W dobie cyfrowej transformacji sztuczna inteligencja (AI) stała się nieodłącznym elementem branży IT. Sklepy internetowe rekomendujące produkty na podstawie naszych wcześniejszych zakupów, aplikacje do nauki języków dostosowujące program nauczania do indywidualnych potrzeb ucznia, czy inteligentne asystenty, które odpowiadają na nasze pytania w czasie rzeczywistym – to wszystko przykłady wykorzystania AI. Jak jednak podejść do tworzenia aplikacji, które wykorzystują potencjał sztucznej inteligencji? Na to pytanie postara się odpowiedzieć Marek Matczak, Chief Architect z Capgemini Polska, w oparciu o swoje bogate doświadczenie.
LLM nie wszystko ci powie
Pierwszą rzeczą, na którą należy zwrócić uwagę, jest ograniczona wiedza dużych modeli językowych (LLM). Są trenowane na bazie ogromnych zbiorów danych, jednak nie zawsze potrafią odpowiedzieć na specyficzne pytania biznesowe. Jak sobie z tym poradzić? Efektywnym podejściem okazuje się uzupełnianie istniejących modeli o konkretne dane biznesowe za pomocą uczenia kontekstowego. Wymaga to jednak sprawnej integracji i zarządzania informacjami, by zapewnić precyzyjne odpowiedzi.
Kreatywność kontrolowana
W kontekście biznesowym, gdzie liczy się dokładność i wiarygodność informacji, niekontrolowana kreatywność modeli językowych może stanowić wyzwanie. Tworzenie wiarygodnych i rzetelnych odpowiedzi wymaga od nas odpowiedniej regulacji parametrów modelu oraz dodawania źródeł, które podniosą wiarygodność informacji. Jednak nie można zapominać o bezpieczeństwie – należy zagwarantować, że modele nie wygenerują odpowiedzi mogących zaszkodzić wizerunkowi firmy.
Wykorzystanie wektorowych reprezentacji i baz danych
Zastosowanie wektorowych reprezentacji i baz danych otwiera nowe możliwości w budowaniu zaawansowanych aplikacji opartych na AI. Dzięki nim możliwe jest efektywne przeszukiwanie tekstów i generowanie trafniejszych rekomendacji. Jednak wybór między bazą wektorową a hybridowym rozwiązaniem powinien być poprzedzony analizą potrzeb aplikacji, by uniknąć niepotrzebnych kosztów.
Prompt idealny i testowanie
Skuteczność aplikacji AI zależy nie tylko od modeli, ale również od jakości i precyzji promptów – zapytań inicjujących generowanie odpowiedzi przez model. Ważna jest tutaj technika i doświadczenie w tworzeniu skutecznych zapytań oraz testowanie aplikacji, które pozwoli na uniknięcie błędów i nieprzewidywalnych wyników.
Bezpieczeństwo
Nie można także pominąć kwestii bezpieczeństwa aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Ochrona danych wejściowych i generowanych odpowiedzi przed nieautoryzowanym dostępem jest równie ważna, co precyzja i użyteczność modelu.
Zarządzanie wyzwaniami związanymi z tworzeniem aplikacji opartych na AI wymaga głębokiej wiedzy i doświadczenia. Niech doświadczenia Marka Matczaka staną się inspiracją i drogowskazem na tej fascynującej, ale i wymagającej drodze do stworzenia aplikacji, które wykorzystują pełnię możliwości sztucznej inteligencji. Czy jesteś gotów przyjąć to wyzwanie?
