Представим себе, что у нас небольшое кондитерское производство и мы хотели бы вести учет на складе сырья. Учетных позиций у нас будет не очень много, скажем, в пределах 100.
Мы не будем здесь рассматривать десятки позиций. Рассмотрим следующие пять
Мука пшеничная
Сахар песок
Масло растительное
Яйцо куриное
Апельсины
От пяти позиций до пятидесяти или даже до 500 это масштабируется без проблем, к тому же в реальном кондитерском производстве действительно не так уж много позиций для учета.
Сделаем Телеграм‑бота, к нему вебхук, к вебхуку скрипт на Python. Это все стандартная история, много раз описанная другими. Не будем на этом останавливаться.
Итак, у нас есть обработчик сообщений, поступающих из Телеграм. Будем отправлять их на обработку большими языковыми моделями (LLM), в просторечье именуемыми искусственным интеллектом (куда уж сегодня без него). State‑of‑art модели сейчас позволяют организовать вызов функций на основе запроса, сформулированного на обычном человеческом языке. т. е. пользователь говорит что‑то типа: апельсины пришло 100, или апельсины поступило 100 или апельсины приход 100 или пришло 100 апельсинов и т. д. Большая языковая модель в любом случае понимает, что речь идет о поступлении на склад и предлагает вызвать функцию поступления.
В нашем случае будет достаточно всего трех функций: поступление, списание и остаток. При каждом вызове большой языковой модели, будем передавать описание этих трех функций. В скрипте создадим реализацию этих трех функций очевидным образом. Приход будет писать в таблицу приходов, расход в таблицу расходов, а остаток получать остаток из этих двух таблиц. Результат работы такого сервиса выглядит так:
Если вы еще не знакомы с большими языковыми моделями, то у вас может к этому моменту сложиться впечатление, что все это легко ломается, стоит только вместо «мука пшеничная» сказать «пшеничная мука» или просто «мука», как это и происходит в реальной жизни. Но в том‑то и фишка больших языковых моделей. Они понимают язык и от разных формулировок одного и того же они не ломаются. Поэтому общение с большой языковой моделью может выглядеть так:
.. или так:
.. или так:
Что особенно приятно, это то, что сообщения можно не только писать, но и проговаривать. В этом случае потребуется задействовать еще одну модель типа speech‑to‑text (OpenAI обещают упростить нам жизнь в этом вопросе, но пока только обещают). Потребуется некоторая доработка скрипта, но оно того стоит. Все‑таки на диктовку уходит гораздо меньше усилий, чем на письмо. Я сам начал это отчетливо понимать после многих часов тестирования как письма, так и голосового ввода.
Итак. Мы имеем складской учет, который не требует от нас ни установки ПО, ни обучения. Смартфон с Телеграм всегда под рукой у каждого. Взаимодействие происходит максимально комфортным для пользователя способом, на человеческом языке.
Гуд бай, 1С?
