AI를 만드는 방법: 5단계로 솔루션 완성

AI를 만드는 방법이 궁금하신가요? 당신은 바로 이곳에 있습니다! 많은 시행착오 끝에 저는 이 목적을 위한 범용 가이드를 만들었습니다. 오늘은 다양한 방법으로 활동을 지원하는 자신만의 AI를 만드는 방법을 배울 수 있습니다.

다섯 가지 실제 단계를 자세히 알아보기 전에 몇 가지 기본 정보를 제공하여 공평한 경쟁의 장을 마련하고 싶습니다.

AI란 무엇인가?

AI(인공지능)은 인간 행동 시뮬레이션 컴퓨터에 의해 수행됩니다. 이는 많은 새로운 가능성을 열어준다는 점에서 기술 산업의 차세대 혁신입니다. AI는 기존 리소스로부터 학습하여 기존 워크플로를 개선할 수 있는 공간을 제공합니다. 이 과정은 다음과 같이 알려져 있습니다. AI 데이터 공급.

이기는하지만 이 용어는 1950년대로 거슬러 올라간다., 많은 것이 바뀌었습니다. 인공지능 초기 IT산업은 오늘날과 전혀 달랐다. 그러나 근거는 다음과 같이 설정되었습니다. 앨런 튜링 '컴퓨터 기계 및 지능' 논문을 출판했습니다. 그는 표준 컴퓨터 프로그램과 인공 지능을 분리하는 테스트를 제시했습니다.

21세기로 빠르게 나아가고, 큰 기술 회사 수십억 달러를 투자하다 AI 시스템을 개발하고 개선합니다. 업계의 최신 빅뉴스는 다음과 같습니다. OpenAI, ChatGPT 출시 2022년 XNUMX월. 그 이후로 똑같은 것은 없었고 AI는 기술 산업 전반에 걸쳐 더 많이 사용되고 다른 많은 분야.

AI를 만드는 방법?

이제 기본 지식이 생겼으니 AI를 만들 수 있습니다! 아니요, 고급 기술이나 코딩 노하우가 필요하지 않습니다.

1. 문제와 목표 파악

모든 (AI) 솔루션 생성 해결하려는 문제가 필요합니다. 이렇게 하면 AI의 목적과 달성하려는 목표가 무엇인지 알 수 있습니다.

나중에 AI의 일상적인 사용 사례를 공유하겠지만 지금은 스스로에게 '왜 AI가 필요한가요?' 간단한 질문이지만 대답이 항상 그렇게 간단하지는 않습니다.

이 장애물을 극복하기 위해 일상 업무에서 겪는 일반적인 문제에 대해 생각해 보시기 바랍니다. 아직은 AI 질문을 만드는 방법의 기술적 측면에 신경쓰지 마세요.

1. 쓰기 문제 종이나 디지털 문서에 적어보세요.
2. 에 대해 생각 원인 이러한 문제 중. 최대한 객관적으로 작성하고 관련 원인을 최대한 많이 적어보세요.
3. 마지막 단계는 문제의 공통 원인을 찾는 것입니다. 일반적인 문제 당신은 경험하고 있습니다.

이 간단한 방법을 사용하면 AI를 통해 달성하려는 목표에 집중할 수 있습니다.

무엇을 해결해야 할지 알고 나면 다음을 수집할 수 있습니다. 관련된 데이터입니다.

2. 데이터 수집

AI가 해결할 문제를 식별한 후에는 데이터를 수집하는 데 시간을 투자해야 합니다. AI는 귀하가 수집한 데이터로부터 학습하여 관련성과 정확성을 보장할 수 있다는 점을 기억하세요.

이미 갖고 있는 것부터 시작하세요. 문제가 발생한 프로세스에 사용하는 문서, 절차, 메모 및 기타 모든 것. 모든 내부 데이터를 한곳에 수집 디지털 방식으로(Google Drive를 권장합니다).

Google 검색을 사용하여 온라인에서 더 관련성 높은 데이터를 찾을 수도 있습니다. 보고 싶은 결과를 필터링하려면 검색 연산자를 사용하는 것이 좋습니다.

PDF 문서를 찾고 있다면 다음을 사용하세요. filetype:pdf + your keyword 이 형식에 초점을 맞추려면 연산자를 사용하세요. 다른 파일 형식에서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. pdf를 원하는 확장자로 바꾸십시오.

하나의 특정 웹사이트에서만 데이터를 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다. site:linktothewebsite.com + your keyword (optional).

다운로드할 수 없는 귀중한 리소스에 대한 링크를 보관할 수도 있습니다. 일부 AI 시스템은 인터넷에 접속할 수 있으며 제공된 링크에서 데이터를 얻을 수 있습니다.

당신이 알고 있는 모든 방법을 사용하여 가능한 많은 관련 데이터를 수집하세요.. 이를 통해 AI는 도움이 될 것으로 예상되는 주제에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다.

3. 기술을 선택하세요

AI를 생성하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. 프로그래밍 언어, 프레임워크 및 기존 모델을 사용합니다.
2. AI 구축 플랫폼을 사용합니다.

C++, Python, Java 등의 언어와 Scikit, Pytorch, TensorFlow 등의 프레임워크를 사용한 코딩 경험을 통해 처음부터 AI를 구축할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 많은 리소스를 소비하고 많은 문제를 야기한다는 점을 기억하십시오.

다행히도 많은 플랫폼에서는 코딩 기술 없이도 AI를 구축할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 완전한 유연성을 제공하지는 않지만 AI에 데이터를 제공함으로써 많은 리소스를 절약합니다.

이 가이드에서는 기존 플랫폼을 사용하는 AI. 내가 사용할 게 봇소닉를 사용하면 사용 사례에 맞는 맞춤형 AI 채팅을 만들 수 있습니다.

BotSonic을 시작하는 단계는 다음과 같습니다.

1. 머리로 bot.writesonic.com 그리고 클릭 신청하기.
   
2. 세부 정보를 입력하고 OTP로 가입하세요.
   
3. 받은편지함을 열고 다음과 같은 이메일을 찾으세요. 일회성 패스워드 (OTP) 변경할 수 있습니다.
   또는 Google 또는 Apple 가입을 사용하여 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.
4. 온 클릭 새 봇 생성 버튼을 클릭합니다.
   
5. 가장 적합한 선택 유스 케이스, 할당 이름, 클릭 봇 생성.
   

Bot 보기에서는 모양, 지원되는 언어, 기본 메시지 등과 관련된 다양한 설정을 조정할 수 있습니다. 이러한 옵션을 살펴보도록 초대하지만 지금은 우선순위가 이전에 수집된 데이터를 공급합니다..

4. 데이터 정리 및 공급

BotSonic(또는 기타 적합한 플랫폼)에 계정이 있으면 수집한 데이터로 돌아갈 수 있습니다. 이제 당신은 원할 것입니다 데이터를 정리하다 AI에게 먹이를 줄 것입니다.

이 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 허위정보 모니터링
• 간단한 형식으로 데이터 구조화
• 중복되거나 일치하지 않는 정보 삭제
• 불완전한 정보를 제거합니다.

수집한 모든 파일과 링크를 스캔하는 데 시간을 투자하세요. AI의 성능은 데이터 품질에 직접적으로 좌우됩니다.

완료되면 BotSonic AI에 데이터를 공급할 수 있습니다.

1. 로 이동 소스 탭 당신의 봇.
   
2. PDF, DOC, DOCX를 업로드하세요. 파일 탭.
   
3. 로 이동 링크 탭 조사 중에 수집한 모든 링크를 복사/붙여넣기하세요.
   
4. 명중하십시오 업로드 및 학습 각 데이터 세트를 업로드하거나 제공한 후 버튼을 클릭하세요.
5. 확인하여 프로세스를 모니터링합니다. Status 제출된 데이터의
   
6. 이 단계를 반복하십시오 BotSonic 시스템에 모든 데이터가 있을 때까지.

5. AI 모니터링 및 개선

이제 처음으로 AI를 테스트할 시간입니다! 이 기능을 사용하면 다른 사용자처럼 봇과 상호 작용할 수 있습니다.

나는 봇을 다음과 같이 훈련시켰습니다. ChatGPT 네트워크 오류 이 예에 대한 기사입니다.

1. 온 클릭 전체 화면 단추 대시 보드에서.
   
2. 세부 사항을 입력하십시오.
   BotSonic 대시보드에서 필요한 사항을 조정할 수 있습니다.
   
3. 봇에게 물어보세요 관련 질문.
   

귀하가 제공한 데이터를 기반으로 다양한 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 공개적이고 까다로운 질문에 어떻게 답변하는지 주의 깊게 살펴보세요.

봇에 잘못된 정보가 있는 것을 발견한 경우 제공한 데이터로 돌아가야 합니다. 다행히 잘못된 정보의 출처를 파악한 후에는 해당 정보를 시스템에서 신속하게 제거할 수 있습니다.

1. 로 이동 지우면 좋을거같음 . SM 탭 당신의 봇.
   
2. 아래로 스크롤하여 손상된 데이터 소스 를 사용하여 검색 기능.
   
3. 온 클릭 제거 버튼 (빨간색 쓰레기통 아이콘).
   

지금은 이상적인 시기입니다. AI에 대한 알파 테스트 구성. 대상 그룹(동료, 고객 또는 봇을 사용할 다른 사람)을 모으고 사용 방법을 설명하십시오.

그들에게 어떤 질문을, 어떻게 물어봐야 하는지 알려주지 마세요. 그것은 그들에게 맡기십시오. 이렇게 하면 실제 사용 시 발생할 수 있는 문제에 직면할 수 있습니다. 이러한 문제의 목록을 작성하고 모든 사람에게 이에 기여하도록 요청하십시오.

앞서 설명했듯이 관련 데이터 소스를 추가하고 손상된 데이터 소스를 제거하여 문제를 해결하세요.

이 과정을 여러 번 반복하고 성능에 만족하면 AI를 배포하세요!

AI를 무엇에 사용할 수 있나요?

이제 필요한 모든 지식을 갖추었으므로 AI의 가장 빈번한 사용 사례를 다룰 차례입니다.

고객 센터

제가 BotSonic과 함께 제공한 예에서 볼 수 있듯이 AI의 가장 빈번한 사용 사례 중 하나는 고객 서비스입니다. AI 기반 챗봇 자원 절약 회사를 위해 전 세계적으로 지원 팀의 작업을 더 쉽게 만듭니다.

챗봇이 강력하고 효율적임에도 불구하고 지원 팀은 여전히 ​​존재하고 운영됩니다. 고객은 인간적인 상호작용을 좋아합니다. 그러나 내담자는 종종 독립적으로 할 수 있는 일에 대해 지원을 요청합니다. 데이터베이스로 보내는 대신 데이터베이스와 채팅 상호 작용을 제공하십시오!

이렇게 하면 모든 정보가 기록된 상태로 유지되며, 챗봇이 전체 프로세스를 따라갈 수 없으면 인간이 뛰어들 준비가 되어 있습니다. 이를 통해 기술과 인간 상호 작용 간의 완벽한 균형이 만들어집니다.

맞춤형 마케팅

AI 챗봇과의 각 상호 작용 시작 시 특정 세부 정보를 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 특히 BotSonic의 경우 사용자는 자신의 이름과 이메일 주소를 제공해야 합니다. 필요에 맞게 이 양식을 조정할 수 있습니다.

그로부터 혜택을 받는 한 가지 방법은 다음과 같습니다. 사용자에게 맞춤화된 제안을 원하는지 물어보세요. 그들의 상호 작용을 기반으로합니다. 이렇게 하면 상향 판매 또는 귀하의 서비스나 제품을 교차 판매하세요 불타는 문제를 해결하십시오.

또 다른 옵션은 챗봇에 이 정보와 제안을 제공하고 협상하도록 하는 것입니다. 당신은 확실히 AI가 최종 거래를 하도록 허용하고 싶지 않을 것입니다. 이것을 직원의 인간적인 부분에 맡기십시오. 특정 지점까지 올라가도록 허용한 후 해당 요청을 휴먼 영업팀으로 전달할 수 있습니다.

맞춤형 가상 비서

자신의 사업을 운영하거나 여러 프로젝트에 참여하다 보면 때로는 그 일에 빠져들 수도 있습니다. 현재 프로젝트와 관련된 모든 관련 정보를 AI에 제공하고 이를 정리하는 데 도움을 주면 어떨까요?

이렇게 하면 훌륭하고 빠른 가상 비서를 얻을 수 있습니다. 가장 좋은 점은 그것은 훈련을 받았습니다 당신의 특정 프로젝트. 뭔가 잘못되었다고 느낄 때마다 AI 비서에게 문의하여 즉시 문제를 해결하세요.

너도 이전 대화에 액세스 (BotSonic의 받은 편지함 탭) 이전에 전달한 내용을 다시 살펴보겠습니다. 또 다른 이점은 새로운 데이터로 지속적인 업그레이드가 가능하다는 것입니다.

HR 및 채용

많은 회사들이 추구하는 것은 AI 기반 채용 프로세스. AI를 훈련시켜 후보 목록을 작성하고 직원의 노력을 추적하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

수십 개의 애플리케이션을 검토하는 데 몇 시간을 소비하는 대신 AI에 데이터를 공급하고 AI가 의견을 제시하도록 할 수 있습니다.

직원이나 채용 후보자가 상호 작용할 수 있는 별도의 AI 챗봇을 만들 수도 있습니다. 온라인 양식을 작성하는 대신 봇과 채팅하도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객의 요구 사항과 문제를 더 잘 이해할 수 있습니다.

요약

이제 AI를 만드는 방법을 알았습니다. 일상적인 작업에서 직면하고 있는 문제를 찾는 것부터 시작하십시오. 원인을 결합하고 해결하려는 일반적인 문제를 식별하십시오.

목표를 알고 나면 학습에 사용할 내부 또는 외부 데이터를 수집할 수 있습니다. AI 자체는 커스텀 코딩으로 구축할 수 있는데, 여기에는 많은 리소스가 필요하므로 BotSonic과 같은 플랫폼을 사용하는 것이 좋은 대안입니다.

그런 다음 데이터를 정리하고 AI에 공급하세요. 출력을 지속적으로 모니터링하고 새로운 데이터가 도입될 때마다 테스트를 수행하는 것을 잊지 마십시오.

이유와 사용 사례에 대해서는 몇 가지 일반적인 사례를 제시했지만 제한하지 마세요. 요즘에는 다양한 산업의 다양한 분야에서 AI를 구현할 수 있습니다. 요점은 작업을 지원하고 단순화하는 방식으로 수행하는 것입니다.