Изследвания · Универсален решател
Въпрос на естествен език и правилният двигател, за да му се отговори
Ръководител задава въпрос така, както би го задал на колега. Универсалният решател на VVL разпознава какъв е видът на задачата и я поверява на специализирания двигател, способен да я реши точно: изчисление, оптимизация, логика, експертна система или извличане. Той връща отговор заедно с допусканията си и степента си на увереност.
Как работи
Решателят се пише на един ред, в пълната си форма или чрез псевдонима си. Той преминава през четири стъпки.
[resolve "Combien font 15% de 240 ?"]
[§§ "Combien font 15% de 240 ?"] # même chose, forme courte
- Класифициране на въпроса
- Проверка на увереността
- Поверяване на специалиста
- Връщане на приближение
Класифицирането се извършва от Jev, когато режимът Jev е активен, а в противен случай от езиковия модел. Ако увереността е твърде ниска, под 0,55, не се стартира никакъв двигател: решателят иска уточнение, вместо да гадае. В противен случай въпросът отива към едно от осем семейства специалисти.
| Семейство | Използван двигател | Примерен въпрос |
|---|---|---|
| Изчисление | Генериран и после изпълнен код на VVL | Месечна вноска по кредит, марж, съотношение |
| Оптимизация | Решател на ограничения | Да се планират осем задачи на три машини |
| Релационна заявка | Логически двигател от типа на Prolog | Кои клиенти зависят от този доставчик? |
| Индукция на правила | Обучение на правила | Кое правило отличава лоялните клиенти? |
| Търсене на факти | Езиков модел и документна база | Какво казва нашата процедура по качество? |
| Извличане | Структурирано извличане, липсващите полета се отбелязват | Име, сума и падеж на фактура |
| Експертна система | Експерт, регистриран в сесията | Оценка на кредитно досие |
| Съставна | От две до четири свързани подзадачи | Извличане на брой служители, после изчисляване на екипи |
Отговорът никога не е просто стойност: това е приближение, което носи стойността, увереност, зависеща от дела, предоставен от езиковия модел, диапазон и списъка на допусканията с техния източник. Всяко допускане може да бъде заменено с известна стойност, за да се повтори изчислението.
Примери от бизнеса
Финанси: месечната вноска по финансиране
Финансовият директор задава въпроса такъв, какъвто е. Решателят го класифицира като изчисление, възлага написването на формулата за амортизация и я изпълнява.
$r = [§§? "Calcule la mensualité d'un crédit de 250000 EUR sur 20 ans à 3,5% taux fixe."]
$r.value # 1449.90
$r.confidence # "moderate" : la formule a été choisie par le modèle de langage
[approximation:trace $r]
Документиран резултат: 1 449,90 € на месец, с пълната следа на изчислението.
Човешки ресурси: въпрос в две стъпки
Въпросът съчетава извличане и изчисление. Решателят го разделя на подзадачи, изпълнява ги по ред и обединява резултатите.
$r = [§§? "Extrais le nombre d'employés de 'Acme Corp compte 87 employés', puis calcule combien d'équipes de 5 personnes on peut former."]
$r.value # "17 équipes de 5"
Кредит: въпросът се поверява на експертната система
След като експертна система е регистрирана в сесията, решателят разпознава въпросите от нейната област и ѝ ги предава. Решението се взема от правилата на експерта, а не от езиковия модел.
[expert "Domaine evaluation risque credit. Dossier client : nom, revenu,
score_credit (eleve/moyen/faible), anciennete (longue/moyenne/recente),
decision. ..." "Scoring"]
$r = [§§? "Évalue le dossier de Alice Dubois, revenu 4500, score élevé, ancienneté longue"]
$r.value # {..., 'decision': 'approuve'}
След изграждането на експерта всеки въпрос струва само едно извикване на езиковия модел, за извличане на данните от досието; изводът не използва нито едно.
Инвестиция: повторно изчисление със собствените ви данни
Проект за къща за гости се оценява въз основа на допускания, предоставени от езиковия модел. Управителят заменя тези допускания с реалните си данни и изчислението се повтаря без ново извикване на модела.
$q = [resolve "Grange achetée 320 000 EUR, à rénover en gîte : en combien d'années est-elle rentabilisée ?"]
$q.value # 35.55 ans (hypothèses : 50 nuits par an à 180 EUR)
$a = [approximation:revise $q [JSON '{"cout_renovation": 250000}']]
$a.value # 27.78
$b = [approximation:revise $q [JSON '{"cout_renovation": 280000, "Grange.tarif_moyen_nuit": 220}']]
$b.value # 25.45
Когато всички допускания от езиковия модел бъдат заменени с известни стойности, увереността става точна.
Контрол: проверка на маршрутизирането, преди да се доверим
Преди да използвате отговор, можете да попитате решателя как е класифицирал въпроса или да получите пълната следа на маршрутизирането и на генерирания код.
[resolve:classify "Combien font 15% de 240 ?"] # {family, sub_kind, confidence, reasoning}
[resolve "Combien font 15% de 240 ?"] # 36.0
[resolve:trace "Combien font 15% de 240 ?"] # trace complète au format JSON
Какво гарантира и какви са ограниченията му
- Двусмислен въпрос не се отгатва: под прага на увереност решателят иска уточнение.
- Извличането никога не попълва поле, което липсва в текста: липсващите полета се отбелязват.
- Всеки отговор носи своите допускания, техния източник и степен на увереност; той може да бъде повторен с други стойности.
- Решателят не е разговорен асистент: той служи за решаване на въпроси, които принадлежат на конкретен двигател. Винаги използва поне едно извикване на езиковия модел, за да класифицира въпроса.
Да приложим тази работа към вашите процеси?
Диагностиката тръгва от реалния начин, по който работите, и определя решенията, които могат да бъдат поверени на ИИ.