Generatív mesterséges intelligencián alapuló kérdésválaszoló API

Mi az a Kérdések megválaszolása?

A kérdések megválaszolása azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia automatikusan válaszol egy kérdésre. Opcionálisan megadhatsz valamilyen kontextust a mesterséges intelligencia modellnek, hogy segítsd a kérdés megválaszolásában. Az olyan generatív mesterséges intelligencia modellek, mint a ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B és Mixtral 8x7B nagyon jók a kérdések megválaszolásában.

Képzelje el például, hogy a következő kérdést szeretné feltenni:

How to bake some bread?

A mesterséges intelligencia valami ilyesmit válaszolhat:

1. Grease a clean, dry bread pan with butter.
2. Stir 1 envelope dry active yeast to 1/4 cup warm water in a large bowl. Let the yeast bloom for 10 minutes, or until dissolved, then add 1 teaspoon salt, 1 teaspoon honey, and 1/2 cup unsalted butter.
3. Add 3 1/2 cups strong flour and mix well, then wait to process your dough for 3 minutes.
4. Add an ounce of water and mix well. If the water was not already warm enough to make a dough (i.e., it was not warm to the touch) then add a warm to hot bowl of water to the machine. Stir continuously for 3 minutes.
5. Turn your dough out onto a clean sheet of plastic wrap and fold over.
6. Cover with another piece of plastic wrap and place in a warm corner of your kitchen.

Lehet, hogy van olyan speciális, fejlett adatod, amelyet szeretnél megadni a mesterséges intelligenciának, és ezzel kapcsolatban szeretnél kérdést feltenni (más néven "kontextus"):

All NLP Cloud plans can be stopped anytime. You only pay for the time you used the service. In case of a downgrade, you will get a discount on your next invoice.

Érdemes lenne feltenni a következő kérdést:

When can plans be stopped?

És a válasz a következő lenne:

Anytime

Az is előfordulhat, hogy a belső tartományi tudás nagy korpuszára vonatkozó kérdésekre kell válaszolnia. Ebben az esetben érdemes elolvasnia a szemantikus keresés + generatív mesterséges intelligencia (más néven RAG) témakörben írt cikkünket: itt olvasható.

Kérdés megválaszolása

Miért érdemes használni a kérdésválaszolást?

A kérdésmegoldás a "való világban" is hasznosan használható. Íme néhány példa.

Szerződések Kérdések

A csevegőrobotokat egyre gyakrabban használják mindennap, mind az ügyfelek, mind a belső munkatársak kérdéseire. Képzelje el, hogy egy ügyfél jogi kérdést tesz fel a szerződésével kapcsolatban. Erre tökéletesen használhatna egy kérdésválaszoló modellt, és átadhatná a szerződést kontextusként.

Termékkérdések

Íme egy másik chatbotokkal kapcsolatos példa. Képzelje el, hogy egy munkatársnak technikai kérdése van egy termékkel kapcsolatban. Miért ne adhatnánk neki egy természetes nyelvű felületet, és könnyíthetnénk meg az életét?

Egészségügyi tanácsadás és diagnosztikai támogatás

A generatív mesterséges intelligencia segítheti az orvosokat és az egészségügyi szakembereket azzal, hogy gyors és elérhető orvosi konzultációkat vagy diagnosztikai támogatást nyújt. A felhasználó által megadott tünetek és kórtörténet elemzése révén a mesterséges intelligencia képes létrehozni a lehetséges állapotok listáját, és javaslatot tenni a kezelés következő lépéseire, vagy javasolni a szakember felkeresését. Bár nem helyettesítheti a professzionális orvosi tanácsadást, értékes eszközként szolgálhat az előzetes konzultációhoz, különösen az alulellátott régiókban, ahol kevés az egészségügyi szolgáltató. Emellett segítheti az egészségügyi szakembereket abban, hogy naprakészek maradjanak a legújabb kutatások és orvosi irányelvek tekintetében, ezáltal javítva az ellátás minőségét.

Oktatási korrepetálás és segítségnyújtás

Az oktatási ágazatban a generatív mesterséges intelligencia személyes oktatóként szolgálhat, magyarázatokkal, további tanulási forrásokkal és személyre szabott visszajelzésekkel látva el a diákokat. A matematikától a nyelvtanulásig minden tantárgy esetében a mesterséges intelligencia képes alkalmazkodni a tanuló tanulási tempójához és stílusához, személyre szabott kérdés-válasz foglalkozásokat kínálva, amelyek tisztázzák a kétségeket és különböző módon magyarázzák el a fogalmakat, amíg a tanuló meg nem érti azokat. Ez demokratizálhatja a személyre szabott oktatáshoz való hozzáférést, a diákok számára földrajzi elhelyezkedéstől és anyagi lehetőségektől függetlenül elérhetővé téve a magas színvonalú oktatási támogatást.

Az NLP Cloud kérdésválaszoló API-ja

Az NLP Cloud egy olyan kérdésválaszoló API-t kínál, amely lehetővé teszi, hogy a kérdésválaszolást azonnal elvégezze, olyan fejlett modellek alapján, mint a Deepset Roberta Base Squad 2, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B és más modellek. Ezek a modellek nagyon jó alternatívái a ChatGPT, a GPT-3.5 és a GPT-4 modelleknek. A Roberta modell válaszideje (latencia) nagyon jó, és a generatív modellek pontossága ennél a feladatnál nagyon lenyűgöző. Használhatja az előre betanított modellt, vagy betaníthatja saját modelljét, vagy feltöltheti saját egyéni modelljeit!

További részletekért lásd a kérdésválaszolásról szóló dokumentációnkat. itt. A speciális használathoz lásd a szöveggeneráló API végpontot. itt. És könnyen tesztelheti a kérdés megválaszolását a játszóterünkön.

A kérdésválaszolás helyi tesztelése egy dolog, de a megbízható használat a termelésben egy másik dolog. Az NLP Cloud segítségével mindkettőt megteheti!

Próbálja meg a kérdés megválaszolását
ingyen

Gyakran ismételt kérdések

Hogyan működik a generatív mesterséges intelligencia a kérdésválaszoló rendszerekben?

A generatív mesterséges intelligencia a kérdésválaszoló rendszerekben úgy működik, hogy nagy adathalmazokon betanított modelleket használ, amelyek a bejövő kérdés alapján szöveges válaszokat jósolnak és generálnak. Elemzi a kérdés kontextusát és szemantikáját, majd a megtanult információkhoz igazodó választ szintetizál, lényegében emberhez hasonló válaszokat szimulálva.

Melyek a fő különbségek a szabályalapú és a generatív mesterséges intelligencia alapú kérdésválaszoló rendszerek között?

A szabályalapú mesterséges intelligencia alapú kérdésválaszoló rendszerek előre meghatározott szabályok és logika alapján generálnak válaszokat egy rögzített információkészletből, ami korlátozottabbá teszi a hatókörüket és az alkalmazkodóképességüket. Ezzel szemben a generatív mesterséges intelligencia rendszerek gépi tanulási modelleket használnak arra, hogy dinamikusan megértsék és létrehozzák a válaszokat egy hatalmas adathalmazból, lehetővé téve számukra, hogy árnyaltabb és kontextuálisan relevánsabb válaszokat hozzanak létre.

Meg tudja-e érteni a generatív mesterséges intelligencia a kontextust egy beszélgetésben?

Igen, a generatív mesterséges intelligencia bizonyos mértékig képes megérteni a kontextust egy beszélgetésben, a szavak sorrendjének elemzésével és a betanított modellek felhasználásával a jelentés kikövetkeztetésére. Megértése azonban a betanított adatok mintáira korlátozódik, és nem biztos, hogy az emberhez hasonlóan teljes mértékben felfogja az árnyalatokat.

Hogyan kezeli a generatív mesterséges intelligencia a kétértelmű kérdéseket?

A generatív mesterséges intelligencia jellemzően úgy kezeli a kétértelmű kérdéseket, hogy a bemeneti adatokon és a betanított modelleken belül rendelkezésre álló kontextust kihasználva következtet a legvalószínűbb válaszra, vagy a képzés során tanult minták alapján több valószínű választ generál. Ha a kétértelműség fennmarad, a bizonytalanságot tükröző válaszokat adhat, vagy pontosítást kérhet.

Milyen korlátai vannak a generatív mesterséges intelligenciával történő kérdésmegoldásnak?

A generatív mesterséges intelligenciát korlátozza, hogy a már meglévő adatokra támaszkodik, ami elavult vagy elfogult válaszokhoz vezethet, és nehézségekbe ütközik a kontextus mély megértése vagy a kétértelmű vagy nagyon specifikus lekérdezések pontos értelmezése. Ezen túlmenően hihető, de tényszerűen téves válaszokat is generálhat, amelyeket "hallucinációknak" nevezünk.

Hogyan kezelhető az elfogultság a generatív mesterséges intelligencia kérdésválaszoló rendszerekben?

A generatív mesterséges intelligencia kérdésválaszoló rendszerekben az előítéleteket úgy lehet kezelni, hogy a modelleket változatos, kiegyensúlyozott adathalmazokon képezzük ki, és olyan algoritmusokat alkalmazunk, amelyek képesek azonosítani és csökkenteni az előítéletes mintákat vagy kimeneteket. Emellett a modell folyamatos nyomon követése és frissítése, valamint az etikai irányelvek és az emberi felügyelet döntő szerepet játszik az elfogultság minimalizálásában.

Hogyan értékeljük a kérdések megválaszolásának pontosságát?

A kérdésválaszolás pontosságának értékelésére általában olyan mérőszámokat használnak, mint a pontosság, a visszahívás, az F1 pontszám, a rendszer válaszainak egy ismert helyes válaszkészlettel (alapigazság) való összehasonlításával. Emellett gyakran emberi értékelésre is sor kerül a válaszok minőségének és relevanciájának értékelésére, figyelembe véve az automatizált mérőszámok által nem érzékelt árnyalatokat és összetettséget.

Milyen nyelveket támogat az Ön AI API-ja a kérdések megválaszolásához?

200 nyelven támogatjuk a kérdések megválaszolását

Kipróbálhatom ingyen a kérdésválaszoló API-t?

Igen, az NLP Cloud összes modelljéhez hasonlóan a kérdésválaszoló API végpont is ingyenesen tesztelhető.

Hogyan kezeli az Ön AI API-ja az adatvédelmet és a biztonságot a kérdések megválaszolása során?

Az NLP Cloud az adatvédelemre összpontosít: nem naplózzuk és nem tároljuk az API-nkban tett kérések tartalmát. Az NLP Cloud megfelel a HIPAA- és a GDPR-szabályozásnak.
Próbálja meg a kérdés megválaszolását
ingyen