По мере того, как область искусственного интеллекта продолжает развиваться, чат-боты и другие диалоговые системы искусственного интеллекта становятся все более изощренными. Одним из самых интересных последних достижений в этой области является появление больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-3, которые могут генерировать ответы, подобные человеческим, на пользовательские сообщения. Однако, хотя LLM — мощный инструмент для диалогового ИИ, это не единственный инструмент, который нам нужен. Фактически, традиционные методы обработки естественного языка (NLP) по-прежнему имеют решающее значение для создания интеллектуальных систем, которые могут понимать намерения пользователя и реагировать соответствующим образом.
Чтобы понять почему, давайте рассмотрим пример чат-бота для ресторана. Чат-бот должен иметь возможность принимать заказы на еду от клиентов, получать информацию о пунктах меню и ценах из базы данных и взаимодействовать с API платежного шлюза для обработки платежей. Вот как мы можем создать такого чат-бота, используя комбинацию традиционных методов НЛП и LLM.
Шаг 1. Создайте промежуточный слой
Чтобы создать чат-бота, способного обрабатывать сложные пользовательские запросы, такие как заказы еды и платежи, нам нужен уровень промежуточного программного обеспечения, который может подключаться к внешним источникам данных и осмысленно обрабатывать пользовательские сообщения. Уровень промежуточного программного обеспечения должен иметь возможность анализировать сообщение пользователя и определять его намерения, используя методы НЛП, такие как распознавание намерений и извлечение сущностей.
Например, если пользователь говорит «Я хочу заказать еду», промежуточный уровень должен иметь возможность идентифицировать намерение как «заказать еду» и получить соответствующие данные из базы данных ресторана. После того, как промежуточный слой получил соответствующие данные, он должен иметь возможность их обработать и сгенерировать ответ, соответствующий намерениям пользователя.
Шаг 2: Включите LLM для плавности и естественности
Хотя уровень промежуточного программного обеспечения имеет решающее значение для обработки сложных пользовательских запросов, также важно убедиться, что ответы чат-бота естественны и плавны. Вот тут-то и появляются LLM, такие как GPT-3. Включив LLM в архитектуру чат-бота, мы можем генерировать ответы, более похожие на человеческие и контекстуальные.
Например, если пользователь спрашивает «Что в меню?», промежуточный слой может получить список пунктов меню и их цены из базы данных. Но затем LLM может взять эти данные и сгенерировать ответ, адаптированный к конкретному запросу пользователя. Вместо того, чтобы просто перечислить пункты меню и цены, LLM может генерировать ответ вроде «У нас есть широкий выбор блюд, включая наш популярный стейк и креветки с чесночным соусом. Что бы вы хотели заказать?»
Объединив сильные стороны традиционных методов NLP и LLM, мы можем создавать чат-ботов и другие диалоговые системы искусственного интеллекта, которые действительно интеллектуальны и эффективны. Уровень промежуточного программного обеспечения позволяет нам обрабатывать сложные пользовательские запросы и извлекать данные из внешних источников, в то время как LLM позволяет нам генерировать естественные и гибкие ответы на основе контекста разговора.
В заключение, хотя LLM и являются мощным инструментом для диалогового ИИ, они не заменяют традиционные техники НЛП. Включив оба подхода в архитектуру нашего чат-бота, мы можем создавать более интеллектуальные, эффективные и естественные системы.
