Pregled upita
Ovaj članak objašnjava brzi inženjering i druge ključne koncepte koji će vam pomoći u stvaranju moćnih aplikacija koje mogu generirati tekst iz ulaza (upita).
Upit je nastava prirodnog jezika koja velikom jezičnom modelu (LLM) govori da izvrši zadatak. Postupak je poznat i kao ugađanje uputa. Model slijedi upit za određivanje strukture i sadržaja teksta koji treba generirati. Brzi inženjering je proces stvaranja i usavršavanja upita koji model koristi.
AI Builder pruža sastavljač upita koji proizvođačima omogućuje pisanje, testiranje, spremanje i korištenje upita za generiranje teksta.
Važno
- AI Builder upiti se izvode na GPT-3.5 Turbo modelu koji pokreće Azure OpenAI Service.
- Ta je sposobnost ograničena na neke regije.
- Ta mogućnost može podlijegati ograničenjima upotrebe ili ograničavanju kapaciteta.
Preduvjeti
- Imate osnovno razumijevanje kako pisati upute.
- Vaše okruženje nalazi se na popisu dostupnih regija.
- Imate ili licencu Power Apps Power Automate .
- Baza podataka instalirana Microsoft Dataverse je na okolišu.
- Imate AI Builder dodatak.
Što je upit i kako ga koristiti
Zamislite upit kao zadatak ili cilj koji dajete velikom jezičnom modelu (LLM). Pomoću sastavljača upita možete izraditi, testirati i spremiti prilagođene upite. Ulazne varijable možete koristiti i za pružanje dinamičkih kontekstnih podataka tijekom izvođenja. Te upite možete zajednički koristiti s drugima i koristiti ih u Power Automate, Power Apps, ili Copilot Studio. Na primjer, možete zatražiti da odaberete akcijske stavke iz e-pošte svoje tvrtke i upotrijebite ih u Power Automate tijeku za izradu automatizacije obrade e-pošte.
Alat za izradu upita omogućuje proizvođačima da osmisle prilagođene upite koji zadovoljavaju njihove specifične poslovne potrebe koristeći prirodni jezik. Ti se upiti mogu koristiti za mnoge zadatke ili poslovne scenarije, kao što su sumiranje sadržaja, kategorizacija podataka, izdvajanje entiteta, prevođenje jezika, procjena naklonosti ili formuliranje odgovora na pritužbu.
Upiti se mogu integrirati u tokove kako bi se izgradila inteligentna hands-off automatizacija. Proizvođači također mogu izgraditi napredne generativne sposobnosti umjetne inteligencije za svoje aplikacije opisujući ih kao prirodne jezične upute. Ti se upiti mogu koristiti za proširenje prilagođenog kopilota, čime se pojednostavljuje vaše svakodnevno poslovanje i povećava učinkovitost."
Ljudski nadzor
Ljudski nadzor važan je korak pri radu sa sadržajem generiranim iz GPT modela. Veliki jezični modeli poput GPT-a obučeni su za ogromne količine podataka. Sadržaj generiran umjetnom inteligencijom može sadržavati pogreške i pristranosti. Čovjek bi ga trebao pregledati prije nego što se objavi na mreži, pošalje kupcu ili koristi za informiranje o poslovnoj odluci. Ljudski nadzor pomaže ne samo u utvrđivanju potencijalnih pogrešaka i pristranosti, već i u osiguravanju da je sadržaj relevantan za namjeravani slučaj uporabe i da je u skladu s vrijednostima društva.
Ljudski pregled također može pomoći u prepoznavanju bilo kakvih problema sa samim GPT modelom. Na primjer, ako model generira sadržaj koji nije relevantan za slučaj namjene, možda ćete morati prilagoditi upit.
Odgovorna umjetna inteligencija
Predani smo stvaranju odgovorne umjetne inteligencije po dizajnu. Naš se rad temelji na temeljnom skupu načela: pravednost, pouzdanost i sigurnost, privatnost i sigurnost, uključivost, transparentnost i odgovornost. Ta načela provodimo u praksi u cijeloj tvrtki kako bismo razvili i implementirali umjetnu inteligenciju koja pozitivno utječe na društvo. Zauzimamo sveobuhvatan pristup, kombinirajući inovativna istraživanja, izniman inženjering i odgovorno upravljanje. Uz OpenAI vodeća istraživanja o usklađivanju umjetne inteligencije, unapređujemo okvir za sigurnu primjenu vlastitih tehnologija umjetne inteligencije čiji je cilj pomoći industriji da krene prema odgovornijim ishodima.
Dodatne informacije o transparentnosti servisa Azure OpenAI