Chaty NLP mimo licznych zalet często nie pozwalają na szybkie uzyskanie wysoce ustrukturyzowanych informacji z tekstu. Użycie dostępnych narzędzi wymaga zazwyczaj, w celu ekstrakcji szczegółowych informacji, długotrwałego procesu tzw. „promptowania”. To ostatecznie nie musi zapewnić pożądanej jakości. Kolejny problem stanowią kwestie prawne wysłania poufnych informacji, będących własnością klientów danego przedsiębiorstwa. Należy mieć na uwadze, że wiodące firmy w branży AI gromadzą dane użytkowników korzystających z ich chatów. Wysyłanie przez przedsiębiorców informacji klientów wymaga świadomej i dobrowolnej zgody kontrahenta na gromadzenie przez zewnętrznych dostawców jego danych. Alternatywą dla serwisów zbierających dane, są serwisy bezstanowe tzn. przechowujące dane wyłącznie w obszarze pamięci ulotnej i jedynie w czasie przetwarzania na potrzebę usługi. Ostatnim argumentem jest optymalizacja modeli AI. Dobrą praktyką zawodową jest dobieranie architektury modelu LLM będącą najmniejszą potrzebną (jak to możliwe) do wykonania zadania z oczekiwaną jakością. Pozwala to na optymalizację kosztów uczenia sieci neuronowych, utrzymania serwisów je zawierających, a także minimalizacji czasu uzyskania odpowiedzi z modelu AI. Wytrenowanie modelu wielkości GPT-3 może kosztować miliony PLN. Klient zazwyczaj nie oczekuje drugiego chata NLP, a konkretnego narzędzia do specyficznej analizy bądź generacji tekstu.

To prawda. Niemożliwym jest uzyskanie automatu o 100% dokładności w oparciu o modele AI. Głębokie sieci neuronowe uczone za pomocą metodyki uczenia głębokiego często przewyższają specjalistę danego obszaru, między innymi z uwagi na naturalną tendencję człowieka do popełniania błędów, która wynika z czynników takich jak: monotonia danego zadania, przemęczenie, czy rozproszenie uwagi. Nawet narzędzie posiadające skuteczność mniejszą niż 100% może okazać się bardzo pomocne poprzez wspieranie analizy w ramach danego procesu. Specjalista może ograniczyć się do weryfikacji i poprawy błędów algorytmów sztucznej inteligencji, dzięki czemu znacząco skraca się czas potrzebny do wykonania danego zadania. Specyfiką algorytmów AI jest uczenie się sieci i ciągłe podnoszenie jakości działania narzędzia w wyniku dostarczania nowych danych uczących. Dzięki temu serwisy AI mają potencjał uzyskiwania z czasem jakości charakterystycznej dla wysoce wykwalifikowanych specjalistów w danej branży.

Głębokie sieci neuronowe, w szczególności o architekturze dużych modeli językowych (LLM) typu Transformers, pozwalają na kontekstowe, oparte o mechanizm uwagi przeszukiwanie tekstu. Zazwyczaj informacje zawarte w tekstach nie podlegają prostemu wyszukiwaniu słów kluczowych np. kg, metr, ℃. Mogą one występować w różnych kontekstach. Sieci Transformers umożliwiają inteligentne wyłuskiwanie informacji, bądź ich klasyfikację, w oparciu o znaczenie sekwencji słów w danych aspektach.

FAQ to świetny sposób, aby pomóc odwiedzającym znaleźć szybkie odpowiedzi na typowe pytania dotyczące Twojej firmy i stworzyć lepsze doświadczenie nawigacyjne.

Aby dodać nowe FAQ wykonaj następujące kroki: 1. Zarządzaj FAQ z pulpitu nawigacyjnego strony lub w edytorze. 2. Dodaj nowe pytanie i odpowiedź. 3. Przypisz swój FAQ do kategorii. 4. Zapisz i opublikuj. Zawsze możesz wrócić i edytować swoje FAQ.

Tytuł można edytować z zakładki FAQ „Ustawienia" w edytorze. Aby usunąć tytuł z aplikacji mobilnej przejdź do zakładki „Strona i App" w aplikacji Owner i dostosuj.

Tak. Aby dodać media, wykonaj następujące kroki: 1. Zarządzaj FAQ z pulpitu nawigacyjnego strony lub w edytorze. 2. Utwórz nowe FAQ lub edytuj istniejące. 3. W polu tekstowym odpowiedzi kliknij na ikonę video, obrazu lub GIF-a. 4. Dodaj media ze swojej biblioteki i zapisz.

FAQ mogą być dodane do każdej podstrony na Twojej stronie lub do aplikacji mobilnej Wix, dając dostęp użytkownikom w każdym momencie.