Our AIBot will use hybrid search, combining both keyword and semantic search. If you didn’t enable embeddings properly, it will only use keyword search. To enable embeddings follow Enable Related Topics. After that it will slowly backfill in the background using the choosen model / provider.
6개의 좋아요
Any news/updates on how it is working?
We decided to go with Discourse Chatbot because it has some features we need and Robert is helping us build a few additional features to get us all the way there. I’ll post a link when it’s up and running in case you want to try it but it will probably take at least a month.
4개의 좋아요
Great to hear about that for your forum!
Thanks for the update.
2개의 좋아요
Maybe RLHF is on the way out.
1개의 좋아요
FYI
Not suggesting this be added but useful for ideas in the future.
“DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for Task-Oriented Dialogue” by Lang Cao (pdf )
For those that recognize the info it was also posted here.
2개의 좋아요
“RAG vs Fine-tuning: pipelines, tradeoffs, and a case study on agriculture” (pdf) by 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
It took longer than expected but we finally have our support chatbot live, albeit in “beta testing mode”. Thanks to everyone who offered advice along the way! And special thanks to @merefield for writing the Chatbot plugin! If you’d like to try it, here’s how.
2개의 좋아요
Had a reason to revisit this post.
Care to share any updates about the bot?
Thanks.
In addition to the guide above, one of the most apparent things is that the bot’s performance depends on how much the user knows. If they ask good questions they’re more likely to get good answers. If they use the wrong terms or describe things poorly in their question, the bot will happily misunderstand and confidently give them an answer anyway. It’s working better for power users than it is for novices. With less knowledgable users, us humans are better at picking up on nuances in their question and understanding what they really mean to ask. Feel free to give it a try, I’d love your feedback.
1개의 좋아요
최근 생성된 AI 이미지 예시를 보고 기술 지원용 AI 봇을 떠올랐습니다.
이 이미지는 OpenAI 쿡북에서 가져온 것입니다.
https://github.com/openai/openai-cookbook/commit/bba26821fa2bce502503173d27c304278fa223d9
1개의 좋아요
와, 멋진 이미지가네요. 참고로 Image Gen 2가 이제 Discourse Chatbot 🤖 에서 선택할 수 있는 옵션으로 제공됩니다.
2개의 좋아요
실제 OpenAI Cookbook를 찾았습니다
1개의 좋아요
흥미롭네요. 기술 지원에 활용할 수 있는 방법이 있을 것 같다고 생각하시나요?
우리는 챗봇의 비전 기능을 실험해 보았는데, 보안 경보 패널 사진을 해석하고 배선 관련 조언을 주는 용도로 사용했습니다. 예상보다 잘 작동했습니다. 하지만 실제로 고객이 이를 사용한 적은 없는 것 같습니다.
1개의 좋아요
네, 가능합니다.
여러 아이디어 중 하나는 텍스트가 포함된 콜아웃(callout)을 가진 이미지 오버레이를 생성하는 것입니다. 각 콜아웃은 특정 부품(예: 배선, 스위치, 커넥터 등)을 가리키도록 합니다.
이전 이미지 생성 모델들은 기술적 텍스트를 정확하게 렌더링하는 데 어려움을 겪었습니다. 텍스트가 상징적 콘텐츠로 처리되는 것이 아니라 확산(diffusion) 과정에서 생성되었기 때문에, 결과물이 왜곡되거나 읽을 수 없는 경우가 많았습니다.
반면, 최신 모델은 텍스트를 더 명시적으로 처리하는 것으로 보입니다. 경계가 있는 영역(예: 직사각형 컨테이너)을 구성한 후 그 안에 텍스트를 배치하는 방식인 것 같습니다.
커피 머신 이미지의 배경을 자세히 살펴보면, 여러 겹으로 겹쳐지고 서로 연결된 직사각형들이 보입니다. 이러한 구조들은 의도된 시각적 요소보다는 이미지 생성 파이프라인에서 발생한 부산물(아티팩트)일 가능성이 높습니다.
커뮤니티 멤버들이 적극적으로 인사이트와 발견 사항을 공유하고 있는 OpenAI 포럼 주제도 확인해 보시는 것이 좋습니다.
저는 이 글의 이미지를 만들 때 이 도구를 사용했습니다.
맞아요. 지난번에 시도했을 때보다 정말 많이 개선되었습니다. 이전에 텍스트가 이미지에서 녹아내리거나 이상한 기호가 무작위로 나타나는 일이 있었거든요.
2개의 좋아요
그 이미지들과 인포그래픽이 정말 훌륭하네요!
혹시 OpenAI 포럼의 이 주제에서 사용하신 프롬프트와 팁 등을 공유해 주시겠어요?