Architektura rozwiązań AI w produktach — Transcript

Omówienie architektury AI w produktach cyfrowych: systemy rekomendacyjne, modele językowe i wsparcie agentów obsługi klienta.

Key Takeaways

Zrozumienie architektury AI jest kluczowe dla efektywnego wdrażania rozwiązań w produktach cyfrowych.
Proste systemy rekomendacyjne mogą być skuteczne i warto zacząć od nich, zanim przejdzie się do zaawansowanych rozwiązań.
AI w obsłudze klienta powinno wspierać, a nie zastępować ludzi, dostarczając im wartościowe rekomendacje.
Modele językowe, takie jak ChatGPT, można efektywnie wykorzystać w praktycznych aplikacjach edukacyjnych dzięki dobrze zaprojektowanym promptom.
Integracja AI z resztą systemu i kontrola nad wynikami są niezbędne, aby produkt był użyteczny i przewidywalny.

Summary

Wyjaśnienie, jak działa AI w produktach cyfrowych, obalając mit czarnej skrzynki.
Znaczenie zrozumienia architektury AI dla product managerów i decydentów biznesowych.
Analiza trzech typowych architektur AI: systemy rekomendacyjne, aplikacje oparte na modelach językowych oraz systemy wspierające agentów obsługi klienta.
Opis działania systemów rekomendacyjnych na przykładzie sklepu internetowego z butami, w tym zbieranie danych i model rekomendacyjny.
Podkreślenie znaczenia prostych rozwiązań i etapowego rozwoju systemów rekomendacyjnych.
Przedstawienie architektury systemu wspomagającego pracę agentów obsługi klienta, który dostarcza rekomendacje, ale decyzje pozostawia człowiekowi.
Korzyści z wykorzystania AI jako asystenta agentów: przyspieszenie pracy, spójność obsługi, ciągłe uczenie się i redukcja stresu.
Przykład aplikacji dla nauczycieli wykorzystującej modele językowe do tworzenia kursów edukacyjnych z wykorzystaniem zaawansowanych promptów.
Znaczenie integracji AI z inżynierią oprogramowania dla uzyskania przewidywalnych i wysokiej jakości wyników.
Podstawowy cykl zbierania danych, analizy i dostosowywania interfejsu jest wspólny dla różnych zastosowań AI.

Chapters

Full Transcript — Download SRT & Markdown

Speaker A

Kiedy słyszymy o AI w produktach cyfrowych, często wyobrażamy sobie coś magicznego, czarną skrzynkę, która w jakiś tajemniczy sposób wie, czego chcemy. Ale rzeczywistość jest znacznie ciekawsza. Dzisiaj zajrzymy pod maskę typowych integracji AI i zobaczymy, jak to naprawdę działa. To zrozumienie jest

Speaker A

kluczowe z kilku powodów. Po pierwsze, jako product managedżerowie, tak jak ja, czy decydenci biznesowi, musimy wiedzieć, co jest realnie możliwe z dzisiejszą technologią. Czasem słyszę od klientów: chcemy AI jak w Netflixie, ale czy na pewno potrzebujecie całego tego skomplikowanego systemu?

Speaker A

Może wystarczy znacznie prostsze rozwiązanie. Po drugie, znajomość podstawowej architektury rozwiązań AI pozwala nam podejmować lepsze decyzje biznesowe. Kiedy wiemy, jak to działa pod maską, łatwiej jest oszacować koszty, zaplanować rozwój produktu i co najważniejsze, wybrać rozwiązanie odpowiednie do skali naszego biznesu. I

Speaker A

wreszcie to zrozumienie pomaga nam uniknąć typowych pułapek. Widziałem wiele projektów, gdzie firmy próbowały zaimplementować zbyt skomplikowane rozwiązania, nie rozumiejąc, że podobne efekty można osiągnąć znacznie prostszymi metodami. Przyjrzymy się dzisiaj trzem typowym architekturom AI w produktach cyfrowych. Zobaczymy systemy

Speaker A

rekomendacyjne, które wszyscy znamy ze sklepów internetowych. Przeanalizujemy, jak działają aplikacje oparte o modele językowe takie jak Chat GPT i wreszcie spojrzymy na systemy wspomagające pracę agentów obsługi klienta. Co ciekawe, mimo że każde z tych zastosowań wydaje się zupełnie inne, wszystkie dzielą

Speaker A

pewne wspólne elementy architektoniczne. To trochę jak z samochodami. Czy to miejskie auto, czy luksusowa limuzyna, podstawowe zasady działania są podobne.

Speaker A

Różnica leży w szczegółach implementacji i stopniu zaawansowania poszczególnych komponentów. Zacznijmy od systemów rekomendacyjnych, bo to prawdopodobnie najczęściej spotykane zastosowanie AI w produktach cyfrowych. Spójrzmy na ten diagram. Może wyglądać prosto, ale kryje się za nim sporo ciekawej logiki. Wyobraźcie sobie

Speaker A

typowy sklep internetowy z butami. Użytkownik wchodzi na stronę i zaczyna przeglądać produkty. Każda jego interakcja, kliknięcie w produkt, przewinięcie strony, dodanie do koszyka jest zapisywana w bazie danych. System zbiera informacje nie tylko o tym, co kupiliśmy, ale też czym się

Speaker A

interesowaliśmy, jak długo oglądaliśmy dany produkt, w jakiej kolejności przeglądaliśmy rzeczy. Przyjrzyjmy się bliżej, jak naprawdę działa system rekomendacyjny. Na diagramie widzimy uproszczony schemat, ale pod spodem kryje się kilka istotnych elementów, które warto zrozumieć, planując takie rozwiązanie.

Speaker A

Pierwsza rzecz to zbieranie danych. Nasz system musi śledzić dwa rodzaje informacji. Bezpośrednie akcje użytkownika, co kliknął, co kupił, co dodał do koszyka. Informacje kontekstowe, jak długo patrzył na produkt, o jakiej porze dnia robi zakupy, z jakiego urządzenia korzysta.

Speaker A

Te wszystkie dane muszą być dziś przechowywane i przetwarzane. Mówimy o setkach lub tysiącach interakcji dziennie dla każdego użytkownika.

Speaker A

Dlatego potrzebujemy przynajmniej bazy danych do przechowywania historii i zachowań, systemu, który przetwarza te dane na bieżąco, miejsca do przechowywania już wyliczonych rekomendacji.

Speaker A

Sam model rekomendacyjny zazwyczaj składa się z kilku części. Jedna część szuka podobnych użytkowników. Jeśli ktoś kupuje podobne rzeczy jak ty, pewnie spodoba ci się to, co on ostatnio kupił.

Speaker A

Druga analizuje same produkty. Jeśli oglądasz czarne szpilki, pokażemy ci pasującą czarną torebkę. Trzecia decyduje, co i kiedy pokazać. Może w piątek wieczorem lepiej zadziałają inne rekomendacje niż w poniedziałek rano. To wszystko musi działać szybko. Nikt nie będzie czekał 5 sekund na załadowanie

Speaker A

strony. Dlatego większość rekomendacji jest przeliczana z wyprzedzeniem, a system tylko wybiera odpowiednie w danym momencie. Co ciekawe, wiele firm popełnia ten sam błąd. Próbują od razu zbudować zaawansowany system jak Netflix czy Amazon. A prawda jest taka, że można

Speaker A

zacząć od prostszych rozwiązań. Pokazywanie produktów często kupowanych razem, rekomendowanie rzeczy popularnych w danej kategorii czy sugerowanie podobnych produktów na podstawie cech jak kolor czy styl. Dopiero gdy te podstawowe mechanizmy działają dobrze i mamy wystarczająco dużo danych, warto pomyśleć o bardziej zaawansowanych

Speaker A

rozwiązaniach. Ale prawdziwa magia dzieje się w sposobie prezentacji tych rekomendacji. System nie tylko wybiera, co pokazać, ale też kiedy i jak. Może na przykład zauważyć, że konkretny użytkownik chętnie reaguje na rekomendacje pokazywane na dole strony produktowej niż w mailingu. Albo że

Speaker A

lepiej odpowiada na sugestie w stylu „inni kupili również” niż „specjalnie dla ciebie”. Teraz przyjrzyjmy się kolejnemu typowi architektury AI, systemowi wspomagającemu pracę agentów obsługi klienta. To ciekawy przykład, bo pokazuje, jak AI może wspierać ludzi zamiast ich zastępować. Na diagramie

Speaker A

widzimy przepływ, który zaczyna się od użytkownika zgłaszającego problem. Może to być kwestia rezerwacji, reklamacja czy pytanie o produkt. Te informacje wraz z danymi użytkownika, jego historią zakupów, poprzednimi interakcjami trafiają do aplikacji. Aplikacja przekazuje te dane do modelu AI, który

Speaker A

analizuje pod kilkoma kątami. Po pierwsze ocenia sentyment użytkownika, czy jest zdenerwowany, zadowolony, czy neutralny. Następnie analizuje kontekst sprawy, czy to pilne, jakie są potencjalne implikacje.

Speaker A

Następnie sprawdza podobne przykłady z przeszłości, jak były rozwiązywane i z jakim skutkiem. To, co otrzymuje agent obsługi, to nie samo zgłoszenie, ale cały pakiet przydatnych informacji. Sugerowane rozwiązania bazujące na podobnych przypadkach, proponowana kwota, rekompensaty, jeśli sytuacja tego wymaga, rekomendowane miejsca do

Speaker A

relokacji w przypadku problemów z rezerwacją, wskazówki dotyczące tone of voice w odpowiedzi. Kluczowe jest to, że system nie podejmuje decyzji, automatycznie dostarcza rekomendacje, ale to człowiek decyduje, czy i jak z nich skorzystać. To jak mądry asystent, który przygotował

Speaker A

całe potrzebne zaplecze informacyjne, ale ostateczną decyzję zostawia doświadczonemu agentowi. Taka architektura ma kilka istotnych zalet. Przyspiesza pracę agentów. Nie muszą sami szukać wszystkich informacji.

Speaker A

Zapewnia spójność obsługi. Podobne przypadki obejmują podobne rekomendacje. Pozwala na ciągłe uczenie się systemu. Każda decyzja za agenta zasila bazę wiedzy i wreszcie redukuje stres agentów. Mają wsparcie w podejmowaniu trudnych decyzji. To świetny przykład tego, jak AI może być wykorzystany nie

Speaker A

do zastąpienia ludzi, ale do uczynienia ich pracy bardziej efektywną i satysfakcjonującą. A teraz aplikacja, która pomaga nauczycielom w tworzeniu kursów. To świetny przykład tego, jak można wykorzystać możliwości modeli językowych w praktyczny sposób. Na diagramie widzimy pozornie prosty przepływ, ale diabeł tkwi w szczegółach.

Speaker A

Zacznijmy od początku. Nauczyciel wchodzi do aplikacji i wypełnia formularz, ale nie jest to zwykły formularz. Zbiera on kluczowe informacje potrzebne do stworzenia dobrego kursu.

Speaker A

Temat kursu: poziom zaawansowania uczniów, przewidywany czas trwania, cele edukacyjne, które chcemy osiągnąć, styl nauczania, który preferujemy.

Speaker A

Aplikacja bierze te informacje i to jest kluczowy moment, przekształca je w przemyślany prompt dla chata GPT. To nie jest proste przekazanie tekstu użytkownika. Aplikacja dodaje szereg istotnych elementów: zasady pedagogiczne, sprawdzone struktury lekcji, wymagania dotyczące formatowania materiałów, ograniczenia czasowe dla

Speaker A

poszczególnych modułów. Można powiedzieć, że aplikacja działa jak doświadczony metodyk, który wie, jakie pytania zadać AI, żeby otrzymać naprawdę użyteczny materiał edukacyjny.

Speaker A

Czat GPT generuje strukturę kursu, ale to znowu nie koniec procesu. Aplikacja analizuje otrzymaną odpowiedź, sprawdza, czy spełnia wszystkie założenia, formatuje ją w czytelny sposób i prezentuje nauczycielowi.

Speaker A

Co ciekawe, cały ten system uczy się z czasem. Może zauważyć, że pewne typy promptów...

Speaker A

językowy to tylko część rozwiązania. Równie ważna jest warwa warstwa pośrednia, która wie jak efektywnie komunikować się z modelem, jak przekształcić surowe dane w użyteczny produkt końcowy. To co widzicie na ekranie to nie jest zwykłe zapytanie do chpt. to precyzyjnie skonstruowana

Speaker A

instrukcja w poprzedniej aplikacji, która musi spełnić dwa główne cele. Po pierwsze, musi zapewnić wysoką jakość i przewidywalność wyników. Nie możemy sobie pozwolić na to, aby AI raz generowało świetny plan kursu, a innym razem coś kompletnie nieprzydatnego. To dlatego prompt jest tak rozbudowany i

Speaker A

zawiera tak szczegółowe instrukcje. Po drugie i to jest często pomijane przez początkujących, musi generować odpowiedzi w ściśle określonym formacie.

Speaker A

Czemu to takie ważne? Bo te odpowiedzi będą później przetwarzane automatycznie przez naszą aplikację. To trochę jak z formularzem podatkowym. Nie możesz wpisać danych gdzie chcesz. Muszą być w odpowiednich polach, żeby system je zrozumiał. Spójrzcie na strukturę tego promptu. Mamy tu precyzyjnie

Speaker A

zdefiniowane pola wejściowe. Target input criteria, topic input criteria i tak dalej. Każde z nich zostanie zastąpiony rzeczywistymi danymi z formularza, ale co ważniejsze, prom zawiera też dokładne instrukcje, jak te dane mają być przetworzone i w jakim formacie mają wrócić do aplikacji. To

Speaker A

jest właśnie ten moment, gdzie sztuka tworzenia aplikacji AI spotyka się z inżynierią oprogramowania. Możesz mieć najlepszy model AI na świecie, ale jeśli nie potrafisz precyzyjnie kontrolować jego wyjścia i efektywnie integrować go z resztą aplikacji, końcowy produkt nie będzie użyteczny. Do tego właśnie dobrze

Speaker A

zaprojektowany prom to nie tylko lista życzeń czy instrukcji. To precyzyjny interfejs między światem swobodnej generacji AI a uporządkowanym światem aplikacji biznesowej. Tutaj widzicie świetny przykład tego, jak może ewoluować architektura AI w produkcie.

Speaker A

To o czym wcześniej mówiliśmy, prosty system promptowania chat GPT może być rozbudowany o znacznie bardziej zaawansowane funkcje. Spójrzcie na ten diagram. Widzimy tu coś, co nazywamy rag. Retrieval argumented generation to skomplikowana nazwa na coś bardzo praktycznego. System, który przed

Speaker A

generowaniem odpowiedzi sprawdza własną bazę wiedzy, w tym przypadku bazę sprawdzonych metod nauczania i materiałów edukacyjnych. To trochę jak różnica między nauczycielem, który zna tylko podstawowy program, a taki, który ma dostęp do całej biblioteki materiałów i doświadczeń innych pedagogów. Model AI

Speaker A

nie opiera się już tylko na swojej wrodzonej wiedzy, ale aktywnie korzysta z konkretnych sprawdzonych materiałów.

Speaker A

Co więcej, system nie działa w próżni. Zbiera dane o tym, jak już nie radzą sobie z materiałem, jakie podejścia działają najlepiej, gdzie pojawiają się problemy. Te informacje są wykorzystywane do ciągłego doskonalenia generowanych treści. To pokazuje ważną zasadę w rozwoju produktów AI. Może

Speaker A

zacząć od prostego rozwiązania, ale architektura powinna być zaprojektowana z myślą o przyszłej rozbudowie. Czasem prosta integracja z czatem GPT to dopiero pierwszy krok w budowie znacznie bardziej zaawansowanego ekosystemu.

Speaker A

Podsumujmy teraz jak w praktyce działa AI w produktach cyfrowych. Ten diagram pokazuje uniwersalny cykl, który występuje w prawie każdym rozwiązaniu AI, niezależnie czy mówimy o systemie rekomendacji, chatbocie czy asystencie dla obsługi klienta. Wszystko zaczyna się od użytkownika, który wchodzi w

Speaker A

interakcję z interfejsem produktu. Może to być przeglądanie produktów, zadawanie pytań czy zgłaszanie problemu. Każda taka interakcja jest cennym źródłem danych. Te dane trafiają do bazy danych.

Speaker A

To nasz magazyn wiedzy o zachowaniach, preferencjach i potrzebach użytkowników. Ale same dane to za mało. Potrzebujemy czegoś, co przekształci je w użyteczne informacje. I tu wkracza model AI.

Speaker A

Analizuje zebrane dane i na ich podstawie podpowiada jak dostosować interfejs dla konkretnego użytkownika. Może to być lista rekomendowanych produktów, spersonalizowana odpowiedź na pytanie czy sugestia dla agenta obsługi klienta. Co najważniejsze, to nie jest proces jednostronny. System nieustannie się uczy. Każda nowa interakcja zasila

Speaker A

bazę danych, pozwalając modelowi AI coraz lepiej rozumieć i przewidywać potrzeby użytkowników. To właśnie dlatego mówimy o uczących się produktach. z każdą interakcją stają się trochę mądrzejsze i lepiej dopasowane do potrzeb użytkowników.

Speaker A

Niezależnie od konkretnego zastosowania, ten podstawowy cykl zbierania danych, analizy i dostosowywania interfejsu pozostaje ten sam.

Speaker A

Yeah.

Topics:AIarchitektura AIsystemy rekomendacyjneChatGPTmodele językoweobsługa klientaproduct managementsztuczna inteligencjaaplikacje edukacyjneintegracja AI

Frequently Asked Questions

Dlaczego warto rozumieć architekturę AI w produktach cyfrowych?

Zrozumienie architektury AI pozwala podejmować lepsze decyzje biznesowe, oszacować koszty, planować rozwój produktu oraz unikać pułapek związanych z nadmiernie skomplikowanymi rozwiązaniami.

Jak działają systemy rekomendacyjne w sklepach internetowych?

Systemy rekomendacyjne zbierają dane o interakcjach użytkowników, analizują podobieństwa między użytkownikami i produktami oraz decydują, co i kiedy pokazać, aby zwiększyć skuteczność rekomendacji.

W jaki sposób AI wspiera agentów obsługi klienta?

AI analizuje zgłoszenia klientów, ocenia sentyment i kontekst sprawy oraz dostarcza agentom rekomendacje i informacje, które pomagają im szybciej i efektywniej rozwiązywać problemy, pozostawiając ostateczne decyzje ludziom.

Get More with the Söz AI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

App Store Google Play

Or transcribe another YouTube video here →