Усовершенствуйте анализ данных с помощью агентов LLM
Вскоре вы встретите термин «агент» в каждом обсуждении проекта ИИ. Если этот термин вас сбивает с толку, вы не одиноки. Многие определения слишком абстрактны, и этот термин означает разные вещи в разных контекстах. Вот практическое определение для наших целей:
Агент модели большого языка (LLM) – это программный объект, способный рассуждать и автономно выполнять задачи.
В Эпизоде 4 нашей серии о стратегиях искусственного интеллекта я демонстрирую агенты LLM, демонстрируя еще один пример варианта использования Unified Natural Language Query (Unified NLQ). Я подробно рассказываю, как GPT-4 может запрашивать несколько таблиц и анализировать данные, чтобы предоставить пользователю правильный ответ. Мы даже пытались обмануть агента, предоставив ему беспорядочные данные, и тем не менее ему удалось продумать сценарий и найти правильный ответ.
Наблюдение за этим стало одним из самых поразительных технологических прорывов в моей жизни. Каждый отчет, информационная панель, экран приложения — по сути, каждый интерфейс, в котором вы предоставляете данные, — может превратиться в интерактивный диалог. Широкий спрос на эту возможность будет способствовать внедрению ИИ в вашей компании, что сделает Unified NLQ «убийственным приложением» для корпоративного ИИ.
Наслаждаться!
Кевин
P.S. Есть мысли по внедрению Unified NLQ в вашей компании? Если да, напишите мне на [email protected] и поделитесь со мной своими идеями — я буду рад услышать ваше мнение.
Да, и обязательно подпишитесь на нашу рассылку, где мы еженедельно публикуем видеоролики, решающие реальные случаи использования в бизнесе, используя последние исследования в области искусственного интеллекта и LLM… мы даже предоставляем доступ к нашему репозиторию Github и нашему коду: https://www. prolego.com/newsletter
