نحوه آموزش عوامل هوش مصنوعی با دانش خود: راهنمای جامع

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
هر هفته چند ساعت با کارهای تکراری و باغی از دست می دهید؟ پاسخ دادن به ایمیل‌ها، برنامه‌ریزی جلسات، بررسی اسناد، پاسخ دادن به سوالات یکسان. ناامید کننده، درست است؟ عوامل هوش مصنوعی سفارشی می توانند همه اینها را اداره کنند. شما فقط باید به آنها یاد دهید که چگونه.

بنابراین، عوامل AI سفارشی چیست؟ 🤔 این هم tl;dr:

عوامل هوش مصنوعی ابزارهای هوشمندی هستند که برای انجام وظایف در حلقه های خود هدایت شونده (بخوانید: بدون دخالت انسان) طراحی شده اند. آنها را به عنوان دستیارهای دیجیتالی بسیار ماهر در نظر بگیرید. آنها می توانند طیف وسیعی از فعالیت ها را انجام دهند، با محیط خود تعامل داشته باشند و از زمینه های ارائه شده برای پشتیبانی شخصی استفاده کنند.

صرف نظر از حوزه تخصص شما، نمایندگان می توانند ده ها ساعت در هر ماه از طریق:

📤 پاسخ دادن به ایمیل ها و تولید محتوا با صدای منحصر به فرد شما.
📚 ارائه پشتیبانی تیم بر اساس اسناد داخلی.
💰 ایجاد گزارش های مالی و پیگیری هزینه ها بر اساس سوابق خود.
✏️ نمره دادن به تکالیف و ارائه تدریس خصوصی بر اساس کار دانش آموزان.
🔎 مدیریت سوار شدن بر اساس سیاست های منابع انسانی.
💻 انجام بررسی کد و تولید قطعه کد.

و این به سختی سطح را خراش می دهد.

اما قبل از اینکه عمیق تر شویم، اجازه دهید چند مفهوم اساسی دیگر را توضیح دهیم. 👇

🧠 درک آموزش هوش مصنوعی

ابزارهای AI معمولی با دانش کلی در مورد جهان “به ارث رسیده” از مدل های زبان بزرگ (LLM) که توسط آنها ارائه می شود ارائه می شود. این بدان معناست که آنها ممکن است اصول اولیه خدمات مشتری، حسابداری مالی اولیه، یا شیوه‌های آموزشی استاندارد را درک کنند، اما همین.

به عنوان مثال، یک ربات چت هوش مصنوعی ممکن است به شما در حل مشکلات روزمره با مشاوره کلی کمک کند. اما نمی‌تواند مراحل یا توصیه‌های عیب‌یابی برای یک محصول خاص ارائه کند. 🤷

اینجاست که آموزش نماینده وارد عمل می شود.

خوب، از نظر فنی، این تمرین به معنای سنتی است. شما چیزهای جدیدی به هوش مصنوعی آموزش نمی دهید. شما آن را با ارائه اطلاعات اضافی و ایجاد زمینه تنظیم دقیق می کنید.

عوامل می توانند دانش را به لطف جادوی Retrieval Augmented Generation یا RAG بدست آورند.

به طور خلاصه، RAG اطلاعات مربوطه را از منابع خارجی واکشی می‌کند و سپس داده‌های جدید را با دانش LLM ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های مرتبط با زمینه تولید کند.

استفاده از RAG به شما این امکان را می دهد که یک هوش مصنوعی پیشرفته را به یک ابزار تخصصی متناسب با نیازهای خود تبدیل کنید. سریع است. مقرون به صرفه است. و تضمین می کند که هوش مصنوعی همانطور که انتظار می رود رفتار می کند. چه چیزی را دوست ندارد؟

📚 آیا می توانید هوش مصنوعی را با دانش خود آموزش دهید؟

ایجاد یک مدل هوش مصنوعی جدید به شدت نیازمند منابع است. این شامل قدرت محاسباتی قابل توجه، مجموعه داده های وسیع و دوره های آموزشی طولانی است. اوه، و البته، یک تن پول.

فقط برای زمینه، صدها میلیون دلار برای OpenAI برای توسعه و آموزش GPT-3 هزینه داشت.

تنظیم دقیق با RAG به شما امکان می دهد پاسخ های هوش مصنوعی را به روشی مقرون به صرفه سفارشی کنید.

فرآیند آموزش می‌تواند در ابعاد مختلف اتفاق بیفتد، اما همه آنها به داده‌هایی که ارائه می‌دهید خلاصه می‌شوند، از کتابچه‌های راهنما، دستورالعمل‌ها و گزارش‌ها گرفته تا محتوای وبلاگ، ایمیل‌ها و حتی ویدیوهای YouTube.

این داده ها را می توان به صورت محلی اضافه کرد یا با استفاده از URL ها از منابع وب واکشی کرد. به عنوان مثال، می توانید اسناد آموزشی داخلی شرکت خود را مستقیماً در هوش مصنوعی آپلود کنید یا می توانید به SOPهای شرکت خود که در فضای ابری ذخیره شده اند پیوند دهید. شما تصمیم می گیرید که عامل چه چیزی را یاد بگیرد و چه چیزی را نگیرد.

در اینجا چند مزیت جالب دیگر آموزش عوامل هوش مصنوعی آورده شده است.

⚡ مزایای آموزش عوامل هوش مصنوعی با دانش سفارشی

در وبلاگ رسمی Taskade درباره آموزش عوامل هوش مصنوعی با دانش خود اطلاعات بیشتری کسب کنید.