لقد كنت ألعب مع الروبوت وهو رائع بالفعل. هل يمكنني إضافة صوت لتمكين البحث الدلالي؟ في تجاربي حتى الآن، سيجعل هذا الروبوت أذكى بكثير، على الأقل على موقعنا. إذا قارنت النتائج التي يعثر عليها ويلخصها أو يجيب عليها باستخدامها، فهي أسوأ بكثير من تلك التي سيستخدمها إذا كان يقوم بالبحث الدلالي.
وبالمثل، هل من الممكن تمكين البحث الدلالي كخيار افتراضي عند استخدام /؟ مرة أخرى، أعتقد أن معظم مستخدمينا سيفضلون النتائج. لدينا الكثير من المنشورات من نوع قاعدة المعرفة التي لا تستخدم دائمًا الكلمات المفتاحية التي سيقولها الناس/يبحثون عنها بالفعل ولكنها مرتبطة دلاليًا. هذا يعني أن البحث التقليدي يميل إلى إظهار منشورات ذات جودة أقل حيث يناقش الأشخاص القضايا بشكل غير رسمي، وليست الإجابة القياسية للسؤال الذي لديهم.
هل يمكنك مشاركة بعض الأمثلة على المطالبات/الأسئلة؟
أعتقد أيضًا أن روبوت الذكاء الاصطناعي مفيد جدًا للمواقع، لكن أفكاري حول المطالبات/الأسئلة ليست بالضرورة أفكار الآخرين، ولذلك أبحث عن مطالبات/أسئلة أخرى لأغراض توضيحية محتملة.
بصراحة، حتى لو استخدمت البحث الدلالي الحالي كجزء من سير عمل الروبوت، فسيكون ذلك رائعًا. إنه يعمل بشكل جيد الآن ولكنه يفتقر فقط إلى سياق المعلومات الصحيح، حتى عندما يعثر البحث الدلالي الحالي عليها.
سيكون من الرائع التحكم في المطالبات، ولكن يمكنني رؤية أن واجهة المستخدم صعبة أيضًا لأنه سيكون من السهل كسر الأشياء بمطالبة خاطئة. أعتقد أن إضافة مفهوم شخصية للروبوت يتم إدخاله كمطالبة نظام قد يكون مقدمة لطيفة هناك.
أرى أن تعديل الموجهات يمكن أن يكون مفيدًا جدًا لنا، على الرغم من أنني قمت مؤخرًا ببعض “هندسة الموجهات” الهاوية لمشروع آخر، أعتقد أنه سيتطلب بعض الإرشاد والكثير من الأمثلة للأشخاص غير المطلعين، ومن المحتمل أن تستفيد واجهة المستخدم من مجموعة من الأمثلة/الاختيارات الافتراضية مثل “ثرثار/ممتع”، “محايد/دقيق” وصولاً إلى “أكاديمي/مهووس” لإظهار كيف يمكن لصياغة الشخصية تغيير الاستجابة.
لقد وجدت أيضًا أن قياس تأثير تغييرات صياغة الموجهات يمكن أن يكون صعبًا للغاية بسبب العشوائية المتأصلة في النماذج، وأيضًا لأن التأثيرات قد تختلف حسب موضوع الموجه. قد يكون من الجيد تطوير مجموعة اختبار قياسية للمدخلات من المستخدمين واستخدامها لإجراء اختبار تجريبي لكيفية تغيير تغييرات الشخصية أو التعليمات لمخرجات الروبوت. أعتقد أن هذا سيكون مفيدًا لفريقك أيضًا… على الرغم من أنه بمجرد أن تصبح مجموعة الاختبار كبيرة، فإنك تواجه مشكلة كيفية تقييمها دون استغراق الكثير من الوقت.
بعد آخر، أعتقد أن المستخدمين قد يرغبون غالبًا في تعديل مدى التزام النموذج بالمواد المصدر المقدمة في الموجه. في اختباري، عليك أن تكون صريحًا جدًا (ومتكررًا) في توجيه النموذج بعدم استيراد المعرفة من خارج السياق وجعل الأمر واضحًا (مزيد من التعليمات) أنك تفضل عدم وجود إجابة على إجابات سيئة. يمكنك أيضًا التحكم في الدرجة التي “يعرض بها النموذج عمله” ويستشهد بالمصادر/يقدم أمثلة، وأعتقد أن هذه طريقة جيدة لتجنب الهلوسة/الردود غير المنطقية عندما لا يتضمن السياق الإجابة الفعلية أو المواد ذات الصلة.
تعليق أخير… أرى هنا أنكم كنتم قلقين بشأن التكاليف والاقتصاد في الرموز، وهو ما أعتقد أنه منطقي للمواقع الكبيرة جدًا. ومع ذلك، بالنسبة للتطبيقات الصغيرة أو ذات القيمة المالية العالية (مثل دعم العملاء)، لا أعتقد حقًا أنها ستكون مشكلة كبيرة، وهذا لن ينخفض إلا بمرور الوقت. ستكون تكلفة الاستعلامات الإضافية إلى مصنفات منفصلة تتحقق من صحة الاستجابة، أو تنفذ “قضبان حماية” معرفة من قبل المستخدم، جديرة بالاهتمام بالتأكيد بالنسبة لنا. على سبيل المثال، وجدنا أن الموجهات مثل “هل تحتوي هذه الإجابة على معلومات غير موجودة في هذه المصادر” كانت تشخيصية للغاية، وتستحق بالتأكيد التشغيل قبل تقديم المعلومات للمستخدمين. GPT 3.5 مناسب بالتأكيد لهذا النوع من المهام، حتى لو كانت المهمة الرئيسية تعمل مع GPT4.