Unser AIBot wird eine hybride Suche verwenden, die sowohl Schlüsselwort- als auch semantische Suche kombiniert. Wenn Sie die Embeddings nicht richtig aktiviert haben, wird nur die Schlüsselwortsuche verwendet. Um Embeddings zu aktivieren, folgen Sie Verwandte Themen aktivieren. Danach wird es im Hintergrund langsam mit dem gewählten Modell / Anbieter aufgefüllt.
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Gibt es Neuigkeiten/Updates, wie es funktioniert?
Wir haben uns für Discourse Chatbot entschieden, da er einige Funktionen enthält, die wir benötigen, und Robert uns hilft, einige zusätzliche Funktionen zu entwickeln, um uns dorthin zu bringen. Ich werde einen Link posten, sobald er einsatzbereit ist, falls Sie ihn ausprobieren möchten, aber das wird wahrscheinlich mindestens einen Monat dauern.
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Toll, das für dein Forum zu hören!
Danke für das Update.
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Vielleicht ist RLHF auf dem Weg nach draußen.
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Zu Ihrer Information
Ich schlage nicht vor, dies hinzuzufügen, aber es ist nützlich für Ideen in der Zukunft.
„DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for Task-Oriented Dialogue“ von Lang Cao (pdf )
Für diejenigen, die die Informationen erkennen, wurde sie auch hier gepostet.
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“RAG vs Fine-tuning: Pipelines, Tradeoffs und eine Fallstudie zur Landwirtschaft” (pdf) von Aman Gupta, Anup Shirgaonkar, Angels Balaguer, Bruno Silva, Daniel Holstein, Dawei Li, Jennifer Marsman, Leonardo Nunes, Mahsa Rouzbahman, Morris Sharp, Nick Mecklenburg, Rafael Padilha, Ranveer Chandra, Renato Cunha, Roberto Estevão, Ryan Tsang, Sara Malvar, Swati Sharma, Todd Hendry, Vijay Aski, Vijetha Vijayendran, Vinamra Benara
Es hat länger gedauert als erwartet, aber wir haben endlich unseren Support-Chatbot am Laufen, wenn auch im „Beta-Testmodus“. Danke an alle, die unterwegs Ratschläge gegeben haben! Und ein besonderer Dank an @merefield für das Schreiben des Chatbot-Plugins! Wenn Sie es ausprobieren möchten, erfahren Sie hier, wie es geht.
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Ich hatte einen Grund, diesen Beitrag erneut zu besuchen.
Gibt es Neuigkeiten über den Bot?
Danke.
Zusätzlich zu der obigen Anleitung ist eines der offensichtlichsten Dinge, dass die Leistung des Bots davon abhängt, wie viel der Benutzer weiß. Wenn sie gute Fragen stellen, erhalten sie eher gute Antworten. Wenn sie falsche Begriffe verwenden oder Dinge in ihrer Frage schlecht beschreiben, wird der Bot sie gerne missverstehen und ihnen trotzdem selbstbewusst eine Antwort geben. Er funktioniert besser für Power-User als für Anfänger. Bei weniger sachkundigen Benutzern sind wir Menschen besser darin, Nuancen in ihrer Frage zu erkennen und zu verstehen, was sie wirklich fragen wollen. Probieren Sie es gerne aus, ich würde mich über Ihr Feedback freuen.
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Ich habe kürzlich dieses Beispiel für ein von KI generiertes Bild gesehen und dabei an deinen KI-Bot für technische Hilfe gedacht.
Das Bild stammt aus dem OpenAI-Kochbuch.
https://github.com/openai/openai-cookbook/commit/bba26821fa2bce502503173d27c304278fa223d9
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Wow, tolles Bild. Und als Info: Image Gen 2 ist jetzt unter Discourse Chatbot 🤖 verfügbar.
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Das eigentliche OpenAI Cookbook gefunden
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Das ist interessant. Überlegst du, das vielleicht für den technischen Support zu nutzen?
Wir haben die Vision-Funktion in Chatbot getestet, um Fotos von Sicherheitsalarmanlagen zu interpretieren und Verdrahtungsratschläge zu geben. Es funktionierte besser als erwartet. Allerdings glaube ich nicht, dass unsere Kunden das in der Praxis genutzt haben.
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Ja.
Vielleicht möchtest du auch dieses OpenAI-Thema durchsehen, in dem Community-Mitglieder aktiv Einblicke und Erkenntnisse austauschen.
Ich habe es verwendet, um die Bilder in diesem Artikel zu erstellen.
Du hast recht. Das ist eine enorme Verbesserung im Vergleich zu meinem letzten Versuch. Ich erinnere mich noch daran, wie der Text von den Bildern zu schmelzen schien und vorher seltsame, zufällige Symbole angezeigt wurden.
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Diese Bilder und Infografiken sind großartig!
Hättest du Lust, die von dir verwendeten Prompts sowie Tipps und ähnliches in diesem Thema im OpenAI-Forum zu teilen?