Эта статья отличный пример того, как поверхностно люди воспринимают информацию. Найдите эту статью сами. Найдите там ссылку на Git. Посмотрите код. Его там не очень много, вас не утомит. Зато потом вы будете не просто смеяться, а дико ржать. Но не над генеративными моделями, а над авторами статьи и теми, кто её обсуждал
Почему в 6-НДФЛ цифра такая, а не такая. Откуда взялось вот это в отчете по прибыли. Почему авансы идут на 62.02, а оплаты на 62.31. И т.д, и т.д., и т.д.
Думаю, это все же вопрос пользовательского опыта. Да, есть сложившаяся культура взаимодействия с вычислительными устройствами. На мой взгляд, она зашла в тупик. Я понимаю, что вам нравятся списки. Но список, это неестественно. Если в нем больше трех позиций, он уже начинает насиловать мозг. Я убежден, что для человека будет гораздо комфортнее просто сказать, что ему нужно и получить, что ему нужно. И пусть иногда ему придется уточнять, все равно это будет для него комфортнее.
Вдумайтесь как следует в ситуацию с красно-синими яйцами. Человек оприходует "яйцо куриное красное", потом оприходует "яйцо куриное синее". Потом, через какое-то время, он пытается выполнить операцию, не указывая цвет яйца. Вот тут вопрос. Он что, не видит какого цвета яйцо? Здесь только два ответа.
Первый. Видит, просто забыл сказать. Увидев ответ сервиса, скорректирует свой запрос.
Второй. Видит, но ему пофиг. Он решил отказаться от идеи вести учет яиц по цветам. А сервис не грузит ему мозг, реагирует наиболее адекватным способом на ситуацию. Ну не прекрасно ли?
LLM используется только для того, чтобы понять человека. А дальше работает все та же "машина", что и раньше. С одним существенным отличием. Теперь у нас есть человекопониматель, и поэтому "машина" может быть относительно простой и прозрачной.
Кто сейчас ведет учет в Excel? Все (ну почти) ведут в 1С. Вы думаете, в 1С бухгалтер может понять откуда взялась та или иная цифра?! Там специалист-сеньор в большинстве случаев разведет руками. Что вы от меня хотите? Реверс-инжиниринг? Миллион есть? Нет, до свидания!
А вот мой подход как раз дает возможность бухгалтеру разобраться, откуда взялась та или иная цифра, просто задавая вопросы на человеческом языке
Пользователь сказал "яйцо куриное". Ему предложили красное. Если он имел ввиду синее, он скажет "яйцо куриное синее". Вот и все. В человеческом общении так часто бывает. Тебя с первого раза не поняли. Ты выразился точнее и вопрос решен. Где вы увидели проблему?
А это особенность LLM. Она не может развести ручками и сказать: "ну я не знаю, что делать". Ей сказали работать, она работает и по любому выдаст вам результат. В данном случае красные яйца подходят, значит берем их
Вы заблуждаетесь. LLM здесь для того чтобы понять пользователя. А внутри сервиса обычная база данных. LLM с ней не работает. Это технически невозможно.
Есть Yandex, (Сбер, не то чтобы есть, но хочет есть, может и подтянется еще), есть МТС вроде как (пока не было времени проверить). Есть китайцы. Да и OpenAI сейчас не единственный в своем роде, кроме него есть Google и Anthropic. Это очень конкурентный рынок. Если кого и отключат, то не сомневайтесь, найдутся желающие принять ваши денежки
Вы думаете, это все нереально? Почему? Вы много экспериментировали с большими языковыми моделями?
Как мне кажется, у вас перед глазами 1С. А надо смотреть на реальный процесс. На склад приходит товар. Кладовщик его по-любому принимает попозиционно. Каждую позицию внимательно смотрит. Сколько там на самом деле. Пересчитывает. И вот тут было бы более чем уместно фиксировать обработку каждой позиции. Сказать в смартфон "пришло того-то столько-то" это самое удобное для кладовщика. Удобнее не придумаешь.
Лунный скафандр пока еще никто не "придумал" (те, что были в миссиях Аполлон не в счет). Так что тут есть место для поисков
Эта статья отличный пример того, как поверхностно люди воспринимают информацию. Найдите эту статью сами. Найдите там ссылку на Git. Посмотрите код. Его там не очень много, вас не утомит. Зато потом вы будете не просто смеяться, а дико ржать. Но не над генеративными моделями, а над авторами статьи и теми, кто её обсуждал
Почему в 6-НДФЛ цифра такая, а не такая. Откуда взялось вот это в отчете по прибыли. Почему авансы идут на 62.02, а оплаты на 62.31. И т.д, и т.д., и т.д.
То, что вы называете, уже лет 10 как не отвечают на вопрос откуда взялась цифра в типовой конфигурации.
Будем считать, что уговорили. Будем переспрашивать
Думаю, это все же вопрос пользовательского опыта. Да, есть сложившаяся культура взаимодействия с вычислительными устройствами. На мой взгляд, она зашла в тупик. Я понимаю, что вам нравятся списки. Но список, это неестественно. Если в нем больше трех позиций, он уже начинает насиловать мозг. Я убежден, что для человека будет гораздо комфортнее просто сказать, что ему нужно и получить, что ему нужно. И пусть иногда ему придется уточнять, все равно это будет для него комфортнее.
Вдумайтесь как следует в ситуацию с красно-синими яйцами. Человек оприходует "яйцо куриное красное", потом оприходует "яйцо куриное синее". Потом, через какое-то время, он пытается выполнить операцию, не указывая цвет яйца. Вот тут вопрос. Он что, не видит какого цвета яйцо? Здесь только два ответа.
Первый. Видит, просто забыл сказать. Увидев ответ сервиса, скорректирует свой запрос.
Второй. Видит, но ему пофиг. Он решил отказаться от идеи вести учет яиц по цветам. А сервис не грузит ему мозг, реагирует наиболее адекватным способом на ситуацию. Ну не прекрасно ли?
Наоборот.
LLM используется только для того, чтобы понять человека. А дальше работает все та же "машина", что и раньше. С одним существенным отличием. Теперь у нас есть человекопониматель, и поэтому "машина" может быть относительно простой и прозрачной.
Кто сейчас ведет учет в Excel? Все (ну почти) ведут в 1С. Вы думаете, в 1С бухгалтер может понять откуда взялась та или иная цифра?! Там специалист-сеньор в большинстве случаев разведет руками. Что вы от меня хотите? Реверс-инжиниринг? Миллион есть? Нет, до свидания!
А вот мой подход как раз дает возможность бухгалтеру разобраться, откуда взялась та или иная цифра, просто задавая вопросы на человеческом языке
Что значит разные SKU?
Пользователь сказал "яйцо куриное". Ему предложили красное. Если он имел ввиду синее, он скажет "яйцо куриное синее". Вот и все. В человеческом общении так часто бывает. Тебя с первого раза не поняли. Ты выразился точнее и вопрос решен. Где вы увидели проблему?
Я не понимаю, какую проблему вы описываете? Вы не могли бы конкретизировать? На примере объяснить
То же, что и в обычном человеческом общении. Если вас не поняли, постарайтесь переформулировать другими словами
Плохо или хорошо, в данном случае вопрос спорный. Исполнительность LLM ценное качество
Я вроде бы ответил на него. У вас база данных. Операции с ней идемпотентны. Раскрутить цепочку, как вы выражаетесь, нет никаких проблем. В чем вопрос?
А это особенность LLM. Она не может развести ручками и сказать: "ну я не знаю, что делать". Ей сказали работать, она работает и по любому выдаст вам результат. В данном случае красные яйца подходят, значит берем их
Спасибо за подсказку! Да, это уже обсуждали здесь выше. В рабочем сервисе, я собираюсь добавить ветку уточнения.
Вы заблуждаетесь. LLM здесь для того чтобы понять пользователя. А внутри сервиса обычная база данных. LLM с ней не работает. Это технически невозможно.
Есть Yandex, (Сбер, не то чтобы есть, но хочет есть, может и подтянется еще), есть МТС вроде как (пока не было времени проверить). Есть китайцы. Да и OpenAI сейчас не единственный в своем роде, кроме него есть Google и Anthropic. Это очень конкурентный рынок. Если кого и отключат, то не сомневайтесь, найдутся желающие принять ваши денежки
Вы думаете, это все нереально? Почему? Вы много экспериментировали с большими языковыми моделями?
Как мне кажется, у вас перед глазами 1С. А надо смотреть на реальный процесс. На склад приходит товар. Кладовщик его по-любому принимает попозиционно. Каждую позицию внимательно смотрит. Сколько там на самом деле. Пересчитывает. И вот тут было бы более чем уместно фиксировать обработку каждой позиции. Сказать в смартфон "пришло того-то столько-то" это самое удобное для кладовщика. Удобнее не придумаешь.
В 1С тоже можно получить -5 кроссовок.
Отрицательные остатки, это вообще отдельный большой разговор. Не будем его здесь разворачивать
С чего вы взяли, что труднее? Вы пробовали?
А в столовой борщ в больших кастрюлях, а разливают по тарелкам...
Зачем спрашивать про каждую позицию? Один вопрос: "что нужно заказать сегодня". Как вариант: "закажи у поставщиков, что там сегодня надо"