الأسئلة الشائعة حول توليد النص والمطالبات
تصف هذه الأسئلة المتداولة (FAQ) تأثير الذكاء الاصطناعي لميزة إنشاء النص في AI Builder.
ما المقصود بإنشاء النص؟
توفر إمكانية إنشاء النص في AI Builder للمستخدمين مجموعة أدوات متعددة الاستخدامات لتطوير مهام سير العمل والتطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. إنها تسمح بإنشاء مهام سير العمل والتطبيقات التي تلخص المستندات وإنشاء مسودة الردود وتصنيف النص وترجمة اللغات. يتم تشغيل هذه الإمكانية بواسطة خدمة Azure OpenAI، التي تستخدم تقنية المحولات (GPT) الإنشائية المدربة مسبقًا. تم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من إنشاء نص يشبه المحتوى المكتوب من قِبل الإنسان. لمعرفة المزيد حول خدمة Azure OpenAI، انتقل إلى ملاحظة الشفافية لخدمة Azure OpenAI.
ما إمكانات إنشاء النص؟
يعمل نموذج إنشاء النص في AI Builder على تمكين المستخدمين من إنشاء تطبيقات ومهام سير عمل ذكية. تعمل الميزة على تعزيز قدرات النماذج المدربة مسبقًا، مما يلغي الحاجة إلى تدريب نموذج العميل. على سبيل المثال، إذا كان القصد هو بناء سير عمل يلخص شكاوى العملاء الواردة وإنشاء تذكرة في أداة إدارة الحوادث، بناءً على فئة الشكوى الواردة، فيمكن للمصنعين ببساطة توجيه النموذج لتصنيف الشكوى الواردة وتلخيصها إلى خلق حادثة جديدة.
ما المقصود باستخدام إنشاء النص؟
يعمل نموذج إنشاء النص في AI Builder على تمكينك من إنشاء تطبيقات ومهام سير عمل ذكية. تعمل الميزة على تعزيز قدرات النماذج التي تم اختبارها مسبقًا، مما يلغي الحاجة إلى تدريب نموذج العميل. على سبيل المثال، قد يكون الهدف هو بناء سير عمل يلخص شكاوى العملاء الواردة وإنشاء تذكرة في أداة إدارة الحوادث، بناءً على فئة الشكوى الواردة. في هذا المثال، يمكن للمنشئين ببساطة توجيه النموذج لتصنيف الشكوى الواردة وتلخيصها لإنشاء حادثة جديدة.
قائمة حالات الاستخدام الأكثر استخدامًا لهذه الخدمة:
قائمة حالات الاستخدام الأكثر استخدامًا لهذه الخدمة:
- تلخيص الرسائل الإلكترونية والمحادثات والنصوص والوثائق والمزيد.
- اقتراحات بمسودة الردود على استفسارات العملاء، والشكاوى، والبريد الإلكتروني والمزيد.
- استخراج المعلومات من العقود والرسائل الإلكترونية والفاتورة والأوامر والمزيد.
- تصنيف المحتوى في الفئات المرغوبة (على سبيل المثال، ما إذا كانت الرسالة الإلكترونية طلبًا أو شكوى أو إرجاع).
- تحليل التوجهات لنص معين (على سبيل المثال، تحديد التوجهات لمراجعة المنتج).
في جميع هذه الحالات، يكون المستخدمون مسؤولين عن النتيجة النهائية للنظام ومطلوب منهم مراجعة المحتوى الذي تم إنشاؤه بحثًا عن أي أخطاء محتملة بسبب عدم الاكتمال قبل استخدامه.
كيف تم تقييم إنشاء النص؟ ما هي المقاييس المستخدمة لقياس الأداء؟
يتضمن تقييم ميزة إنشاء النص اختبارًا شاملاً عبر مجموعة من معايير الأمان. يضمن هذا أن الميزة تتوافق مع معايير ومبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولة لدى مؤسستنا. يتم أيضًا تقييم الخدمة باستمرار بحثًا عن نقاط الضعف المحتملة. تتضمن مقاييس الأداء التي نستخدمها في المقام الأول كفاءة ترشيح المحتوى ودرجة الاتفاق بين الإنسان والآلة على المحتوى المرشح مقابل المحتوى غير المرشح.
ما قيود إنشاء النص؟ كيف يمكن للمستخدمين تقليل تأثير قيود إنشاء النص عند استخدام النظام؟
يجب أن يكون استخدام هذه التقنية وفقًا للمتطلبات الواردة في مدونة قواعد السلوك لخدمة Azure OpenAI. يجب عدم استخدام هذه التقنية لإنشاء محتوى مرتبط بالدعاية السياسية أو خطاب الكراهية أو المعلومات المضللة أو إيذاء الذات أو التمييز أو المواد الجنسية الصريحة أو أي محتوى آخر محظور بموجب مدونة قواعد السلوك. تتضمن التطبيقات غير المدعومة لهذه التقنية تقديم المشورة، أو استخدام الإرشادات القانونية أو المالية أو المتعلقة بالصحة، أو التنبؤات المستقبلية، بالإضافة إلى الحسابات المالية أو العلمية أو الرياضية، وأي استخدام آخر غير مدعوم مذكور في ملاحظة الشفافية لخدمة Azure OpenAI. حاليًا، الخدمة مدعومة حصريًا في الولايات المتحدة ومتاحة فقط باللغة الإنجليزية.
يمكن أن يحتوي المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي على أخطاء، وبالتالي يجب على صناع المحتوى إبلاغ المستخدمين النهائيين بحلهم بأن إنشاء المحتوى بواسطة هذا النموذج يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بطريقة شفافة. يساعد الاتصال الواضح للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في تجنب الإفراط في الاعتماد. يجب على المنشئ أيضًا أن يبث إمكانية خطوة المراجعة البشرية للتأكد من أن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي دقيق ومناسب قبل استخدامه.
ما هي العوامل والإعدادات التشغيلية التي تسمح بالاستخدام الفعال والمسؤول للنظام؟
المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي هو احتمالي بطبيعته، وبالتالي قد تختلف استجابات النموذج لنفس المطالبة. قد تكون الاستجابة الناتجة غير صحيحة أو مضللة وقد تؤدي إلى نتائج غير مقصودة من التدفق أو التطبيق. على سبيل المثال، قد يتلقى عملاء الأعمال معلومات أو توصيات أو دعمًا خاطئًا أو غير صحيح. يجب على المنشئين تنفيذ إشراف بشري هادف داخل التدفقات والتطبيقات الخاصة بهم، بالإضافة إلى اختبار مطالباتهم لإمكانية أن تؤدي إلى إنشاء سلوكيات ضارة أو محتوى محظور كما هو مدرج في مدونة قواعد سلوك Microsoft. يجب أن يتحلى المطورون قليلو التعليمات البرمجية بالشفافية بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم ومهام سير العمل لإعلام مستخدم الأعمال، مما يشير إلى أن المحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، قد لا تتطابق الاستجابات التي تم إنشاؤها مع توقعات المطور قليل التعليمات البرمجية بسبب قيود الطول أو تصفية المحتوى أو اختيار النموذج.
ما هي المطالبات المخصصة والمطالبات المسبقة؟
المطالبات المخصصة
المطالبات المخصصة منح المصنعين الحرية في توجيه نموذج اللغة الكبير (LLM) للتصرف بطريقة معينة، أو لأداء مهمة محددة. ومن خلال وضع موجه بحذر، يمكنك إنشاء استجابات تتناسب مع احتياجات الأعمال الخاصة بك. وهذا من خلال تحويل نموذج LLM إلى أداة مرنة لتنفيذ العديد من المهام.
مثال
باستخدام نموذج اللغة، يمكن لموجه مخصص إرشاد النموذج للإجابة على سؤال ما وترجمة نص كامل وترجمة اللغات وتلخيص مستند وتحديد المهام والمهام والعناصر الخاصة بالعمل في نص. ويمكن أن ت تتراوح تعقيدات المطالبة المخصصة من جملة واحدة إلى شيء آخر غير مهي من نوع آخر، حسب المهمة.
موجهات Pre prompts
المطالبات المعدة مسبقًا هي مطالبات تم تكوينها مسبقًا بواسطة فريق Microsoft لمساعدة المنشئين في إنجاز المهام الشائعة بسهولة. وهي تقدم قوالب شرح كيفية استخدام الأنشطة الذكاء الاصطناعي حالات الاستخدام المختلفة، مما يسهل التفاعلات.
مثال
قد تبدو المطالبة المسبقة لنموذج اللغة كما يلي:
استخراج كلقائمة المرقمة، نقاط الإجراء من: [TextToExtract]
في هذه الحالة، يحتاج المستخدم فقط [TextToExtract] إلى تزويد النص الذي يريد استخراج نقاط الإجراء منه. يتولى موجه pre يجب أن يعتني بالباقي.