאר שיקולים לבנייה ושילוב אפליקציות צ'אט במערכות קיימות.
- להתאים אפליקציות צ'אט לשימושים ספציפיים.
- לזהות מדדים מרכזיים ושיקולים למעקב ושמירה על איכות אפליקציות צ'אט מבוססות בינה מלאכותית.
- להבטיח שאפליקציות צ'אט מנצלות את הבינה המלאכותית בצורה אחראית.
שדרוג אפליקציות צ'אט באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית אינו מתמקד רק בהפיכתן לחכמות יותר; מדובר באופטימיזציה של הארכיטקטורה, הביצועים וממשק המשתמש כדי לספק חוויית משתמש איכותית. זה כולל חקירת יסודות הארכיטקטורה, שילובי API ושיקולי ממשק משתמש. חלק זה נועד להציע לכם מפת דרכים מקיפה לניווט בנופים מורכבים אלו, בין אם אתם משלבים אותם במערכות קיימות או בונים אותם כפלטפורמות עצמאיות.
בסיום חלק זה, תהיו מצוידים במומחיות הדרושה לבנייה ושילוב יעיל של אפליקציות צ'אט.
לפני שנצלול לבניית אפליקציות צ'אט, בואו נשווה בין 'צ'אטבוטים' לבין 'אפליקציות צ'אט מבוססות בינה מלאכותית', שממלאות תפקידים ופונקציות ייחודיים. מטרתו העיקרית של צ'אטבוט היא אוטומציה של משימות שיחה ספציפיות, כמו מענה לשאלות נפוצות או מעקב אחר חבילה. הוא פועל בדרך כלל על פי לוגיקה מבוססת חוקים או אלגוריתמים מורכבים של בינה מלאכותית. לעומת זאת, אפליקציית צ'אט מבוססת בינה מלאכותית היא סביבה רחבה יותר שנועדה להקל על צורות שונות של תקשורת דיגיטלית, כמו טקסט, קול ושיחות וידאו בין משתמשים אנושיים. תכונתה המגדירה היא שילוב של מודל בינה מלאכותית גנרטיבית המדמה שיחות אנושיות מעמיקות, ומייצר תגובות על בסיס מגוון רחב של קלט ורמזים הקשריים. אפליקציית צ'אט מבוססת בינה מלאכותית יכולה לנהל דיונים פתוחים, להסתגל להקשרים שיחתיים משתנים ואפילו לייצר דיאלוג יצירתי או מורכב.
הטבלה הבאה מציגה את ההבדלים והדמיון המרכזיים כדי לעזור לנו להבין את תפקידיהם הייחודיים בתקשורת דיגיטלית.
| צ'אטבוט | אפליקציית צ'אט מבוססת בינה מלאכותית |
|---|---|
| ממוקד משימה ומבוסס חוקים | מודע להקשר |
| משולב לעיתים קרובות במערכות גדולות | עשוי להכיל צ'אטבוט אחד או יותר |
| מוגבל לפונקציות מתוכנתות | משלב מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית |
| אינטראקציות מובנות וממוקדות | מסוגל לנהל דיונים פתוחים |
כאשר בונים אפליקציית צ'אט, צעד ראשון טוב הוא להעריך מה כבר קיים. שימוש ב-SDKs ו-APIs לבניית אפליקציות צ'אט הוא אסטרטגיה מועילה ממגוון סיבות. על ידי שילוב SDKs ו-APIs מתועדים היטב, אתם ממקמים את האפליקציה שלכם באופן אסטרטגי להצלחה ארוכת טווח, תוך התמודדות עם חששות של סקלאביליות ותחזוקה.
- מאיץ את תהליך הפיתוח ומפחית עלויות: הסתמכות על פונקציות מובנות מראש במקום התהליך היקר של בנייתן בעצמכם מאפשרת לכם להתמקד בהיבטים אחרים של האפליקציה, כמו לוגיקת העסק.
- ביצועים טובים יותר: כאשר בונים פונקציונליות מאפס, בסופו של דבר תשאלו את עצמכם "איך זה מתמודד עם סקלאביליות? האם האפליקציה מסוגלת להתמודד עם זרם פתאומי של משתמשים?" SDKs ו-APIs מתוחזקים היטב כוללים לעיתים קרובות פתרונות מובנים לחששות אלו.
- תחזוקה קלה יותר: עדכונים ושיפורים קלים יותר לניהול, שכן רוב ה-APIs וה-SDKs דורשים רק עדכון ספרייה כאשר גרסה חדשה משתחררת.
- גישה לטכנולוגיה מתקדמת: ניצול מודלים שעברו התאמה ואימון על מערכי נתונים נרחבים מספק לאפליקציה שלכם יכולות שפה טבעית.
גישה לפונקציונליות של SDK או API כוללת בדרך כלל קבלת הרשאה להשתמש בשירותים המסופקים, שלרוב מתבצעת באמצעות שימוש במפתח ייחודי או אסימון אימות. נשתמש בספריית Python של OpenAI כדי לחקור כיצד זה נראה. תוכלו גם לנסות זאת בעצמכם במחברת הבאה ל-OpenAI או במחברת לשירותי Azure OpenAI עבור שיעור זה.
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."}])הדוגמה לעיל משתמשת במודל GPT-3.5 Turbo להשלמת הפקודה, אך שימו לב שהמפתח ל-API מוגדר לפני כן. תתקבל שגיאה אם לא תגדירו את המפתח.
עקרונות כלליים של UX חלים על אפליקציות צ'אט, אך ישנם שיקולים נוספים שחשובים במיוחד בשל הרכיבים של למידת מכונה המעורבים.
- מנגנון להתמודדות עם עמימות: מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית לעיתים מייצרים תשובות עמומות. תכונה שמאפשרת למשתמשים לבקש הבהרות יכולה להיות מועילה במקרה שהם נתקלים בבעיה זו.
- שמירת הקשר: מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית גנרטיבית מסוגלים לזכור הקשר בתוך שיחה, מה שיכול להיות נכס הכרחי לחוויית המשתמש. מתן אפשרות למשתמשים לשלוט ולנהל הקשר משפר את חוויית המשתמש, אך מציג את הסיכון לשמירת מידע רגיש של המשתמש. שיקולים לגבי משך הזמן שבו מידע זה נשמר, כמו הצגת מדיניות שמירה, יכולים לאזן בין הצורך בהקשר לבין פרטיות.
- התאמה אישית: עם היכולת ללמוד ולהסתגל, מודלים של בינה מלאכותית מציעים חוויה מותאמת אישית למשתמש. התאמת חוויית המשתמש באמצעות תכונות כמו פרופילי משתמש לא רק גורמת למשתמש להרגיש מובן, אלא גם עוזרת לו למצוא תשובות ספציפיות, מה שיוצר אינטראקציה יעילה ומספקת יותר.
דוגמה אחת להתאמה אישית היא הגדרות "הוראות מותאמות אישית" ב-ChatGPT של OpenAI. היא מאפשרת לכם לספק מידע על עצמכם שעשוי להיות הקשר חשוב לפקודות שלכם. הנה דוגמה להוראה מותאמת אישית.
"פרופיל" זה מבקש מ-ChatGPT ליצור תוכנית שיעור על רשימות מקושרות. שימו לב ש-ChatGPT לוקח בחשבון שהמשתמש עשוי לרצות תוכנית שיעור מעמיקה יותר בהתבסס על הניסיון שלה.
מיקרוסופט סיפקה הנחיות לכתיבת הודעות מערכת אפקטיביות בעת יצירת תגובות ממודלים של שפה גדולה (LLMs), המחולקות ל-4 תחומים:
- הגדרת מי המודל מיועד אליו, כמו גם יכולותיו ומגבלותיו.
- הגדרת פורמט הפלט של המודל.
- מתן דוגמאות ספציפיות שמדגימות את ההתנהגות הרצויה של המודל.
- מתן גבולות התנהגות נוספים.
בין אם למשתמש יש לקות ראייה, שמיעה, מוטוריקה או קוגניציה, אפליקציית צ'אט מעוצבת היטב צריכה להיות נגישה לכולם. הרשימה הבאה מפרטת תכונות ספציפיות שמטרתן לשפר את הנגישות עבור לקויות משתמש שונות.
- תכונות ללקות ראייה: ערכות נושא עם ניגודיות גבוהה וטקסט ניתן להגדלה, תאימות לקוראי מסך.
- תכונות ללקות שמיעה: פונקציות טקסט לדיבור ודיבור לטקסט, רמזים חזותיים להתראות קוליות.
- תכונות ללקות מוטורית: תמיכה בניווט באמצעות מקלדת, פקודות קוליות.
- תכונות ללקות קוגניטיבית: אפשרויות שפה פשוטה.
דמיינו אפליקציית צ'אט שמבינה את הז'רגון של החברה שלכם ומצפה לשאילתות הספציפיות שהמשתמשים שלה נוהגים לשאול. ישנן כמה גישות שכדאי להזכיר:
- ניצול מודלים DSL. DSL מייצג שפה ספציפית לתחום. ניתן לנצל מודל DSL שמאומן על תחום מסוים כדי להבין את מושגיו ותסריטיו.
- יישום התאמה. התאמה היא תהליך של אימון נוסף של המודל עם נתונים ספציפיים.
ניצול מודלים של שפה ספציפית לתחום (DSL Models) יכול לשפר את מעורבות המשתמשים על ידי מתן אינטראקציות מיוחדות ורלוונטיות הקשרית. זהו מודל שמאומן או מותאם להבין ולייצר טקסט הקשור לתחום, תעשייה או נושא ספציפי. אפשרויות לשימוש במודל DSL יכולות להשתנות מאימון אחד מאפס, לשימוש במודלים קיימים דרך SDKs ו-APIs. אפשרות נוספת היא התאמה, שכוללת לקיחת מודל מאומן מראש והתאמתו לתחום מסוים.
התאמה נחשבת לעיתים כאשר מודל מאומן מראש אינו מספק בתחום מיוחד או משימה ספציפית.
לדוגמה, שאילתות רפואיות הן מורכבות ודורשות הרבה הקשר. כאשר איש מקצוע רפואי מאבחן מטופל, זה מבוסס על מגוון גורמים כמו אורח חיים או מצבים קיימים, ועשוי אפילו להסתמך על כתבי עת רפואיים עדכניים כדי לאמת את האבחנה שלו. בתרחישים מעמיקים כאלה, אפליקציית צ'אט כללית אינה יכולה להיות מקור אמין.
שקלו אפליקציית צ'אט שנועדה לסייע לאנשי מקצוע רפואיים על ידי מתן הפניות מהירות להנחיות טיפול, אינטראקציות בין תרופות או ממצאי מחקר עדכניים.
מודל כללי עשוי להיות מתאים למענה על שאלות רפואיות בסיסיות או מתן עצות כלליות, אך הוא עשוי להיאבק עם הדברים הבאים:
- מקרים מאוד ספציפיים או מורכבים. לדוגמה, נוירולוג עשוי לשאול את האפליקציה, "מהן השיטות הטובות ביותר הנוכחיות לניהול אפילפסיה עמידה לתרופות אצל מטופלים ילדים?"
- חוסר בעדכונים אחרונים. מודל כללי עשוי להיאבק במתן תשובה עדכנית שמשלבת את ההתקדמות האחרונה בנוירולוגיה ובפרמקולוגיה.
במקרים כאלה, התאמת המודל עם מערך נתונים רפואי מיוחד יכולה לשפר משמעותית את יכולתו להתמודד עם שאילתות רפואיות מורכבות אלו בצורה מדויקת ואמינה. זה דורש גישה למערך נתונים גדול ורלוונטי שמייצג את האתגרים והשאלות הספציפיות לתחום שצריך להתמודד איתם.
חלק זה מפרט את הקריטריונים ל"אפליקציות צ'אט איכותיות", הכוללים לכידת מדדים ניתנים לפעולה ועמידה במסגרת שמנצלת את טכנולוגיית הבינה המלאכותית בצורה אחראית.
כדי לשמור על ביצועים איכותיים של אפליקציה, חשוב לעקוב אחר מדדים מרכזיים ושיקולים. מדידות אלו לא רק מבטיחות את הפונקציונליות של האפליקציה אלא גם מעריכות את איכות המודל של הבינה המלאכותית ואת חוויית המשתמש. להלן רשימה שמכסה מדדים בסיסיים, מדדי בינה מלאכותית ומדדי חוויית משתמש שכדאי לקחת בחשבון.
| מדד | הגדרה | שיקולים למפתחי אפליקציות צ'אט |
|---|---|---|
| זמן פעולה | מודד את הזמן שבו האפליקציה פעילה ונגישה למשתמשים. | כיצד תצמצמו את זמן ההשבתה? |
| זמן תגובה | הזמן שלוקח לאפליקציה להגיב לשאילתת המשתמש. | כיצד תוכלו לייעל את עיבוד השאילתות כדי לשפר את זמן התגובה? |
| דיוק | היחס בין תחזיות חיוביות נכונות למספר הכולל של תחזיות חיוביות. | כיצד תוודאו את דיוק המודל שלכם? |
| זיהוי (רגישות) | היחס בין תחזיות חיוביות נכונות למספר הכולל של חיוביים בפועל. | כיצד תמדדו ותשפרו את הזיהוי? |
| ציון F1 | ||
| זיהוי חריגות | כלים וטכניקות לזיהוי דפוסים חריגים שאינם תואמים להתנהגות הצפויה. | איך תגיבו לחריגות? |
הגישה של מיקרוסופט ל-AI אחראי זיהתה שישה עקרונות שצריכים להנחות את פיתוח ושימוש ב-AI. להלן העקרונות, ההגדרה שלהם, דברים שמפתחי צ'אט צריכים לשקול ולמה חשוב לקחת אותם ברצינות.
| עקרונות | הגדרת מיקרוסופט | שיקולים למפתחי צ'אט | למה זה חשוב |
|---|---|---|---|
| הוגנות | מערכות AI צריכות להתייחס לכל האנשים בהוגנות. | לוודא שאפליקציית הצ'אט אינה מפלה על בסיס נתוני משתמש. | לבנות אמון ושילוב בין המשתמשים; להימנע מהשלכות משפטיות. |
| אמינות ובטיחות | מערכות AI צריכות לפעול בצורה אמינה ובטוחה. | ליישם בדיקות ואמצעי בטיחות כדי למזער טעויות וסיכונים. | מבטיח שביעות רצון משתמשים ומונע נזק פוטנציאלי. |
| פרטיות ואבטחה | מערכות AI צריכות להיות מאובטחות ולכבד פרטיות. | ליישם הצפנה חזקה ואמצעי הגנה על נתונים. | להגן על נתוני משתמש רגישים ולעמוד בחוקי פרטיות. |
| שילוביות | מערכות AI צריכות להעצים את כולם ולערב אנשים. | לעצב ממשק משתמש/חוויית משתמש שיהיה נגיש וקל לשימוש עבור קהלים מגוונים. | מבטיח טווח רחב יותר של אנשים שיכולים להשתמש באפליקציה בצורה אפקטיבית. |
| שקיפות | מערכות AI צריכות להיות מובנות. | לספק תיעוד ברור והסבר לתגובות AI. | משתמשים נוטים יותר לבטוח במערכת אם הם יכולים להבין איך מתקבלות ההחלטות. |
| אחריות | אנשים צריכים להיות אחראים למערכות AI. | להקים תהליך ברור לביקורת ושיפור החלטות AI. | מאפשר שיפור מתמשך ואמצעי תיקון במקרה של טעויות. |
ראו משימה. היא תעביר אתכם דרך סדרת תרגילים החל מהרצת פקודות צ'אט ראשונות, דרך סיווג וסיכום טקסט ועוד. שימו לב שהמשימות זמינות בשפות תכנות שונות!
לאחר סיום השיעור הזה, בדקו את אוסף הלמידה של AI גנרטיבי כדי להמשיך ולהעמיק את הידע שלכם ב-AI גנרטיבי!
עברו לשיעור 8 כדי לראות איך תוכלו להתחיל לבנות אפליקציות חיפוש!
כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום AI Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור סמכותי. עבור מידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי אנושי. איננו אחראים לאי הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.