Gen AI Products

Это просто гениально! —— @aipplhere — подписывайся уже, если ещё нет

Но, кстати, если вам не терпится уже сейчас пособирать Gen AI продукты посложнее, чем GPTs, то есть интересный проект с вполне приличным интерфейсом - https://scade.pro/. Он работает примерно на тех же принципах и вы драг’н’дропом можете накидать систему а-ля… (привести кейсы) Я пока на неё не пересяду, но точно буду наблюдать за ними. —— @aipplhere — про то, как создать клёвые AI продукты. Подписывайтесь.

Ох уж эти Искусственные... —— @aipplhere — подписывайся уже, если ещё нет

Вы спросите, а что не так с AutoGen? Почему ты раньше говорил про Crew AI и LangGraph? Всё-таки ребята из Майкрософта были первыми и даже успели запилить какой никакой UI для работы с агентами (пусть он и поднимается пока только локально). Вот основные преимущества Crew AI: 1. Можно явно выбирать исполнителей для задачи. Агенты сами определить кто её возьмёт 2. Можно направить последовательность выполнения задач 3. Есть возможность воткнуть в цепочку человека в принудительном месте 4. Можно явно...

❓ Как конкретно AI влияет на работу продактов и CPO? Уникальный анализ степени этого влияния на разные аспекты работы есть в рассылке Lenny Rachitsky; перевод см. в канале AI Product ⬅ Однако с тех пор прошел почти год, и наш опыт в AI дает уже другие оценки силы влияния AI по тем же пунктам Ленни. И эти оценки помогают нам всем понять, где уже точно пора применять новые инструменты, а где пока можно работать "по-старинке". 📕 Ищите в карточках пункты, которые вы можете применить уже сейчас! А ч...

К сожалению, и у этого подхода нашлись ограничения. Задачи создавались рандомно, запромтить выполнение конкретной можно было только через доуточнение и ну и прочее. Тогда и появилась идея выделить специфичных агентов с узкими навыками и построить взаимодействие между ними. Так появился такой фреймворк как AutoGen от Майкрософт. https://arxiv.org/abs/2308.08155 https://microsoft.github.io/autogen/ Вот на скриншотике даже можно посмотреть какой они UI придумали, чтобы управлять этими Агентами. Как...

А вот вам ещё пару идей, чтобы избежать "восстания машин" Я знаю, некоторые команды прямо хардкодом ставят отбивку про вопросы о конкурентах. Некоторые прошивают в промт или тренируют модель на это. С промт инъекциями и "блоком на негатив" могут сработать те же подходы: — Самый надежный, но дороже и хуже по времени ответа – проверка ответа перед тем, как он улетает пользователю — Более простой, но не такой надежный – промтинг. Если остановитесь на промтинге, то напоминаю, что лучше использовать ...

Но к сожалению это не могло работать идеально всегда, потому что есть ограничения контекста и подумать подольше иногда не хватало памяти. Тогда появилась гениальная идея сделать агента: - Брать задачу, разбивать её на подзадачи - Класть каждую задачу во внешнюю память - Выполнять задачи по одной - После выполнения проверять, не стоит ли изменить список задач - Ну и далее по кругу, пока не будет выполнено все задание Все это оформилось в фрейморк AutoGPT. Народ уже тогда пробовал объединять таких...

Привет, комрады! Готовимся к интенсиву для продактов, что полезного они могут получить от AI инструментов 4 дня, специально подобрали слоты в нерабочее время, чтобы каждый смог присоединиться. Все накопленные практики и самые актуальные решения. Приходите, буду рад. Ссылочка в следующем посте.

Чтобы решить эту проблему, умельцы придумали просить модель перед ответом выполнить задачу шаг за шагом, решая задачу с помощью разных ролей ( см. скриншот) Это техника называется ToT (Tree of Thoughts) и вот недавно про неё вышла очередная статья Вот так выглядит примерный промт Imagine three different experts are answering this question. All experts will write down 1 step of their thinking, then share it with the group. Then all experts will go on to the next step, etc. If any expert realises ...