Боретеся зі штучним інтелектом або повним циклом розробки? Наші експерти допоможуть вам: індивідуальні консультації, технічна інтеграція та багато іншого. Звертайтеся за адресою [email protected].

API для чат-ботів і розмовного ШІ з генеративними моделями

Що таке чат-боти та розмовний ШІ і навіщо використовувати генеративний ШІ?

Розмовний ШІ - це центральна підгалузь обробки природної мови, яка дозволяє людині вести розмову з машиною. Щоразу, коли людина щось говорить або запитує ШІ, вся історія розмови також надсилається, щоб ШІ міг зберігати в пам'яті контекст і давати релевантні відповіді. Сучасні чаботи використовують розмовний ШІ і можуть робити більше, ніж просто вести розмову. Наприклад, вони можуть визначати наміри клієнта, шукати документи, розуміти тон клієнта і адаптувати свій власний тон (гнів, радість, сарказм...).

GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B і Mixtral 8x7B - це вдосконалені альтернативи GPT-5 і GPT-4, доступні на NLP Cloud. Ці моделі настільки складні, що можуть адаптуватися до багатьох ситуацій і чудово звучать як людина. Для більш складних випадків використання ці моделі можна тонко налаштувати (навчити їх на власних даних), що є чудовим способом отримати чат-бота, ідеально адаптованого до вашої компанії/продукту/галузі.

Генеративні моделі не мають "пам'яті". Тому ви повинні допомогти їм, повторно надсилаючи історію розмови в кожному запиті, який ви робите. Ми навіть написали окрему статтю в блозі про те, як створити чат-бота з генеративною моделлю, не соромтеся прочитати його!

Якщо ви хочете створити чат-бота, який відповідатиме на технічні питання про ваші власні знання з предметної області, вам доведеться поєднати чат-бота з семантичним пошуком / RAG-моделлю. Ось посібник про поєднання RAG з генеративним ШІ.

Чат-бот і розмовний ШІ

Навіщо використовувати чат-ботів і розмовний ШІ?

Усе більше компаній хочуть використовувати чат-ботів або для створення просунутого продукту на основі ШІ, або для підвищення внутрішньої продуктивності. Ось кілька прикладів:

Ефективність підтримки

Найпопулярніше застосування чат-ботів - це автоматична допомога клієнтам без необхідності покладатися на службу підтримки. Це значно підвищує швидкість реагування і розвантажує команду підтримки, дозволяючи їй зосередитися лише на дуже складних питаннях. Хороший чат-бот може шукати документи для клієнтів, відповідати на контрактні або технічні питання, визначати тон і наміри клієнта...

Відеоігри

Деякі відеоігри тепер включають в себе можливості розмовного ШІ, тому гравці можуть природно спілкуватися з машиною. Це робить сучасні ігри набагато інтерактивнішими, особливо тому, що сучасні розмовні ШІ можуть адаптувати свій тон до ситуації (гнів, радість, сарказм...).

Пропозиція продукту

Іноді користувачеві важко знайти те, що він шукає, особливо якщо товарів багато або вони складні. У такому випадку створення чат-бота, який допоможе покупцям і вкаже їм на потрібний продукт, є дуже хорошим рішенням.

Медичний асистент

Медична галузь використовує чат-ботів для спілкування з пацієнтами та автоматичної постановки діагнозу.

API чат-бота/розмовного ШІ від NLP Cloud

NLP Cloud пропонує чат-бот і API для розмовного ШІ на основі генеративних моделей, які дають вам можливість використовувати розмовний ШІ "з коробки", отримуючи приголомшливі результати. Це моделі Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B і Mixtral 8x7B. Вони є потужними альтернативами GPT-4 і GPT-5 від OpenAI. Якщо попередньо навчених моделей недостатньо, ви також можете налаштувати/навчити власні генеративні моделі в NLP Cloud і автоматично розгорнути нові моделі у виробництво лише одним кліком.

Детальніше читайте в нашій документації про чат-ботів і розмовний ШІ з генеративними моделями тут.. Для розширеного використання див. кінцеву точку API генерації тексту тут.. І легко тестуйте чат-ботів і розмовний ШІ на нашому дитячому майданчику.

Поширені запитання

Чи можуть чат-боти з генеративним ШІ розуміти та відповідати на різних мовах?

Так, генеративні чат-боти зі штучним інтелектом, такі як GPT-5, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral тощо, можуть розуміти і відповідати різними мовами завдяки широкому навчанню на різноманітних мовних базах даних з усього світу. Це дозволяє їм брати участь у розмовах і надавати відповіді різними мовами з високим ступенем вільного володіння.

Чи здатні генеративні чат-боти зі штучним інтелектом навчатися на взаємодії?

Генеративні чат-боти зі штучним інтелектом, наприклад, засновані на таких моделях, як GPT-4, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral тощо, не навчаються на індивідуальних взаємодіях у реальному часі через причини архітектури. Для того, щоб "імітувати" якесь навчання, розробник повинен вести історію і повторно надсилати цю історію в кожному запиті до чат-бота.

Які обмеження існують у сучасних генеративних чат-ботів зі штучним інтелектом?

Сучасні генеративні чат-боти зі штучним інтелектом, незважаючи на їхні розширені можливості, часто мають труднощі з розумінням складного або неоднозначного контексту, а іноді можуть генерувати неточні або безглузді відповіді. Крім того, вони можуть ненавмисно продукувати упереджений або образливий контент, якщо їх належним чином не контролювати і не коригувати.

Як генеративні чат-боти зі штучним інтелектом обробляють конфіденційну або особисту інформацію?

Постачальник чат-ботів несе відповідальність за обробку конфіденційної інформації з великою обережністю. NLP Cloud не зберігає жодної інформації, надісланої чат-ботам, і відповідає вимогам HIPAA та GDPR.

Чи існують упередження у відповідях, які генерують чат-боти зі штучним інтелектом? Якщо так, то як їх усунути?

Так, відповіді генеративних чат-ботів зі штучним інтелектом, таких як GPT-4, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral тощо, можуть відображати упередження, присутні в їхніх навчальних даних. Ці упередження усуваються шляхом постійного навчання моделі на різноманітних наборах даних, суворого тестування на упередженість та впровадження механізмів зворотного зв'язку для виправлення викривлених відповідей.

Чи можна налаштувати цих чат-ботів під конкретні потреби бізнесу?

Так, чат-боти на основі генеративного ШІ можна широко налаштовувати відповідно до конкретних потреб бізнесу, включаючи адаптацію їхніх відповідей, тональності і навіть бази знань, з якої вони черпають інформацію, що робить їх дуже універсальними для різних галузей і застосувань.

Як розробники можуть інтегрувати генеративних чат-ботів зі штучним інтелектом в існуючі платформи або додатки?

Розробники можуть інтегрувати генеративні чат-боти зі штучним інтелектом в існуючі платформи або додатки, використовуючи API, надані постачальниками ШІ, такими як NLP Cloud, які забезпечують безперебійний зв'язок між чат-ботом і бекендом платформи. Це передбачає надсилання користувацьких даних штучному інтелекту через API, отримання згенерованої штучним інтелектом відповіді та її представлення через користувацький інтерфейс програми.

Який типовий час відгуку чат-бота на основі генеративного ШІ, такого як GPT-4?

Типовий час відповіді чат-бота на основі генеративного ШІ, такого як GPT-4, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral тощо, може варіюватися, але зазвичай знаходиться в межах декількох секунд, залежно від складності запиту та доступної обчислювальної потужності.

Чи можу я спробувати API чат-бота безкоштовно?

Так, як і всі моделі в NLP Cloud, кінцеву точку API чат-бота можна протестувати безкоштовно

Які мови або регіони підтримуються для цього API чат-бота?

Наш API чат-бота підтримує 200 мов