Как собрать гениального GPT-агента без навыков программирования
Вы слышали о GPT-агентах? Готов поспорить, что слышали. Эти парни уже захватили мир и теперь уверенно начинают обживать наши компании. Но как их сделать своими помощниками, если вы не силен в программировании? И не стесняйтесь, и спросить у вас некому, потому что в вашем офисе нейронные сети до сих пор ассоциируются с чем-то вроде лавкрафтовских чудищ. Впрочем, к чему драматизировать — сегодня я расскажу, как сделать простой GPT-агент без кода с помощью LangChain.
Разбираем по частям: что такое LangChain?
LangChain — это такая себе магическая палочка для создания приложений на основе языковых моделей, как GPT-3. Главное волшебство — это то, что вам не нужно писать ни строчки кода (ну или почти). Оно соединяет разрозненные элементы в целостную систему, способную решать конкретные бизнес-задачи.
Скоро расскажу, как взяться за это дело, а сейчас давайте разберемся, зачем нам эти агенты и как они могут изменить вашу работу. Да, вы сами сможете при помощи простых действий получить то, что нужно.
Зачем трейдеру нефти редактировать тексты?
Кейс из жизни. Возьмем, для разнообразия, смелую компанию из Сургута — "СургутТрейд". Они решили использовать GPT-агента для автоматизации создания текстов рекламных материлов и соцсетей. Смысл? Быстро прокачивать контент, при этом сохраняя стиль и форму.
За месяц и немного усилий один агент выдал 60 уникальных текстов, потратив всего 10 минут на каждое, а не 3 часа, как было до этого. Впечатляет? И это только начало.
Создаем агента: с чего начать?
Шаг 1. Концепция
Прежде всего, решите, какую задачу ваш агент будет решать. Нужно ли ему генерировать тексты, проводить аналитику или обрабатывать запросы клиентов? Именно так и думали наши друзья из "СургутТрейд", когда планировали внедрение.
Шаг 2. Выбор модели
GPT-3 — это вершина Айсберга, но существует множество других моделей, которые могут подходить для ваших нужд. Возможно, вам подойдет и GPT-4, если хотите, чтобы ваш агент выглядел на пару лет вперед своих конкурентов (в плане интеллектуальных возможностей, разумеется).
Строим базу
Когда концепция определена и модель выбрана, следующим шагом станет создание самого рабочего пространства с помощью LangChain. Но как это вообще связано? А вот так — LangChain позволит связать модель GPT с другими инструментами, такими как базы данных и сервисы NLP, без особых усилий.
serverless? Да запросто!
Серверы? Звучит сложно, но в помещении офисов "СургутТрейд" нашли выход — используют облачные сервисы. Это удобно, потому что не нужно возиться с настройками железа и серверами. К примеру, провайдеры типа Яндекса или AWS инициируют такие функции виртуально, и вам остается просто интегрироваться.
Заключение
Список инструментов: LangChain, GPT-3, Яндекс.Облако и Amazon Web Services. За них — двор, воротник в снег! Они позволят вам достичь сказочных результатов, да повысить эффективность. Но на этом всё, друзья, об алгоритмах и API поговорим в другой раз. Впрочем, с этим дети и в детсаде управятся. Да, можно сэкономить сутками работы и горой кофе, и создать что-то стоящее!
Хотите больше о внедрении нейросетей в бизнес и маркетинг? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/jopotology
Хотите генерить идеи контента для соцсетей, сайта и блоге? Забирайте решение тут: https://clck.ru/3G3asi
Телеграм-бот с 40+ нейроинструментами тут: https://t.me/syntxaibot?start=aff_327084702
Интеграция с LangChain: шаг за шагом
Теперь, когда вы выбрали нужные инструменты, стоит задуматься о том, как свести их в одно целое. LangChain в этом плане — ваш лучший друг. Его главное достоинство в том, что он уже подготовил плацдарм для соединения языковых моделей с другими сервисами. Берем на себя только то, что требуется, и оставляем сложные моменты для специального программного обеспечения.
Соединяем миры
Давайте для начала подключим модель к вашему облачному серверу. Это выглядит, возможно, сложно, но на самом деле — пара кликов. Сначала вам нужно зарегистрировать аккаунт на одном из облачных сервисов (Яндекс.Облако, AWS — на ваш вкус). Далее переходим на LangChain, где создаем для вашего агента так называемую "ноду". Запрашиваем API ключ и соединяем с моделью.
Или вот еще вариант: сконфигурировать всё через удобный интерфейс LangChain, куда вбиваете свои пожелания. При этом, как правило, эти платформы предлагают готовые шаблоны, так что забирать из библиотеки готовые решения — не грех.
Пример: свяжите GPT-3 с базой данных!
Пусть ваш агент запрашивает информацию о пользователях или о товарах, которые на сегодняшний день существуют в вашем каталоге. Для этого необходимо просто создать связку между базой данных и вашей языковой моделью. Такой подход не только ускоряет процесс обработки данных, но и дарит вам дополнительную гибкость. Например, запрашивайте актуальные данные, чтобы ваш контент хоть немного выглядел живым. В противном случае ваш "умный" агент может начать выдавать устаревшую информацию, а это нам совсем не нужно.
Тестируем: как проверить работоспособность агента
Теперь настало время проверить, как ваш агент будет работать на практике. Вы можете провести несколько тестов, задав различного рода вопросы и наблюдая за тем, как он на них отвечает. Этот процесс чем-то напоминает дрессировку нового щенка — только следует хвалить чаще и не пугать. Не забывайте про своё "доброжелательное" отношение, так ваш агент будет довольным и, следовательно, полезным.
Прямо на платформе LangChain вы можете запускать операции и в режиме реального времени отслеживать результаты. Чем чаще тестируете, тем быстрее сможете наладить работу бота — правда, будьте готовы к тому, что он порой будет без ума. Ничего, терпение и труд — всё перетрут!
Настройка обратной связи
Ваша задача — не только проверка работоспособности, но также и получение отзыва о работе агента от конечных пользователей. Это позволит вам адаптировать контент, чтобы он зашел аудитории. К примеру, чем чаще будете получать фидбек, тем легче будет избежать проблем и расти, как на дрожжах.
Не забывайте: ваши потребности тоже могут меняться, и это нормально. Будьте готовы к улучшениям и дополнениям!
А теперь поехали в бой!
Собрав все воедино, вы сможете полноценно использовать вашего GPT-агента. Он поможет вам автоматизировать рутинные процессы, такие как создание текстов, ответы на часто задаваемые вопросы, или даже отслеживание настроения клиентов в режиме реального времени. Тогда как другие постараются справиться с этими задачами вручную, вы будете "разговаривать" с агентом за чашкой кофе.
Плюс, согласитесь, в этом есть некая прелесть: вы, в отличие от ваших коллег, будете не просто одномерным работником, а обладателем мощного инструмента. Разве это не круто?
А теперь подсчитаем итог: удовольствие от работы и минимизация временных затрат — вот что мы сейчас получили, просто используя инструменты, доступные всем. Пусть длина инноваций растет, как радужные шары!
А ты отличишь ИИ-контент от живого?
Пусть Илон Маск и другие звезды работают на вас!
Список нейросетей для каждодневной работы
Как Сбер и Яндекс подрались за право работать со мной
Нейросети и стратегический маркетинг, распаковка бизнеса
Как заставить нейросеть давать узкоспециализированные ответы
