Découvrez les enseignements tirés de l'utilisation des LLMs en santé

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Table of Contents:

  1. Introduction
  2. The Problem Hyro is Trying to Solve
  3. Using Linguistic Rules and Off-the-Shelf Models
  4. The Challenges with the Linguistic Approach
  5. Integrating GPT into Hyro's Virtual Assistant
  6. The Benefits and Limitations of GPT
  7. Understanding User Intent through GPT
  8. Classifying User Queries with GPT
  9. Retrieval Augmented Generation with GPT
  10. The Hybrid Approach: Combining GPT with Linguistic Rules
  11. Lessons Learned from Implementing GPT at Hyro
  12. The Pros and Cons of Using GPT in Production
  13. Conclusion

Introduction: Bonjour à tous ! Je m'appelle Itai et je suis le responsable de l'ingénierie logicielle chez Hyro. Dans mon talk d'aujourd'hui, je vais vous parler de notre utilisation des modèles de langage générale (GPT) dans notre assistant virtuel en production. Je vais expliquer comment nous avons utilisé ces modèles pour l'extraction, la classification et la génération augmentée dans notre assistant, ainsi que les défis que nous avons rencontrés et les leçons que nous avons apprises. Je vais également aborder l'approche hybride que nous avons adoptée pour combiner les GPT avec des règles linguistiques. Commençons par comprendre le problème auquel Hyro s'attaque.

The Problem Hyro is Trying to Solve: La construction d'un assistant virtuel est un processus complexe qui nécessite du temps et des ressources considérables. Hyro s'est donné pour mission de réduire le temps nécessaire pour mettre en production un assistant virtuel et de proposer une solution plus adaptée aux besoins de ses clients. L'un des principaux obstacles auxquels nous sommes confrontés est la formation des modèles sur les données des clients, ce qui prend du temps et peut être coûteux. De plus, la détection d'intention en bout à bout et la conversion du langage naturel en requêtes sont des problèmes difficiles à résoudre de manière modulaire. C'est là que les modèles de langage générale entrent en jeu.

Using Linguistic Rules and Off-the-Shelf Models: Nous avons adopté une approche linguistique pour comprendre le langage des utilisateurs plutôt que d'utiliser un modèle end-to-end. Cette approche nous permet de mieux comprendre ce que les utilisateurs disent et d'extraire les informations pertinentes avec l'aide de modèles déjà disponibles. Par exemple, nous pouvons utiliser un modèle de reconnaissance des entités nommées pour identifier les spécialités médicales mentionnées dans la requête de l'utilisateur. Cela nous permet de nous affranchir du processus de formation des modèles et de gagner du temps.

The Challenges with the Linguistic Approach: Cependant, l'approche linguistique présente également des limites. Tout d'abord, les règles linguistiques sont généralement globales et indépendantes du contexte global de la phrase. Cela peut poser problème pour des requêtes ambiguës ou pour des expressions qui peuvent avoir plusieurs significations. De plus, ces règles sont spécifiques à une langue donnée, ce qui rend difficile leur adaptation à d'autres langues. Malgré ces limitations, l'approche linguistique reste avantageuse car elle ne nécessite pas de formation spécifique et permet une mise en production plus rapide.

Integrating GPT into Hyro's Virtual Assistant: Pour relever les défis liés à l'approche linguistique, nous avons décidé d'intégrer les modèles de langage générale (GPT) dans notre assistant virtuel. Nous avons utilisé les GPT pour améliorer notre capacité à comprendre les intentions des utilisateurs, à classer les requêtes et à générer des réponses pertinentes. Grâce à cette intégration, nous avons pu bénéficier des avantages des GPT tout en conservant le contrôle sur les réponses fournies par notre assistant.

The Benefits and Limitations of GPT: Les GPT offrent une solution clé en main pour de nombreux problèmes de traitement du langage naturel. Ils permettent d'obtenir des résultats rapidement et sans nécessiter une formation spécifique. Cependant, ils présentent également des limites, notamment en matière de fiabilité et de temps de réponse. Les GPT peuvent générer des réponses incorrectes ou hallucinées, ce qui peut être problématique pour un assistant virtuel. De plus, le temps de réponse des GPT peut être un obstacle dans des scénarios où une réponse rapide est nécessaire.

Understanding User Intent through GPT: Nous avons utilisé les GPT pour améliorer notre capacité à comprendre les intentions des utilisateurs. Plutôt que de créer des modèles spécifiques à chaque intention, nous les avons laissés générer des réponses à partir des requêtes des utilisateurs. Cela nous a permis de cibler un large éventail de questions spécifiques sans avoir à développer des modèles dédiés. Cependant, nous avons constaté que les GPT ont parfois du mal à fournir une réponse précise, ce qui peut nécessiter des ajustements supplémentaires.

Classifying User Queries with GPT: Nous avons également utilisé les GPT pour classifier les requêtes des utilisateurs et les acheminer vers les bonnes ressources. Cela nous a permis de remplacer les menus de l'IVR par une interface plus conversationnelle. Cependant, nous avons rencontré des difficultés pour ajuster les modèles de classification en raison de la volatilité des routes et des changements fréquents dans les ressources disponibles.

Retrieval Augmented Generation with GPT: Enfin, nous avons utilisé les GPT pour améliorer la génération de réponses en utilisant des modèles de récupération augmentée. Cela nous a permis de fournir des réponses pertinentes basées sur les informations extraites du site web du client. Cependant, nous avons dû faire face à des problèmes de récupération et de génération de réponses incorrectes, ce qui a nécessité des ajustements et des améliorations supplémentaires.

The Hybrid Approach: Combining GPT with Linguistic Rules: Après avoir expérimenté avec les GPT, nous avons réalisé que la meilleure approche était d'adopter une approche hybride en combinant les GPT avec des règles linguistiques. Cela nous a permis de conserver le contrôle sur les réponses fournies par notre assistant tout en bénéficiant des avantages des GPT. Cette approche hybride nous a également permis de mieux gérer les problèmes de fiabilité et de temps de réponse associés aux GPT.

Lessons Learned from Implementing GPT at Hyro: Au cours de notre expérience avec les GPT, nous avons appris plusieurs leçons importantes. Tout d'abord, nous avons réalisé que les hallucinations des GPT étaient souvent surévaluées et que les problèmes réels se trouvaient ailleurs. Nous avons également constaté que la gestion du temps réel pouvait être un défi majeur, en particulier lorsqu'il faut prendre en compte les temps de latence du réseau et d'autres facteurs. Enfin, nous avons découvert que l'approche hybride était la meilleure solution pour intégrer les GPT dans notre assistant virtuel.

The Pros and Cons of Using GPT in Production: L'utilisation des GPT dans notre assistant virtuel présente plusieurs avantages, tels que la rapidité de déploiement, la capacité à traiter un large éventail de requêtes et l'amélioration de la génération de réponses. Cependant, cela comporte également des inconvénients, notamment la nécessité de contrôler et d'expliquer les réponses fournies par les GPT, ainsi que la nécessité de faire face aux problèmes de fiabilité et de temps de réponse.

Conclusion: En conclusion, les GPT sont une solution puissante pour de nombreux problèmes de traitement du langage naturel, mais leur utilisation en production nécessite une approche hybride pour garantir le contrôle, la fiabilité et la performance. Chez Hyro, nous avons réussi à combiner les avantages des GPT avec des règles linguistiques pour proposer un assistant virtuel efficace et adapté aux besoins de nos clients. Nous continuons à améliorer notre approche hybride et à explorer de nouvelles possibilités pour améliorer l'expérience des utilisateurs.

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