Внедрение данных в различные инструменты искусственного интеллекта | Выдержка из статьи AHK Hero скачать в хорошем качестве

Внедрение данных в различные инструменты искусственного интеллекта | Выдержка из статьи AHK Hero

Краткое содержание В этом видео демонстрируются эксперименты с инструментами искусственного интеллекта для создания внутренних приложений поиска ресурсов. Докладчик показывает, как они передавали данные компании (JSON-файлы, содержащие расшифровки видео и информацию о ресурсах) различным платформам ИИ, таким как Gemini, Claude и Notebook LM, для создания инструментов поиска релевантного контента в обширной документации и видеотеке организации. Ключевые моменты *[00:00:00] - Создание приложения Gemini и интеграция данных* • Докладчик загрузил данные о ресурсах компании (строка JSON) в Gemini для создания внутреннего поискового приложения. • Инструмент может фильтровать и находить определенный контент, например, видео с расшифровками из их автоматизированного инструмента и официальной документации. • Функция сборки Gemini позволяет быстро создавать приложения, просто предоставив файл данных и написав описание темы. • Первоначальный вывод был в формате Markdown, но его легко преобразовали в HTML для лучшего представления. • Возникли опасения по поводу обмена данными, поскольку пользователи будут иметь полный доступ к изменению приложения и просмотру кода бэкэнда. • Инструмент подключается к базе данных MySQL, извлекает красивые ссылки и загружает данные, а затем выполняет API-запросы к YouTube для получения расшифровок видео. *[00:07:20] - Альтернативные инструменты ИИ и проблемы реализации* • Claude также хорошо справлялся с аналогичными задачами, но ему не хватает удобных возможностей обмена данными по сравнению с Gemini. • Notebook LM оказался лучше в плане фокусировки на предоставленных данных, а не на использовании общих знаний. • Файлы JSON пришлось преобразовать в текстовый формат для Notebook. Совместимость с LM сохраняется, но инструмент все же понимает структуру. • Докладчик использует несколько инструментов ИИ (около шести различных LLM) для пересекающихся целей, что затрудняет организацию проекта. • Notebook LM может генерировать инфографику и создавать целевой контент для определенных типов пользователей на основе предоставленных данных. • Инструменты ИИ с режимами обучения/изучения могут помочь пользователям ориентироваться в больших наборах данных и определять, что им нужно изучить. Краткое резюме Эксперименты успешно продемонстрировали, как инструменты ИИ могут преобразовывать существующие данные компании в интерактивные приложения для поиска информации, хотя каждая платформа имеет свои преимущества и ограничения. Несмотря на существующие технические препятствия, такие как разрешения на совместное использование и совместимость форматов файлов, эти инструменты демонстрируют значительный потенциал в оказании помощи организациям в повышении доступности и полезности их обширных библиотек контента для внутренних команд.