How to bake some bread?
Czym jest odpowiadanie na pytania?
Odpowiadanie na pytania polega na umożliwieniu sztucznej inteligencji automatycznej odpowiedzi na pytanie. Opcjonalnie można podać modelowi AI pewien kontekst, aby pomóc mu odpowiedzieć na pytanie. Generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-5, GPT-4, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Yi 34B i Mixtral 8x7B są bardzo dobre w odpowiadaniu na pytania.
Na przykład wyobraź sobie, że chcesz zadać następujące pytanie:
Sztuczna inteligencja może odpowiedzieć w ten sposób:
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.
Teraz możesz mieć konkretne zaawansowane dane, które chcesz przekazać sztucznej inteligencji i zadać jej pytanie (znane również jako "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.
Warto zadać sobie następujące pytanie:
When can plans be stopped?
Odpowiedź brzmiałaby:
Anytime
Możesz także chcieć odpowiedzieć na pytania dotyczące dużego korpusu wewnętrznej wiedzy domeny. W takim przypadku warto przeczytać nasz dedykowany artykuł na temat wyszukiwania semantycznego + generatywnej sztucznej inteligencji (znanej również jako RAG): przeczytaj tutaj.
