конструювання запитів

В DSE ми впрваджуємо передові рішення в області конструювання запитів, щоб забезпечити конкурентноспроможність вашого бізнесу.

 

Перегляньте нижче наведені приклади, що вже набули широкого вжитку серед бізнес компаній.

Не знайшли те, що потрібно Вам? Зв'яжіться з нами просто зараз!

Ми будемо раді розробити нове застосування технології конструювання запитів саме для Вас. 

 

Інженерія запитів передбачає створення вхідних запитів (підказок), щоб ефективно керувати відповідями великої мовної моделі (ВММ). Це важливо для оптимізації продуктивності моделі в різних додатках, гарантуючи, що результати штучного інтелекту відповідають очікуванням користувачів.

Випадки використання для бізнесу

1. Автоматизація підтримки клієнтів:
Приклад: автоматизація відповідей на звичайні запити клієнтів за допомогою спеціальної підказки для обробки поширених запитань.
 Перевага: скорочення часу відгуку та операційних витрат.

2. Генерація контенту:
 Приклад: створення дописів у блозі, маркетингової копії та вмісту соціальних мереж на основі конкретних інструкцій.
 Перевага: підвищує продуктивність і забезпечує узгоджене повідомлення про бренд.

3. Аналіз даних і звітність:
 Приклад: узагальнення великих наборів даних і генерування аналітичних даних або звітів.
Перевага: прискорює процеси прийняття рішень і покращує стратегії, керовані даними.

4. Віртуальні помічники:
 Приклад: розробка інтелектуальних помічників для планування, нагадувань і керування завданнями.
Перевага: покращує ефективність і взаємодію з користувачем.

 

Типова архітектура швидкого інженерного розгортання

Розробка підказок — це галузь штучного інтелекту, що стрімко розвивається. Вона зосереджена на розробці та вдосконаленні підказок для досягнення бажаних результатів від великих мовних моделей, таких як GPT-4.

Типова архітектура розгортання для оперативного проектування в бізнес-контексті включає кілька компонентів:

1. Внутрішній інтерфейс:
 Користувачі взаємодіють із системою через веб або мобільний додаток.
2. Backend API:
Внутрішній сервер обробляє запити та спілкується з ВММ.
 Реалізує швидку інженерну логіку та інтегрується з ВММ.

3. Велика мовна модель:
 Основна модель ШІ (наприклад, GPT-4) обробляє розроблені підказки та генерує відповіді.

4. Зберігання та пошук даних:
Зберігає введені користувачем дані, підказки та згенеровані результати для аналізу та вдосконалення.

5. Контур моніторингу та зворотного зв'язку:
 Постійно контролює продуктивність і збирає відгуки користувачів, щоб покращити оперативний дизайн.