95% людей, которые слышали об ИИ неверно понимают, как именно он взаимодействует с информацией.
Я протестировал все методы работы ИИ с разными данными и собрал тут все, что вам нужно знать и понимать, чтобы правильно оценивать возможности ИИ и начать использовать его в реальных задачах.
____
У каждой компании есть три основных источника данных - документы (doc,pdf,pptx), таблицы (GSheets, Excel, Airtable, БД) и сторонние сервисы (CRM, Calendar, Stripe).
Для работы с ними ИИ будет использовать разные подходы, которые имеют свои плюсы и минусы - сегодня мы разберем работу с документами.
Документы - большие плохо структурированные данные. Для работы с документами требуется использовать векторную БД.
Вы загружаете свои документы, они разбиваются на мелкие кусочки и для каждого из них создается векторное значение. Оно позволит искать кусочки текста по смыслу, а не по совпадению символов.
Как ИИ работает с данными?
- ИИ обрабатывает запрос пользователя и составляет запрос к векторной базе данных, на основе которого БД выдает схожие по смыслу кусочки текста.
- Далее ИИ обрабатывает найденные кусочки, как если бы вы написали ему их в чате, и выдает ответ на первоначальный запрос.
Количество кусочков, которое сможет обработать ИИ за раз ограничено окном ввода.
Пример:
Запрос -
“у меня болит десна”Найденный кусочек из векторной БД -
“Проблема: Прорезывается зуб мудрости, и болит десна. Возможное заболевание: Перикоронит или воспаление десны вокруг зуба”Ответ ИИ -
“Возможно у вас перикоронит, следует записаться на прием к хирургу-стоматологу”Запомните - использование ИИ векторной БД НЕ РАВНО знанию ИИ всей инфы из файлов.
Для чего использовать?
- Поиск ответа на вопрос по базе знаний
- Поиск похожих кейсов - медицинских, юридических и т.д.
- Поддержка клиентов - поиск решений на похожие проблемы
- E-commerce - поиск похожих товаров
Минусы
- Загруженные данные сложно изменять, поэтому такой вариант не подходит для динамической информации (список доступных товаров/услуг, доступные слоты в расписании и тд)
- В зависимости от запроса будут находиться разные куски данных, поэтому результаты нестабильны. Не подходит для кейсов, когда важно постоянно выдавать предсказуемый результат.
- Требует разных настроек для разных документов. Это не обязательно, но подбор правильных настроек для каждого конкретного документа может улучшить выборку при поиске.
____
В последнем гайде в клубе я показал, как создавать ИИ-агента со скриншота - он работает сразу с векторной и обычной базами Supabase.
Вступайте в клуб, чтобы попасть в сообщество предпринимателей и ноукод разработчиков, которые уже внедряют ИИ в свои продукты.