Несмотря на технические сложности — в частности, временную недоступность сервиса OpenAI из нашего окружения — нам удалось не только сохранить ход обсуждения, но и дойти до практического результата.
В ходе диалога вы справедливо предложили усилить онтологичность решения и показать, что бот может делать больше, чем просто создавать новый элемент знания в графе. Идея состояла в том, чтобы перейти от механического действия к осмысленному формированию результата на основе контекста.
Мы приняли этот вызов и реализовали следующий подход.
Теперь бот не просто реагирует на команду вроде «купи молока», а сначала интерпретирует ситуацию и извлекает контексты использования (например: для пирога, для детей, альтернатива). Далее он опирается на накопленный в графе позитивный и негативный опыт, чтобы определить, какое именно молоко в данном контексте подходит лучше всего.
В результате задание формируется не абстрактно, а предельно конкретно — с учётом назначения, предпочтений и ограничений, зафиксированных в модели.
Таким образом, мы показали, как:
• контекст превращается в правило,
• правило — в фильтр опыта,
• а граф знаний — в основу для осмысленных действий, а не просто хранилище фактов.
Вы предложили — мы показали.
ссылка на запись вебинара https://rutube.ru/video/1786dbdd078b865930d25994d456e625/