Bonpet & OpenAI
1. Ответ который дал OpenAI по нашей задаче (я его достаточно глубоко ввёл в контекст нашей задачи, мягко говоря)
Обновленный план решения задачи:
- Загрузка спецификации на сайт:
- Пользователь (менеджер или клиент) загружает спецификацию с оборудованием в интерфейс на вашем сайте. Поддерживаются различные форматы файлов, такие как PDF, Word, Excel.
- Обработка данных с использованием ChatGPT и JSON-файла:
- ChatGPT (модель GPT-4), обученная с учетом вашей задачи, анализирует текст спецификации и распознает наименования оборудования.
- На основе распознанных наименований ChatGPT сопоставляет каждую позицию с данными из загруженного вами JSON-файла, который содержит информацию о соответствующих ETIM-классах, фичах и значениях.
- Модель генерирует структурированный JSON-ответ, содержащий точные ETIM-коды, а также фичи и их значения для каждого распознанного оборудования.
- Передача данных на фронтенд вашего сайта:
- Полученный JSON-файл передается на фронтенд вашего сайта, где начинается процесс подбора оборудования.
- Ваша система на основе ETIM-кодов ищет соответствующее оборудование в каталоге и формирует список доступных позиций с учетом наличия на складе и актуальных цен.
- Автоматизация коммерческого предложения:
Дополнительные шаги:
- Регулярное обновление JSON-файла: Важно регулярно обновлять базу данных ETIM-кодов, чтобы обеспечить точное соответствие и актуальность информации.
- Тестирование и оптимизация: Регулярное тестирование системы на реальных данных поможет выявить и исправить возможные ошибки, повысив точность и надежность модели.
2. Я закинул в него наш JSON-файл, по которому он делает подбор ETIM-кодов. С файлом всё ок, он ему понравился.
- Затем закинул word файл с уточнением по ETIM-кодам и он тоже ему понравился, но сразу же я объяснил, что это не системное решение, и вот что ответил ChatGPT:
Чтобы систематизировать и оптимизировать процесс работы с большим количеством классов оборудования и фичей, я предлагаю несколько стратегий:
1. Fine-Tuning GPT-4 на специфических данных
- Создание обучающего датасета: Соберите большой набор данных, включающий все ваши классы оборудования, фичи и значения фичей. Этот датасет должен содержать примеры из реальных спецификаций с правильными ETIM-кодами.
- Обучение модели: Используйте этот датасет для тонкой настройки (fine-tuning) модели GPT-4. Это повысит способность модели правильно распознавать и сопоставлять оборудование и фичи с ETIM-кодами.
- Регулярное обновление: Убедитесь, что модель регулярно дообучается с использованием новых данных, чтобы сохранять актуальность и точность.
2. Использование справочной базы данных в режиме реального времени
- Интеграция с базой данных: Вместо того чтобы полностью полагаться на модель, можно интегрировать её с базой данных, содержащей все актуальные ETIM-коды. Модель может использовать эту базу данных для проверки и корректировки своих ответов в режиме реального времени.
- Контекстные подсказки: Внутри системного промта добавьте инструкции, чтобы модель обращалась к этой базе данных каждый раз, когда возникает неопределенность в выборе кода.
3. Интерактивное обучение через обратную связь
- Обратная связь от пользователей: Внедрите систему, где менеджеры могут давать обратную связь на работу модели. Например, если GPT-4 неправильно сопоставил оборудование и код, менеджер может указать на ошибку.
- Автоматическое дообучение: Эти данные обратной связи могут быть использованы для дообучения модели, чтобы она улучшала свою работу с течением времени.
4. Классификация и работа с неоднозначностями
- Определение правил и приоритетов: Для случаев, когда модель не может точно определить код или значение, определите правила приоритизации (например, всегда использовать определенные классы при наличии противоречий).
- Работа с неуверенностью: Если модель не уверена в результате, она может возвращать несколько возможных вариантов с указанием уровня уверенности для каждого из них. Это даст возможность менеджерам выбрать наиболее подходящий вариант.
Окей, в целом тут всё понятно, как-то надо создать размеченный датасет, всё это прикрутить и будет работать.
Но, например, у нас есть такое правило, если автоматический выключатель меньше 63А, то подбираем класс EC000042 - Модульный, а не EC000228 - Силовой (его выбирает chatGPT)
Дальше я задал вопрос, как решить такие моменты ? они достаточно тонкие, но нужно каким-то образом такие правила зашить в подбор ETIM-кодов.
Вот что ответил ChatGPT:
Вы подняли очень важный вопрос, связанный с условной логикой при выборе ETIM-классов. Давайте рассмотрим, как можно интегрировать такие правила в работу модели GPT-4, чтобы она правильно распознавала и применяла соответствующие ETIM-классы в зависимости от характеристик оборудования.
Подход 1: Fine-Tuning с Условиями
При fine-tuning модели можно учесть такие условия через использование примеров в датасете. Включите в датасет достаточное количество примеров, где указано:
- Силовой автоматический выключатель (более 63А): Примеры, где амперность больше 63А, и присвоен ETIM-класс EC000228.
- Модульный автоматический выключатель (менее 63А): Примеры, где амперность меньше 63А, и присвоен ETIM-класс EC000042.
jsonКопировать код{ "Наименование": "Автоматический выключатель NXB-63 2P 40А 6кА х-ка C", "Class": "EC000042", "Features": { "EF001391": "2P", "EF007048": "6кА", "EF001017": "40А" } }
Подход 2: Использование Справочных Правил через Системный Промт
В системный промт можно добавить правила, которые будут руководить моделью при выборе ETIM-классов. Например:
plaintextКопировать кодЕсли амперность автоматического выключателя меньше 63А, присвой ETIM-класс EC000042. Если амперность равна или больше 63А, присвой ETIM-класс EC000228.
Подход 3: Алгоритмическая Логика на Этапе Постобработки
Еще один подход — реализовать логику на стороне вашего приложения, которое получает JSON от GPT-4. Вот как это может работать:
- Модель GPT-4 генерирует JSON с данными без учета правил по амперности.
- Ваше приложение проверяет амперность в JSON и автоматически исправляет ETIM-классы, если амперность менее 63А.
Пример алгоритма:
pythonКопировать кодfor item in json_response: if item["Features"]["EF001017"] < "63А": item["Class"] = "EC000042" else: item["Class"] = "EC000228"
Подход 4: Регулярное Обучение Модели с Новыми Примерами
Со временем, используя механизм обратной связи, вы можете обновлять и дообучать модель на основе новых примеров и сценариев, которые она встречает. Это позволит ей автоматически учитывать всё большее количество исключений и правил.
Заключение
Лучше всего комбинировать подходы: использовать правила в системном промте, fine-tuning с примерами, и постобработку результатов на вашей стороне. Это обеспечит высокую точность и гибкость системы в работе с разными спецификациями и условиями.
Итого что мы имеем:
1. Модель ChatGPT4-o, которая сможет обрабатывать файлы, распознавать оборудование и присваивать ETIM-коды.
2. Системный промт.
3. JSON файл с базой ETIM кодов.
Что нужно сделать:
Вы сделали значительные шаги в направлении решения вашей задачи, но для полного успеха есть несколько ключевых элементов, которые нужно добавить или доработать:
1. Обучающий Датасет для Fine-Tuning
- Создание и сбор датасета: Для полноценного fine-tuning модели нужен качественный и репрезентативный обучающий датасет, который будет включать как можно больше примеров из реальных спецификаций с правильными ETIM-кодами. Этот датасет должен учитывать все возможные вариации и исключения, чтобы модель могла обучиться на реальных данных и понимать контекст.
2. Регулярное обновление и поддержка базы данных ETIM-кодов
- Механизм обновления: Важно настроить процесс регулярного обновления базы данных ETIM-кодов, так как новые коды и изменения могут появляться со временем. Это можно реализовать как через автоматическое обновление, так и вручную.
- Валидация данных: Включение механизма проверки точности и актуальности данных, особенно при обновлениях.
3. Обратная связь и дообучение модели
- Механизм обратной связи: Важно создать интерфейс или систему, где менеджеры смогут давать обратную связь по работе модели, например, отмечать ошибки или подтверждать правильные результаты. Эта информация может использоваться для дальнейшего улучшения модели.
- Автоматическое дообучение: Интеграция механизма дообучения на основе обратной связи от пользователей для повышения точности модели с течением времени.
4. Интеграция с веб-интерфейсом и внутренними системами
- Создание интерфейса загрузки файлов: Разработка интерфейса на сайте, который позволит пользователям загружать спецификации и автоматически отправлять их на обработку в ChatGPT.
- Интеграция с системой управления запасами и каталогом: Настройка автоматического поиска и подбора оборудования на основе ETIM-кодов, полученных от модели, с учетом наличия на складе и актуальных цен.
- Автоматизация формирования коммерческих предложений (КП): Настройка системы автоматического формирования и отправки коммерческих предложений на основе данных, полученных от модели.
5. Тестирование и оптимизация
После я попросил написать подробно про API и Fine-Tuning
API
1. Получение доступа к API OpenAI
- Регистрация: Если у вас еще нет аккаунта, зарегистрируйтесь на платформе OpenAI (https://platform.openai.com).
- Получение API ключа: После регистрации и входа в аккаунт, перейдите в раздел API и создайте API ключ. Этот ключ будет использоваться для аутентификации запросов к API.
2. Настройка сервера для обработки запросов
- Выбор сервера: Вам не обязательно использовать отдельный сервер, если у вас уже есть сервер, который может обрабатывать запросы и взаимодействовать с API. Однако, если у вас еще нет сервера или требуется масштабирование, вы можете арендовать виртуальный сервер (VPS) у любого облачного провайдера, например, AWS, Google Cloud, DigitalOcean или другой.
- Установка серверного ПО: На сервере должно быть установлено программное обеспечение для обработки HTTP-запросов и взаимодействия с API OpenAI. Обычно используется веб-фреймворк, такой как Flask или Django (для Python), или Express.js (для Node.js).
3. Подключение к API OpenAI
# Установите ваш API-ключ
openai.api_key = 'your-api-key-here'
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Вы — высокоинтеллектуальный инженер..."},
{"role": "user", "content": "Загрузите спецификацию и обработайте её."}
]
)
- Этот код выполняет запрос к API, отправляя текстовый запрос и получая ответ. Вы можете интегрировать это в ваше серверное приложение.
4. Обработка спецификаций
- Загрузка и предобработка файлов: Ваша веб-приложение должно позволять пользователям загружать файлы спецификаций. После загрузки файл отправляется на сервер для обработки.
- Отправка запроса к GPT-4: Сервер преобразует содержимое файла в текстовый формат (если это, например, PDF или DOCX), затем отправляет его к API OpenAI, включая системный промт и другие параметры.
- Обработка ответа: Полученный от API ответ в формате JSON отправляется на фронтенд, где происходит дальнейшая обработка и подбор оборудования.
5. Безопасность и мониторинг
- Ограничение доступа к API: Храните API ключ в безопасности, используйте переменные окружения на сервере для хранения ключа.
- Логирование и мониторинг: Включите логирование запросов и ошибок, чтобы отслеживать производительность и вовремя выявлять проблемы.
6. Масштабирование
- Масштабирование серверов: Если вы планируете большую нагрузку (много пользователей), рассмотрите возможность автоматического масштабирования серверов, чтобы выдерживать возросшие запросы.
- Обработка очередей: Если возникает много параллельных запросов, можно использовать систему очередей для управления нагрузкой на сервер.
Fine-Tuning и создание правильного датасета
1. Создание правильного датасета
Правильный датасет — это основа успешного Fine-Tuning. Важно, чтобы датасет был качественным, репрезентативным и содержал разнообразные примеры, соответствующие вашей задаче.
Датасет для Fine-Tuning GPT-4 должен содержать следующие элементы:
- Входной текст: Пример текста из спецификации, который требуется обработать.
- Целевой текст: Правильный результат, которого вы ожидаете от модели (например, ETIM-коды, фичи и значения).
jsonКопировать код{ "prompt": "Автоматический выключатель NXB-63 2P 10А 6кА х-ка C", "completion": "{\n \"Class\": \"EC000042\",\n \"Features\": {\n \"EF001391\": \"2P\",\n \"EF007048\": \"6кА\",\n \"EF001017\": \"10А\"\n }\n}" }, { "prompt": "Диф. автомат NB2LE 1P+N 6А 30мА 1мод. х-ка C электронный тип AС 6кА", "completion": "{\n \"Class\": \"EC000228\",\n \"Features\": {\n \"EF001391\": \"1P+N\",\n \"EF007048\": \"6кА\",\n \"EF001017\": \"6А\",\n \"EF000305\": \"30мА\"\n }\n}" }
- Реальные спецификации: Используйте реальные спецификации, которые клиенты отправляют вашей компании.
- Вариативность: Включите разнообразные примеры, чтобы учесть возможные вариации написания и упоминания оборудования.
- Особые случаи: Добавьте примеры с особенными правилами (например, автоматические выключатели с амперностью менее 63А).
- Минимальный объем датасета для качественного fine-tuning варьируется, но рекомендуется использовать от нескольких сотен до нескольких тысяч примеров, чтобы модель обучалась на достаточном объеме данных.
2. Куда загружать датасет?
Датасет загружается на платформу, которая поддерживает Fine-Tuning модели GPT. Это может быть платформа OpenAI, которая предоставляет инструменты для выполнения Fine-Tuning на ваших данных.
- OpenAI API: OpenAI предоставляет API для Fine-Tuning, где вы можете загрузить свой датасет и управлять процессом обучения.
- Hugging Face: Если вы используете другие модели на базе GPT, такие как GPT-3, вы можете рассмотреть платформу Hugging Face для Fine-Tuning.
3. Процесс Fine-Tuning
- После создания датасета его нужно загрузить на платформу, поддерживающую Fine-Tuning. Это может быть сделано через API или интерфейс веб-приложения.
b. Настройка параметров обучения
- Параметры обучения: Вы можете настроить такие параметры, как количество эпох (число проходов по всему датасету), размер батча (количество примеров, обрабатываемых одновременно), и скорость обучения (learning rate).
- Мониторинг процесса: Во время обучения рекомендуется мониторить процесс и проверять промежуточные результаты.
- После окончания обучения протестируйте модель на новых данных, чтобы убедиться в её точности и способности обрабатывать реальные случаи.
- Корректировка: Если результаты не соответствуют ожиданиям, вы можете дообучить модель на дополнительных данных или скорректировать параметры обучения.
4. Как вносить корректировки?
- Создайте механизм обратной связи, где пользователи (например, менеджеры) могут отмечать ошибки или неточности в работе модели. Эти данные могут быть использованы для последующего дообучения.
- По мере накопления новых данных и спецификаций, регулярно обновляйте датасет и повторяйте процесс Fine-Tuning для поддержания актуальности и точности модели.
- Планируйте регулярное дообучение модели на новых данных, особенно если спецификации или требования изменяются со временем.
Заключение
Fine-Tuning модели GPT-4 на специфических данных требует тщательной подготовки и правильной настройки. Создание качественного датасета, выбор правильной платформы и регулярное дообучение — ключевые факторы успеха. Эти шаги помогут вам адаптировать модель к вашим специфическим нуждам, обеспечивая высокую точность и эффективность работы системы.