أنا أقوم ببناء أتمتة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام نصوص فرز مستقلة للذكاء الاصطناعي (مثل فحص البريد العشوائي، وتحديد العلامات). تعمل هذه حاليًا بالتوازي، وهو أمر غير فعال. أحتاج إلى “ربطها” بحيث، على سبيل المثال، يعمل نص العلامات فقط إذا لم يضع نص البريد العشوائي علامة على المحتوى.
كيف يمكنني حكم وتنظيم هذه النصوص لسير عمل أكثر منطقية؟ على وجه التحديد، كيف يمكنني ربط هذه النصوص بشكل شرطي؟
هل يمكنك وصف التدفق الكامل الذي تسعى إليه؟ هل سيكون هذا شيئًا تقوم بتشغيله على خادم منفصل أم ترغب في تشغيله في Discourse؟
تعد تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي شيئًا نفكر فيه كثيرًا، وتعد القدرة على تحديد السلاسل أمرًا أساسيًا في تدفقات العمل. أتفق تمامًا مع ذلك.
من وجهة نظري، يمكن تنفيذ معظم حالات الاستخدام الخاصة بي في Discourse باستخدام الفرز الآلي والتشغيل الآلي بالذكاء الاصطناعي، إذا كان بإمكان أحدهم تشغيل الخطوة التالية.
إليك تدفق افتراضي حيث سترسل كل خطوة محتويات المنشور وموجهًا إلى LLM:
هذا رائع وحالة استخدام مثيرة للاهتمام للغاية.
الأدوات المخصصة تدعم بالفعل البرمجة النصية الآن، لذا لدينا وسيلة رائعة لهذا النوع من التغيير.
أنا أفكر في Persona + استخدام الأدوات القسري - ثم من الأداة يمكننا تشغيل التدفق نظرًا لأن لدينا بالفعل كل البنية التحتية للقيام بذلك. نحتاج فقط إلى منح الأدوات المخصصة القدرة على تشغيل استدعاءات LLM أخرى، وهو أمر بسيط نسبيًا لإضافته.
ومن المثير للاهتمام أنه نظرًا لأن الأدوات المخصصة تدعم استدعاءات REST، فيمكنها تشغيل التدفق بأكمله (واستخدام واجهة برمجة تطبيقات REST الخاصة بالخطاب لربط هذا).
دعني أفكر في هذا الأمر خلال عطلة نهاية الأسبوع، وسأرد مرة أخرى الأسبوع المقبل حول كيفية التفكير في تحقيق ذلك.
يعد ربط الأتمتة أيضًا نهجًا مثيرًا للاهتمام للغاية هنا، هل فكرت في هذه المشكلة يا @j.jaffeux؟
هذا يذكرني بسلسلة إجراءات IFTTT/Zapier، أعتقد أنه يمكننا استعارة الكثير من عناصر واجهة المستخدم/تجربة المستخدم الخاصة بهم إذا قمنا ببناء شيء كهذا
مرحباً @Cloud_spanner أحاول الوصول إلى جوهر هذا الأمر وأود توضيح التدفق الفعلي هنا بشكل أكبر، هل يمكنك المساعدة ببعض الإجابات على الأسئلة على طول الطريق 5.؟
ما هي المشاركات التي يجب فحصها؟
النية
إذا كانت النية يمكن أن تكون يدوية، فهل يجب فحص الأشياء التي تم وضع علامة عليها يدويًا أيضًا بحثًا عن “زر ساخن”؟
على وجه الخصوص، ما أفكر فيه هنا هو:
يجب أن يبدأ كل موضوع جديد سير عمل فرز بالذكاء الاصطناعي. يمكن تجاهل التعديلات.
للتوضيح، أنا أستخدم النية لتوضيح سير العمل لذلك لا ينبغي اعتباره تدفقًا مبرمجًا بشكل صارم. النقطة التي أحاول توضيحها هي أنه لا يوجد سبب لبدء سير عمل “النية” إذا اعتبره سير العمل الأول غير ضروري. +1 لمفهوم سير عمل IFTTT.
ستكون النية و “الساخنة” علامات غير مرئية في هذا المثال مرئية للمشرفين والمسؤولين فقط.
يجب أن تكون هناك علامة نية واحدة لكل مشاركة.
نعم.
ماذا لو تم استخدام علامة خاصة لإظهار أن التدفق قد تم تشغيله لهذا الموضوع؟ وبعد ذلك يمكن تجاهله لأي تشغيل مستقبلي.
فكرة أخرى لدي هي أنه مع زيادة القدرة على “الاستدلال” لدى نماذج اللغات الكبيرة (LLM) + نوافذ السياق الكبيرة، هل سيكون من الأفضل السماح بـ مخرجات منظمة في نافذة أتمتة Discourse. يمكن بعد ذلك تطبيق منطق IFTTT على أتمتة واحدة بدلاً من ربط أتمتة متعددة معًا. تخيل لو كانت هناك إمكانية لوجود أتمتة واحدة، ولكن العديد من إجراءات “البحث عن نص”.
لقد كنت أفكر في كيفية حل هذا ضمن نظامنا الحالي وأحد الخيارات الجذابة للغاية هو السماح بنوع جديد من الأتمتة:
triage_using_custom_tool
لدينا بالفعل نظام الأدوات المخصصة:
يمكننا بعد ذلك السماح له ببعض الوظائف الإضافية مثل llm.generate و topic.close و topic.tag وما إلى ذلك والتي يمكن استخدامها بواسطة الأداة لأداء هذه الأنواع من سير العمل.
ميزة أخرى لهذا هي أنه يمكنك حتى اختباره مما يسهل ضبطه.
يبدو ذلك فكرة رائعة. ما زلت جديدًا نسبياً في نظام ديكوريس، لذا سأبحث في الأدوات المخصصة وأيضًا كيف يتم إدخال طلبات الميزات إلى الإنتاج.
لدي بعض الأخبار السارة، سير العمل الخاص بك قابل للتطبيق الآن باستخدام أدوات مخصصة!
الفكرة هي أنك ستحدد أداة مخصصة واحدة بجميع المعلمات
is_spam, intent, hot, requires_invite
بعد ذلك، سترغب في “فرز باستخدام شخصية” لاستدعاء الأداة، وستقوم الأداة بتنفيذ جميع الإجراءات (في الوقت الحالي عبر واجهة برمجة تطبيقات Discourse ولكن يمكننا الكشف عن المزيد من الوظائف المدمجة مع تقدمنا)
مقدمة جيدة حول كيفية تجميع كل هذه الأشياء معًا هي:
