API för frågesvar, baserat på generativ AI

Vad är frågesvar?

Frågesvar handlar om att låta AI:n automatiskt svara på en fråga. Eventuellt kan du ge AI-modellen lite sammanhang för att hjälpa den att svara på frågan. Generativa AI-modeller som ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B och Mixtral 8x7B är mycket bra på att besvara frågor.

Tänk dig till exempel att du vill ställa följande fråga:

How to bake some bread?

AI:n kan svara ungefär så här:

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.

Nu kanske du har specifika avancerade data som du vill ge AI och ställa en fråga om (även känt som "kontext"):

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.

Du kanske vill ställa följande fråga:

When can plans be stopped?

Och svaret skulle vara:

Anytime

Du kanske också vill svara på frågor om en stor mängd intern domänkunskap. I så fall bör du läsa vår särskilda artikel om semantisk sökning + generativ AI (även känd som RAG): läs det här.

Svar på fråga

Varför använda frågesvar?

Frågesvar kan med fördel användas i den "verkliga världen". Här är ett par exempel.

Frågor om avtal

Chatbots används mer och mer varje dag, både för att besvara kundfrågor och frågor från interna medarbetare. Tänk dig att en kund ställer en juridisk fråga om sitt avtal. Du kan perfekt använda en frågesvarsmodell för detta och skicka kontraktet som ett sammanhang.

Frågor om produkten

Här är ett annat exempel relaterat till chat bots. Tänk dig att en medarbetare har en teknisk fråga om en produkt. Varför inte ge honom ett naturligt språkgränssnitt och göra hans liv enklare?

Sjukvårdsrådgivning och diagnosstöd

Generativ AI kan hjälpa läkare och vårdpersonal genom att tillhandahålla snabba och lättillgängliga medicinska konsultationer eller diagnosstöd. Genom att analysera användarens symptom och sjukdomshistoria kan AI generera en lista över möjliga tillstånd och föreslå nästa steg för behandling eller rekommendera att man uppsöker en specialist. Även om AI inte ersätter professionell medicinsk rådgivning kan det vara ett värdefullt verktyg för preliminära konsultationer, särskilt i underförsörjda regioner med brist på vårdgivare. Dessutom kan den hjälpa vårdpersonal att hålla sig uppdaterad om den senaste forskningen och medicinska riktlinjer, och därigenom förbättra kvaliteten på vården.

Pedagogisk handledning och stöd

Inom utbildningssektorn kan generativ AI fungera som en personlig handledare som ger eleverna förklaringar, ytterligare studieresurser och skräddarsydd feedback på deras arbete. I allt från matematik till språkinlärning kan AI anpassa sig till elevens inlärningstempo och inlärningsstil och erbjuda personliga frågesessioner som kan klargöra tvivel och förklara begrepp på olika sätt tills eleven förstår. Detta skulle kunna demokratisera tillgången till personlig utbildning och göra högkvalitativt utbildningsstöd tillgängligt för studenter oavsett geografisk plats eller ekonomiska medel.

NLP Clouds API för frågesvar

NLP Cloud erbjuder ett frågesvars-API som gör att du kan svara på frågor direkt, baserat på avancerade modeller som Deepsets Roberta Base Squad 2, LLaMA 3, Mixtral 8x7B, Yi 34B, med flera. Dessa modeller är mycket bra alternativ till ChatGPT, GPT-3.5 och GPT-4. Svarstiden (latens) är mycket bra för Roberta-modellen och noggrannheten hos generativa modeller för denna uppgift är mycket imponerande. Du kan antingen använda den förtränade modellen eller träna din egen modell, eller ladda upp dina egna anpassade modeller!

Mer information finns i vår dokumentation om att svara på frågor här. För avancerad användning, se API-slutpunkten för textgenerering här. Och enkelt besvara testfrågor på vår lekplats.

Att testa frågesvar lokalt är en sak, men att använda det på ett tillförlitligt sätt i produktionen är en annan sak. Med NLP Cloud kan du bara göra båda!

Försök besvara frågor
gratis

Vanliga frågor och svar

Hur fungerar generativ AI i system för att besvara frågor?

Generativ AI i frågesvarssystem använder modeller som har tränats på stora datamängder för att förutsäga och generera textbaserade svar baserat på den inmatade frågan. Modellen analyserar frågans sammanhang och semantik och skapar sedan ett svar som stämmer överens med den inlärda informationen, vilket i princip simulerar människoliknande svar.

Vilka är de största skillnaderna mellan regelbaserade och generativa AI-system för att besvara frågor?

Regelbaserade AI-system för att besvara frågor bygger på en uppsättning fördefinierade regler och logik för att generera svar från en fast uppsättning information, vilket gör dem mer begränsade i omfattning och anpassningsförmåga. Generativa AI-system använder däremot maskininlärningsmodeller för att förstå och generera svar dynamiskt från en stor mängd data, vilket gör att de kan skapa mer nyanserade och kontextuellt relevanta svar.

Kan generativ AI förstå sammanhanget i en konversation?

Ja, generativ AI kan till viss del förstå sammanhanget i en konversation genom att analysera ordföljden och använda tränade modeller för att dra slutsatser om innebörden. AI:s förståelse är dock begränsad till mönster i data som den har tränats på och kan inte fullt ut förstå nyanser på samma sätt som en människa.

Hur hanterar generativ AI tvetydiga frågor?

Generativ AI hanterar vanligtvis tvetydiga frågor genom att utnyttja det sammanhang som finns tillgängligt i indata och dess tränade modeller för att härleda det mest sannolika svaret eller generera flera rimliga svar baserat på mönster som lärts in under träningen. Om tvetydigheten kvarstår kan den generera svar som återspeglar osäkerheten eller be om förtydligande.

Vilka är begränsningarna för att besvara frågor med generativ AI?

Generativ AI begränsas av att den är beroende av befintliga data, vilket kan leda till föråldrade eller partiska svar, och den har svårt att förstå sammanhang på djupet eller tolka tvetydiga eller mycket specifika frågor på ett korrekt sätt. Dessutom kan den generera trovärdiga men sakligt felaktiga svar, så kallade "hallucinationer".

Hur kan partiskhet hanteras i generativa AI-system för att besvara frågor?

Bias i generativa AI-frågesvarssystem kan hanteras genom att träna modellerna på olika, balanserade datamängder och implementera algoritmer som kan identifiera och mildra partiska mönster eller utdata. Dessutom spelar kontinuerlig övervakning och uppdatering av modellen, tillsammans med etiska riktlinjer och mänsklig tillsyn, avgörande roller för att minimera partiskhet.

Hur utvärderar man noggrannheten i frågesvar?

För att utvärdera hur korrekta svaren på frågor är använder man ofta mått som precision, recall och F1-poäng genom att jämföra systemets svar med en uppsättning kända korrekta svar (ground truth). Dessutom görs ofta en mänsklig utvärdering för att bedöma svarens kvalitet och relevans, med hänsyn till nyanser och komplexitet som inte fångas upp av automatiserade mätvärden.

Vilka språk stöder ert AI API för att besvara frågor?

Vi har stöd för att besvara frågor på 200 språk

Kan jag testa ert API för att besvara frågor gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud, kan slutpunkten för frågesvar API testas gratis

Hur hanterar ert AI-API datasekretess och datasäkerhet under processen för att besvara frågor?

NLP Cloud fokuserar på dataintegritet genom design: vi loggar eller lagrar inte innehållet i de förfrågningar du gör på vårt API. NLP Cloud är både HIPAA- och GDPR-kompatibel.
Försök besvara frågor
gratis