Sliter du med AI eller fullstack-utvikling? Ekspertene våre er her for å veilede deg: skreddersydde råd, teknisk integrasjon og mer. Ta kontakt på [email protected].

API for spørsmålssvar, basert på generativ AI

Hva er spørsmålssvar?

Spørsmålssvar handler om å la den kunstige intelligensen automatisk svare på et spørsmål. Eventuelt kan du gi AI-modellen en kontekst for å hjelpe den med å svare på spørsmålet. Generative AI-modeller som GPT-5, GPT-4, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B og Mixtral 8x7B er svært gode til å svare på spørsmål.

Tenk deg for eksempel at du vil stille følgende spørsmål:

How to bake some bread?

Den kunstige intelligensen kan svare noe sånt som dette:

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.

Nå har du kanskje spesifikke, avanserte data du ønsker å gi AI-en og stille et spørsmål om (også kjent som "kontekst"):

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.

Det kan være lurt å stille følgende spørsmål:

When can plans be stopped?

Og svaret ville være:

Anytime

Det kan også være at du ønsker å svare på spørsmål om et stort korpus av intern domenekunnskap. I så fall bør du lese vår egen artikkel om semantisk søk + generativ AI (også kjent som RAG): les den her.

Besvarelse av spørsmål

Hvorfor bruke spørsmålssvar?

Spørsmålssvar kan med fordel brukes i den "virkelige verden". Her er et par eksempler.

Spørsmål om kontrakter

Chatbots brukes mer og mer hver dag, både til å svare på spørsmål fra kunder og interne medarbeidere. Tenk deg at en kunde stiller et juridisk spørsmål om kontrakten sin. Da kan du med fordel bruke en spørsmålssvarmodell og sende kontrakten som kontekst.

Produktspørsmål

Her er et annet eksempel relatert til chatbots. Tenk deg at en medarbeider har et teknisk spørsmål om et produkt. Hvorfor ikke gi ham et naturlig språkgrensesnitt og gjøre livet hans enklere?

Helsetjenestekonsultasjon og diagnosestøtte

Generativ AI kan hjelpe leger og helsepersonell ved å gi raske og tilgjengelige medisinske konsultasjoner eller diagnostisk støtte. Ved å analysere brukerens symptomer og sykehistorie kan AI generere en liste over mulige tilstander og foreslå neste trinn i behandlingen eller anbefale å oppsøke en spesialist. Selv om AI ikke kan erstatte profesjonell medisinsk rådgivning, kan det være et verdifullt verktøy for innledende konsultasjoner, særlig i områder med mangel på helsepersonell. I tillegg kan den hjelpe helsepersonell med å holde seg oppdatert på den nyeste forskningen og de nyeste medisinske retningslinjene, og dermed forbedre kvaliteten på behandlingen.

Pedagogisk veiledning og assistanse

I utdanningssektoren kan generativ AI fungere som en personlig veileder som gir studentene forklaringer, ekstra studieressurser og skreddersydde tilbakemeldinger på arbeidet deres. I fag som spenner fra matematikk til språkopplæring kan AI tilpasse seg elevens læringstempo og -stil og tilby personlige spørsmål og svar som kan oppklare tvil og forklare konsepter på ulike måter til eleven forstår. Dette vil kunne demokratisere tilgangen til personlig tilpasset opplæring og gjøre pedagogisk støtte av høy kvalitet tilgjengelig for studenter uavhengig av geografisk plassering eller økonomiske midler.

NLP Clouds API for spørsmålsbesvarelse

NLP Cloud tilbyr et API for spørsmålssvar som lar deg utføre spørsmålssvar ut av boksen, basert på avanserte modeller som Deepsets Roberta Base Squad 2, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B med flere. Disse modellene er svært gode alternativer til GPT-5 og GPT-4. Svartiden (latenstiden) er svært god for Roberta-modellen, og nøyaktigheten til generative modeller på denne oppgaven er svært imponerende. Du kan enten bruke den forhåndstrente modellen eller trene opp din egen modell, eller laste opp dine egne tilpassede modeller!

Du finner mer informasjon i dokumentasjonen vår om spørsmålssvaring. her. For avansert bruk, se API-endepunktet for tekstgenerering. her. Og enkelt teste besvarelse av spørsmål på lekeplassen vår.

Én ting er å teste spørsmålssvar lokalt, noe annet er å bruke dem pålitelig i produksjon. Med NLP Cloud kan du gjøre begge deler!

Prøv å svare på spørsmål
gratis

Ofte stilte spørsmål

Hvordan fungerer generativ AI i systemer som svarer på spørsmål?

Generativ AI i systemer for spørsmålssvar fungerer ved å bruke modeller som er trent på store datasett for å forutsi og generere tekstbaserte svar basert på inngangsspørsmålet. Modellen analyserer konteksten og semantikken i spørsmålet og genererer deretter et svar som er i tråd med den innlærte informasjonen, noe som i hovedsak simulerer menneskelignende svar.

Hva er de viktigste forskjellene mellom regelbaserte og generative AI-systemer for spørsmålssvar?

Regelbaserte AI-systemer baserer seg på et sett med forhåndsdefinerte regler og logikk for å generere svar ut fra et fast sett med informasjon, noe som gjør dem mer begrensede i omfang og tilpasningsevne. Generative AI-systemer bruker derimot maskinlæringsmodeller til å forstå og generere svar dynamisk ut fra en stor mengde data, noe som gjør dem i stand til å skape mer nyanserte og kontekstuelt relevante svar.

Kan generativ AI forstå konteksten i en samtale?

Ja, generativ AI kan til en viss grad forstå konteksten i en samtale ved å analysere ordsekvensen og bruke opplærte modeller til å utlede mening. Forståelsen er imidlertid begrenset til mønstre i data som den har blitt trent på, og det er ikke sikkert at den forstår nyanser på samme måte som et menneske.

Hvordan håndterer generativ AI tvetydige spørsmål?

Generativ AI håndterer vanligvis tvetydige spørsmål ved å utnytte konteksten som er tilgjengelig i inngangsdataene og de opplærte modellene for å utlede det mest sannsynlige svaret eller generere flere sannsynlige svar basert på mønstre som er lært under opplæringen. Hvis det fortsatt er uklarheter, kan den generere svar som gjenspeiler usikkerheten eller be om en avklaring.

Hvilke begrensninger har generativ AI når det gjelder å svare på spørsmål?

Generativ AI begrenses av at den baserer seg på allerede eksisterende data, noe som kan føre til utdaterte eller partiske svar, og den sliter med å forstå konteksten i dybden eller tolke tvetydige eller svært spesifikke spørsmål. I tillegg kan den generere plausible, men feilaktige svar, såkalte "hallusinasjoner".

Hvordan kan skjevheter håndteres i generative AI-systemer som svarer på spørsmål?

Skjevheter i generative AI-spørsmålssystemer kan håndteres ved å trene modellene på ulike, balanserte datasett og implementere algoritmer som kan identifisere og redusere skjeve mønstre eller resultater. I tillegg spiller kontinuerlig overvåking og oppdatering av modellen, sammen med etiske retningslinjer og menneskelig tilsyn, en avgjørende rolle for å minimere skjevheter.

Hvordan evaluerer man nøyaktigheten av spørsmålssvarene?

For å evaluere nøyaktigheten av spørsmålssvarene bruker man ofte beregninger som presisjon, tilbakekalling og F1-poengsum ved å sammenligne systemets svar med et sett med kjente korrekte svar (sannhet). I tillegg utføres det ofte en menneskelig evaluering for å vurdere kvaliteten og relevansen av svarene, med tanke på nyanser og kompleksitet som ikke fanges opp av automatiserte beregninger.

Hvilke språk støtter deres AI-API for spørsmålssvar?

Vi støtter besvarelse av spørsmål på 200 språk

Kan jeg prøve spørsmåls-API-et ditt gratis?

Ja, i likhet med alle modellene på NLP Cloud, kan API-endepunktet for spørsmålssvar testes gratis.

Hvordan håndterer AI-API-et ditt personvern og datasikkerhet under besvarelsen av spørsmål?

NLP Cloud er fokusert på personvern: Vi logger eller lagrer ikke innholdet i forespørslene du sender til API-et vårt. NLP Cloud er i samsvar med både HIPAA og GDPR.
Prøv å svare på spørsmål
gratis