How to bake some bread?
La risposta alle domande consiste nel lasciare che l'IA risponda automaticamente a una domanda. Opzionalmente, è possibile fornire al modello AI un contesto che lo aiuti a rispondere alla domanda. I modelli di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 2, Yi 34B e Mixtral 8x7B sono molto bravi a rispondere alle domande.
Ad esempio, immaginiamo di voler porre la seguente domanda:
How to bake some bread?
L'intelligenza artificiale potrebbe rispondere in questo modo:
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.
Ora forse avete dei dati specifici avanzati che volete fornire all'IA e su cui volete porre una domanda (nota anche come "contesto"):
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.
Si potrebbe porre la seguente domanda:
When can plans be stopped?
E la risposta sarebbe:
Anytime
Potreste anche voler rispondere a domande su un ampio corpus di conoscenze interne al dominio. In questo caso, vi consigliamo di leggere il nostro articolo dedicato alla ricerca semantica + IA generativa (nota anche come RAG): leggi qui.
La risposta alle domande può essere utilmente impiegata nel "mondo reale". Ecco un paio di esempi.
I chat bot vengono utilizzati ogni giorno di più, sia per rispondere alle domande dei clienti che a quelle dei collaboratori interni. Immaginate che un cliente faccia una domanda legale sul suo contratto. Si potrebbe utilizzare un modello di risposta alle domande e passare il contratto come contesto.
Ecco un altro esempio relativo ai chat bot. Immaginate che un collaboratore abbia una domanda tecnica su un prodotto. Perché non fornirgli un'interfaccia in linguaggio naturale e rendergli la vita più facile?
L'intelligenza artificiale generativa può assistere medici e operatori sanitari fornendo consulenze mediche o supporto diagnostico rapidi e accessibili. Analizzando i sintomi e la storia medica inseriti dall'utente, l'intelligenza artificiale può generare un elenco di possibili patologie e suggerire le fasi successive del trattamento o consigliare di rivolgersi a uno specialista. Pur non sostituendo il parere di un medico professionista, l'intelligenza artificiale può essere uno strumento prezioso per un consulto preliminare, soprattutto nelle regioni poco servite e con scarsità di operatori sanitari. Inoltre, può aiutare i professionisti del settore medico a rimanere aggiornati sulle ultime ricerche e linee guida mediche, migliorando così la qualità delle cure.
Nel settore dell'istruzione, l'intelligenza artificiale generativa può fungere da tutor personale, fornendo agli studenti spiegazioni, risorse di studio aggiuntive e feedback personalizzati sul loro lavoro. Per materie che vanno dalla matematica all'apprendimento delle lingue, l'intelligenza artificiale può adattarsi al ritmo e allo stile di apprendimento dello studente, offrendo sessioni personalizzate di risposta alle domande che possono chiarire i dubbi e spiegare i concetti in modi diversi finché lo studente non capisce. Questo potrebbe democratizzare l'accesso all'istruzione personalizzata, rendendo accessibile agli studenti un supporto educativo di alta qualità, indipendentemente dalla loro posizione geografica o dai loro mezzi finanziari.
NLP Cloud propone un'API per la risposta alle domande che consente di eseguire la risposta alle domande in modo immediato, basandosi su modelli avanzati come Roberta Base Squad 2 di Deepset, LLaMA 2, Mixtral 8x7B, Yi 34B e altri ancora. Questi modelli sono ottime alternative a ChatGPT, GPT-3.5 e GPT-4. Il tempo di risposta (latenza) è molto buono per il modello Roberta e l'accuratezza dei modelli generativi su questo compito è davvero impressionante. È possibile utilizzare il modello pre-addestrato o addestrare il proprio modello, oppure caricare i propri modelli personalizzati!
Per maggiori dettagli, consultare la documentazione sulla risposta alle domande qui. Per un utilizzo avanzato, vedere l'endpoint API di generazione del testo qui. E testate facilmente la risposta alle domande nel nostro parco giochi.
Testare le risposte alle domande a livello locale è una cosa, ma utilizzarle in modo affidabile in produzione è un'altra cosa. Con NLP Cloud potete fare entrambe le cose!