Как заставить любого GPT-бота на базе любой LLM (например на ChatGPT) незаметно для пользователя запоминать в его постоянную память нужные нам сведения из диалога?

Пробуем применить подход к постоянной памяти используя JSON структуру.

Как гарантировано защитить своего бота на ChatGPT от взлома его системной роли?

В статье предлагается один из подходов, который может защитить бота на базе любой LLM.

В итоге бот ни при каких обстоятельствах не должен раскрыть пользователю свою системную роль и не говорить на темы, которые мы обозначим как запретные.

Наша цель - избавиться от рутины и без знаний программирования создать нейро-руководителя команды нейро-сотрудников, который сам активируется каждый день и делает репост новостей в наш Telegram канал. При этом текст новости должен быть переписан ИИ и к посту найдена релевантное фото в Яндексе.

На нашей no-code платформе мы создаем GPT-ботов, которых мы называем нейросотрудниками. Они уже многое умеют и даже организуются в целые нейроотделы с нейроруководителями.

Но чтобы им стать действительно незаменимыми помощниками в реальных бизнес-задачах, они должны обладать персональной постоянной памятью.

В этой статье мы рассмотрим один из подходов к организации такой памяти для наших нейросотрудников.

При попытках заставить нейро-сотрудников на базе ChatGPT выполнять сразу несколько функций мы столкнулись с проблемой: в одной системной роли в текущих версиях ИИ не получается с нужной степенью надежностью реализовать переключение между различными функциями.

В данной статье мы с вами протестируем как работает вариант по разделению одной большой системной роли ChatGPT на 12 узкоспециализированных ролей (нейро-сотрудников) и 1 управляющую роль (руководитель нейро-сотрудников).

Наш стартап по созданию no-code платформы нейро-сотрудников на базе ChatGPT (и других LLM) наконец-то добрался до очень важного рубежа:

Объединение нейро-сотрудников в полноценные отделы с руководителями и подчиненными, выполняющее цепочки задач в которых также могут участвовать и живые люди, причем, на любом этапе цепочки.

Для данной статьи мы выбрали в качестве пример отдел SMM, задача которого продвигать ваш Телеграм канал.

Куда только уже этот ChatGPT не прикрутили с момента его появления. Возможно я изобрету велосипед, но мне показалось удобным сделать нейро-сотрудника в виде бота Телеграм, который бы поддерживал голосовой ввод и управлял вашим календарем в Google.

Продолжаем создавать нейро-сотрудников на базе ChatGPT и пробовать их в разных каналах коммуникаций.

В этот раз мы решили дать нейро-сотруднику возможность отвечать по обычной телефонной линии или самому делать исходящие вызовы исходя из свой системной роли. Интересно что получилось?

Тема нейро-сотрудников на базе LLM моделей уровня ChatGPT 3.5 и выше набирает обороты. Я уже постоянно слышу термины типа нейро-продавец, нейро-психолог, нейро-консультант и подобные.

Давайте попробуем разобраться как это устроено внутри и собрать для примера нейро-продавца автомобилей, выложенных на AVITO.

Механика сотрудника такая: мы берем ссылку на любое объявление о продаже машины в AVITO и наш нейро-продавец должен отвечать как бы "подсматривая" на эту страницу и убеждать потенциального покупателя купить автомобиль.

Что если я скажу, что Вы можете практически без знаний программирования создать полноценного нейро-сотрудника, составить для него резюме, опубликовать его на бирже труда и трудоустроить в реальную компанию и получать 100% его зарплаты?

Это уже реально и это может сделать абсолютно каждый и вас.

Суть идеи заключается в создании биржи виртуальных ассистентов, способных отправлять первые сообщения в популярных мессенджерах, таких как WhatsApp и Telegram. Когда ассистент настроен таким образом, что его работа полностью устраивает и он становится незаменимым для пользователя, он может отправить ассистента на биржу труда от его имени и может приносит вам доход.

Давайте представим сервис, предоставляющий любому бизнесу виртуального сотрудника, который умеет писать первым в популярные мессенджеры клиентам компании или коллегам и в рамках диалога выполнять поставленную бизнес-задачу.

В этой статье я расскажу Вам как мы начинаем строить такой сервис и дам всем желающим попробовать написать свою бизнес-роль.

Использование искусственного интеллекта в интернет-поиске становится все более распространенным. Давайте рассмотрим создание Telegram бота, который позволит вам искать ответ в выдаче Google без необходимости заходить на сайты. ChatGPT 3.5 проводит анализ текста сайтов в выдачи Google и формирует чёткий и лаконичный ответ на запрос пользователя.

А почему бы не использовать возможности chatGPT и попросить его делать что-то за нас?

Например, давайте попробуем настроить его так, чтобы он мог забронировать нам столик в наш любимый ресторан.

Предположим у вас есть сайт на котором вы хотите в автоматическом режиме консультировать посетителей. Само собой сейчас это уже хочется делать с использованием chatGPT.

Вы хотите общаться с посетителями сайта на всех языках и при этом чтобы вам помогал обученный на вашей базе знаний chatGPT?

Я следил за различными видами использования chatGPT с момента его выхода. Предлагаемое в статье решение я еще не встречал и поэтому думаю оно будет кому-то полезным.

Суть задачи: по кадастровому номеру участка необходимо получить несколько вариантов проектов застройки участка в формате .DWG (Autocad) со всеми расчетными показателями застройки.

Low-code подход реализуется через использование Airtable в качестве базы данных и системы управления очередями заданий. Frontend реализуется на базе публичной страницы в Notion и чат-бота Telegram.

В статье представлен вариант решения частной задачи по упаковке кругов на прямоугольники с одной открытой стороной.

Создавайте чат-бот просто копируя базу данных в Airtable. Обработчики команд чат-бота пишутся на Python прямо в таблице в Airtable. Хранение данных пользователей так же возможно в базу Airtable.

Предложенный алгоритм - это очень ранний прототип рабочей версии. Суть публикации познакомить всех желающих с возможностями генетических алгоритмов в различных сферах бизнеса.