Jev ir jaunums MI jomā ar citu mērķi nekā rīkiem, ar kuriem daudzi saskaras vispirms. Sarakstē ar MI asistentu jūs uzdodat jautājumu un saņemat rakstisku atbildi vai lūdzat palīdzību e-pasta melnraksta sagatavošanā. Aiz šī teksta stāv lielais valodas modelis, ko bieži saīsina kā LLM. Uzņēmuma TypeSafe AI izstrādātais Jev ir radīts, lai programmatūrā pieņemtu ātrus, šauri definētus lēmumus, nevis ģenerētu tekstu.
Transporta uzņēmumam tas varētu nozīmēt palīdzību sistēmai atpazīt, kurai ziņai jāpievērš uzmanība vai kurš gadījums jānodod cilvēkam. LiteTMS komanda jau testē dažādus scenārijus, lai noskaidrotu, kur šāda pieeja varētu padarīt mūsu transporta vadības sistēmu noderīgāku ikdienas darbā.
Ko Jev dara vienkāršiem vārdiem
Iedomājieties šķirošanas galdu. Ienāk informācija, un programmatūrai jāizlemj, kur to novirzīt. Jev saņem šo informāciju un atbild uz jautājumiem ar iepriekš definētām opcijām, novērtējuma punktiem vai jā/nē varbūtībām. Tas neveido sarunu un neraksta e-pastu. LangChain ievadrakstā ir izskaidrota šī atšķirība un parādīts, kā Jev var strādāt līdzās modeļiem, kas ģenerē tekstu.
Lūk, uzskatāms piemērs no transporta nozares: autovadītājs raksta: „Vēl joprojām esmu noliktavā. Iekraušanu sāks tikai rīt.” Sistēma varētu jautāt, vai ziņa apraksta aizkavēšanos un vai tai nepieciešama dispečera uzmanība. Jev sniegtu novērtējumu, savukārt apkārtējā programmatūra noteiktu, ko ar to darīt.
TypeSafe to dēvē par Pirmās sistēmas modeli: MI, kas radīts ātriem lēmumiem, kurus programmatūra var tieši izmantot. Jev pašlaik ir agrīnās piekļuves stadijā. Mūsu interesi rada iespēja iekļaut nelielus, noderīgus novērtējumus darba plūsmā, neprasot darbiniekam atvērt vēl vienu tērzēšanas logu.
Kur tas varētu palīdzēt transporta nodaļai
Šie ir potenciāli pielietojumi, nevis paziņojums par jau ieviestām Jev funkcijām LiteTMS.
Svarīgo ziņojumu izcelšana
Kravas iekraušanas kavēšanās, mainīta piegādes adrese un ierasts ierašanās apstiprinājums prasa atšķirīgu rīcību. Modelis varētu palīdzēt sašķirot ienākošās ziņas pēc tēmas un steidzamības, vēršot biroja uzmanību uz iespējamām problēmām. Galvenais pārbaudījums būtu tā spēja pamanīt būtiskus izņēmumus, nepārpildot ekrānu ar liekiem brīdinājumiem.
To gadījumu pamanīšana, kuros nepieciešami precizējumi
Pieņemsim, ka pasūtījumā norādīts rīta izkraušanas laika logs, bet vēlākā klienta ziņā minēta pēcpusdiena. Novērtējums varētu atzīmēt iespējamu pretrunu pārbaudei. Sistēmai vajadzētu novirzīt dispečeru pie attiecīgās informācijas, atstājot saskaņoto piegādes laiku nemainītu, līdz kāds to pārbauda.
Dokumentu novirzīšana īstajam darbiniekam
Tiklīdz atsevišķs rīks ir nolasījis dokumenta tekstu, Jev varētu palīdzēt klasificēt tā saturu: piegādes apliecinājums, jautājums par izmaksām vai pretenzija. Tas varētu palīdzēt novirzīt darbu dispečeriem vai administrācijai. Skenētas lapas nolasīšana un lēmuma pieņemšana par satura piederību ir atsevišķi posmi; šis piemērs attiecas uz otro.
Noteikšana, kad iesaistīties cilvēkam
Dažiem pieprasījumiem nākamais solis ir skaidrs. Citi satur nepilnīgu informāciju vai attiecas uz apstrīdētām izmaksām. Sistēma varētu izmantot novērtējumu, lai ieteiktu atbilstošo apstrādes ceļu, tostarp nodošanu cilvēka pārbaudei. Praktisks risinājums ļautu viegli atrast un izlabot neskaidros gadījumus.
Ātrām atbildēm joprojām nepieciešama pārbaude
TypeSafe ziņo par ātruma un izmaksu priekšrocībām piemērotos uzdevumos. Šie izstrādātāja vērtējumi vēl nepierāda ieguvumus transporta uzņēmumam. Tāpat garantēts atbildes formāts atšķiras no pareiza lēmuma: modelis joprojām var izvēlēties nepareizo variantu.
Mūsu apskatītajos transporta scenārijos tas nozīmē papildus reakcijas laikam pārbaudīt arī nepamanītas kavēšanās, liekus trauksmes signālus un neviennozīmīgus ziņojumus. Mums būtu arī jāizvērtē, cik daudz konteksta nepieciešams katram lēmumam. Vārds „rīt” nozīmē maz, ja sistēmai nav zināms ziņas nosūtīšanas datums.
Kāpēc mēs LiteTMS testējam Jev
Mēs sekojam līdzi jaunajām tehnoloģijām un jau testējam dažādus scenārijus, kuros Jev varētu palīdzēt padarīt LiteTMS viedāku un uzņēmumiem noderīgāku. Iepriekš minētie piemēri iezīmē virzienus, kurus vērts pētīt; tie nav pabeigtu integrāciju saraksts vai izmērīti rezultāti.
Mūsu mērķis ir praktisks: palīdzēt birojam pamanīt svarīgāko un tērēt mazāk pūļu informācijas šķirošanai pirms rīcības. Jebkuram pielietojumam ir jāattaisno sava vieta ar noderīgiem rezultātiem, skaidrām robežām un vienkāršu veidu, kā cilvēkam iejaukties procesā. Darbam attīstoties, mēs dalīsimies ar konkrētiem secinājumiem.
Avoti
Biežāk uzdotie jautājumi
- Ko Jev varētu sniegt transporta uzņēmumam?
- Iespējamie pielietojumi ietver ziņojumu šķirošanu, potenciālu pretrunu pamanīšanu pasūtījumu informācijā un lietu novirzīšanu īstajam darbiniekam. Tie ir scenāriji izvērtēšanai, nevis garantēti rezultāti.
- Vai Jev jau ir pieejams kā LiteTMS funkcija?
- Mēs testējam iespējamos pielietojumus. Šis raksts neizziņo laišanu tirgū klientiem vai ieviešanas datumu.
- Vai Jev pieņemtu lēmumus dispečera vietā?
- Šeit aprakstītie scenāriji atbalstītu dispečera darbu, izceļot svarīgāko informāciju un iesakot rīcības variantus. Operatīvo saistību izmaiņām joprojām būtu nepieciešama atbilstoša pārbaude un cilvēka kontrole.
Uzturiet saikni
Atvēliet vietu vērtīgai lasāmvielai.
Izvēlieties LiteTMS kā vēlamo avotu, lai Google atrastu vairāk mūsu rakstu.
Izvēlēties LiteTMS GoogleApstipriniet savu izvēli Google · Atveras jaunā cilnē