Witaj w podcaście Biznes Myśli. Jestem Vladimir Alekseichenko, praktyk sztucznej inteligencji. Wdrożyłem już wiele modeli na produkcję, które generują zysk dla firm. Podcast powstaje przy wsparciu firmy DataWorkshop, którą założyłem, aby pomagać firmom działać z ML w praktyczny sposób.

W dzisiejszym odcinku skupimy się na ważnym temacie – wdrażaniu ML na produkcję. Omówimy trzy kluczowe aspekty:

Paradoks danych – dlaczego dane są ważne, ale często nie otrzymują wystarczającej uwagi.
Nadmierne skupienie na narzędziach zamiast na kluczowych aspektach projektu.
Charakterystyki dobrego projektu ML na produkcję.

Paradoks danych w projektach Machine Learning

Dane są fundamentem każdego projektu ML (w tym też LLM), jednak często nie otrzymują odpowiedniej uwagi. Firmy często skupiają się na narzędziach i algorytmach, zapominając o jakości i przygotowaniu danych. To prowadzi do problemów w późniejszych etapach projektu.

Skupienie na narzędziach a istota projektu ML

Zbyt często projekty ML rozpoczynają się od wyboru narzędzi, zamiast od zrozumienia problemu biznesowego i przygotowania danych. To podejście może prowadzić do nieefektywnych rozwiązań i problemów z wdrożeniem.

Charakterystyki dobrego projektu ML na produkcję

Dobry projekt ML powinien spełniać następujące kryteria:

Zaufanie do modelu i jego predykcji
Kontrola nad procesem i wynikami
Audytowalność decyzji podejmowanych przez model
Możliwość naprawiania konkretnych błędów

Przykłady projektów ML w praktyce

Opowiem Ci trzy historie (projekty LLM), co najmniej trzy, będzie pewnie ich więcej, ale takie trzy przypadki użycia, w których wprost jako DataWorkshop jesteśmy teraz zaangażowani. Myślę, że to pobudzi Twoją wyobraźnię i lepiej zrozumiesz, co jest ważniejsze, co jest bardziej istotne, na czym warto się skoncentrować, aby faktycznie ML nie stał się pułapką dla Ciebie i to nie była też kolejna historia, dlaczego ML nie działa. Bo pamiętaj, że w większości przypadków są różne szacunki, 80%, 90%, nawet jeśli 50%, zwykle ML nie działa.

Historia pierwsza – „Mentor”

Projekt nazwijmy go „Mentor”. Organizacja zajmuje się mentoringiem w obszarze IT, skupiając się na wiedzy organizacyjnej, menedżerskiej i liderskiej. Obecnie zapraszani są eksperci, którzy prowadzą warsztaty. Pojawiają się jednak wyzwania:

Brak spójności, bo różni eksperci prezentują wiedzę w inny sposób.
Trudności ze znalezieniem praktyków, bo znalezienie i zaangażowanie zapracowanych ekspertów jest trudne.

Pojawił się pomysł, aby ocyfrować wiedzę i częściowo zautomatyzować mentoring przy pomocy AI. Czy to w ogóle możliwe?

Historia druga – „Egzamin”

Drugi projekt nazwijmy „Egzamin”. W szkole zawodowej uczniowie zdają egzaminy, aby zdobyć kwalifikacje. Celem projektu jest stworzenie asystenta AI, który zdałby ten egzamin.

Dlaczego to istotne? Zdając egzamin, asystent udowodniłby, że rozumie daną branżę. Można go by potem rozwijać, aby podpowiadał i prognozował. Klasyczne uczenie maszynowe i LLM mogą tu współdziałać. LLM może posiadać ogólną wiedzę zdobytą w procesie uczenia, a klasyczne algorytmy ML mogą prognozować wartości, np. popyt.

Historia trzecia – „Helpdesk”

Trzecia projekt nazwijmy „Helpdesk”, projekt, w którym zachowanie poufności jest kluczowe. Nie mogę zdradzać szczegółów branży. W skrócie, chodzi o wykorzystanie LLM do stworzenia chatbota obsługującego bazę wiedzy i odpowiadającego na pytania użytkowników.

Rozwiązania tych wszystkich historii będą oparte na LLM i mimo tego, że to są zupełnie inne problemy do rozwiązania, to z mojego punktu widzenia mają podobne kroki, aby to rozwiązać. We wszystkich trzech przypadkach trzeba zbudować tak zwaną mapę wiedzę, niż polegać na gołej wiedzy LLMa.Przedstawię trzy historie projektów, w których obecnie jesteśmy zaangażowani.

Wdrażanie ML na produkcję wymaga skupienia się na kluczowych aspektach, takich jak jakość danych, zrozumienie problemu biznesowego i zapewnienie kontroli nad modelem. Narzędzia są ważne, ale nie powinny być głównym fokusem projektu. Sukces wdrożenia ML zależy od holistycznego podejścia i zrozumienia specyfiki danego przypadku użycia.

Pamiętaj, że większość projektów ML nie osiąga sukcesu ze względu na popularne błędy. Skupiając się na odpowiednich aspektach, możesz znacznie zwiększyć szanse na udane wdrożenie ML w swojej organizacji.Oto poprawiona i zredagowana wersja tekstu, z dodanymi akapitami i uwzględnieniem aspektów SEO:

Jak efektywnie wykorzystać modele językowe AI w biznesie

Wyzwania związane z wdrażaniem systemów opartych na sztucznej inteligencji

Wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji, w szczególności modeli językowych (LLM), w środowisku biznesowym niesie ze sobą wiele wyzwań. Jednym z najczęstszych błędów jest skupianie się wyłącznie na technicznych aspektach, takich jak bazy wektorowe, bez odpowiedniego przemyślenia metryki sukcesu i sposobu oceny efektywności systemu.

Przykładem może być duża organizacja, która postanowiła stworzyć prototyp wewnętrznej bazy wiedzy z wykorzystaniem AI. Zaproszono trzech dostawców do implementacji rozwiązań, ale nie określono jednoznacznych kryteriów oceny jakości tych prototypów. To pokazuje, jak łatwo wpaść w pułapkę powierzchownego podejścia do wdrażania systemów AI, bez głębszego zastanowienia się nad mierzeniem ich skuteczności.

Znaczenie danych w projektach AI

Kluczowym elementem sukcesu w projektach wykorzystujących sztuczną inteligencję są dane. Choć powszechnie uznaje się ich wagę, w praktyce często nie poświęca się im wystarczającej uwagi na poziomie realizacji projektu. Ten paradoks danych polega na tym, że organizacje deklarują zrozumienie ich znaczenia, ale nie podejmują konkretnych działań, aby zapewnić ich odpowiednią jakość i zarządzanie.

Aby dane były gotowe do wykorzystania w projektach machine learning, konieczne jest wdrożenie twardych, jednoznacznych reguł zarządzania ich jakością. Bez tego trudno oczekiwać, że dane będą odpowiednie do zastosowań w AI. Warto pamiętać, że dane w organizacji pochodzą z różnych źródeł i podlegają ciągłym zmianom, co dodatkowo komplikuje proces ich przygotowania.

Zarządzanie danymi poprzez definicję

Skuteczne zarządzanie danymi wymaga wprowadzenia precyzyjnych definicji. W Data Workshop opracowano system poziomów zaawansowania definicji danych:

Poziom mówienia – podstawowe ustalenia słowne
Poziom pisania – dokumentacja w formie pisemnej
Poziom kodu – definicje zawarte w kodzie źródłowym
Poziom danych – konkretne przykłady i wizualizacje danych

Takie podejście pozwala na uniknięcie nieporozumień i zapewnia, że wszyscy uczestnicy projektu rozumieją dane w ten sam sposób.

Wykorzystanie modeli językowych (LLM) w praktyce biznesowej

Przy tworzeniu asystentów czy chatbotów opartych na modelach językowych, kluczowe jest zrozumienie, jak efektywnie wykorzystać ich możliwości. Najprostsze podejście, polegające na przekazaniu prostego zapytania do modelu, często nie jest wystarczające w złożonych zastosowaniach biznesowych.

Bardziej zaawansowane podejście polega na łączeniu wiedzy zawartej w modelach z kontekstem specyficznym dla danej organizacji. Wymaga to przygotowania odpowiedniej bazy wiedzy, która może składać się z różnych źródeł danych, takich jak dokumenty, bazy danych czy systemy wewnętrzne.

Proces tworzenia skutecznego prompta dla modelu LLM powinien uwzględniać:

Oryginalne pytanie użytkownika
Kontekst z wewnętrznej bazy wiedzy
Instrukcje dotyczące stylu i formy odpowiedzi

Takie podejście pozwala na uzyskanie bardziej precyzyjnych i dostosowanych do potrzeb organizacji odpowiedzi od modelu AI.

Podsumowując, efektywne wykorzystanie sztucznej inteligencji w biznesie wymaga nie tylko zaawansowanych technologii, ale przede wszystkim przemyślanego podejścia do danych, jasno zdefiniowanych metryk sukcesu oraz umiejętnego łączenia możliwości modeli AI z wiedzą specyficzną dla danej organizacji.Zrozumienie i wykorzystanie modeli LLM w praktyce

Modele językowe (LLM) to potężne narzędzia, które potrafią wnioskować i odpowiadać na pytania na podstawie dostarczonego kontekstu. Kluczowe jest jednak zrozumienie, że jakość odpowiedzi zależy od jakości i trafności dostarczonych informacji. Błędny lub nieodpowiedni kontekst prowadzi do nieprawidłowych wniosków.

Wyzwania związane z przetwarzaniem danych

Przy pracy z dużymi zbiorami danych pojawia się kilka wyzwań:

Podział danych na mniejsze fragmenty może prowadzić do utraty kontekstu i spójności informacji.
Używanie embeddingów do reprezentacji tekstu może nie zawsze uchwycić pełne znaczenie.
Wyciąganie podobnych fragmentów tekstu na podstawie embeddingów może wprowadzać przypadkowe i nieistotne informacje.

Kluczowe jest zatem zbudowanie mechanizmu, który zapewni wyciąganie dokładnie potrzebnego kontekstu, nawet jeśli informacje są rozproszone w różnych miejscach lub nie mają oczywistej struktury.

Jakość i struktura danych

Przy pracy z modelami LLM ważne są dwa aspekty danych:

Wiarygodność – posiadanie faktycznie potrzebnych, zgodnych z prawem i wytycznymi treści.
Odpowiednia struktura – przekształcenie surowych danych w format optymalny do przetwarzania.

Wyszukiwanie informacji (Retrieval)

W kontekście RAG (Retrieval-Augmented Generation), kluczowe jest opracowanie efektywnej metody wyszukiwania informacji. Popularne podejście z użyciem embeddingów nie zawsze jest wystarczające. Warto rozważyć:

Stworzenie bardziej zaawansowanej struktury danych, np. z pomocą innego modelu LLM.
Wykorzystanie klasycznych metod wyszukiwania, takich jak TF-IDF, które nadal mogą być bardzo skuteczne, szczególnie dla konkretnych słów kluczowych.
Opracowanie systemu folderów i struktury, która ułatwi modelowi LLM nawigację po danych.

LLM jako narzędzie, nie produkt

Ważne jest postrzeganie modeli LLM jako narzędzi, a nie gotowych produktów. Jako architekci rozwiązań powinniśmy:

Projektować konkretne ścieżki i „tory” dla modelu LLM.
Dokładnie kontrolować, w jaki sposób model porusza się po danych i podejmuje decyzje.
Umożliwić łatwe diagnozowanie i naprawianie problemów w konkretnych punktach procesu.

Podsumowanie

Efektywne wykorzystanie modeli LLM wymaga starannego przemyślenia struktury danych, metod wyszukiwania informacji oraz sposobu prowadzenia modelu przez proces wnioskowania. Łącząc nowoczesne techniki z tradycyjnymi metodami przetwarzania tekstu, możemy stworzyć rozwiązania, które w pełni wykorzystują potencjał AI, jednocześnie zachowując kontrolę i zrozumienie procesu.Oto poprawiona i zredagowana wersja tekstu, z podziałem na akapity i uwzględnieniem aspektów SEO:

Projektowanie rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję – praktyczne wskazówki

Planowanie i struktura projektu AI

Przy projektowaniu rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję, kluczowe jest zrozumienie, w jaki sposób będzie ono wykorzystywane przez użytkowników końcowych. Czy będzie to interaktywna strona internetowa, czy może system działający w tle? Istotnym elementem jest również monitoring – musimy mieć możliwość śledzenia wszystkich przepływów danych i procesów w każdym kroku.

Struktura projektu AI jest złożona i wymaga dogłębnego zrozumienia. Warto rozważyć trzy przykładowe scenariusze: system mentoringu, egzamin online oraz helpdesk. Każdy z nich niesie ze sobą unikalne wyzwania i możliwości.

Wyzwania w projektowaniu systemu mentoringu AI

W przypadku systemu mentoringu, jednym z głównych wyzwań jest kwestia danych. Choć może się wydawać, że istnieją już jakieś materiały czy prezentacje, które mogłyby posłużyć jako baza danych, rzeczywistość często okazuje się bardziej skomplikowana.

Ważnym aspektem jest zdefiniowanie tzw. leaderboardu – systemu oceny efektywności. Należy zastanowić się, jak zmierzyć sukces projektu i co będzie świadczyć o jego niepowodzeniu. To podejście „od końca” pozwala lepiej zrozumieć cele i metody ich osiągnięcia.

Projektowanie systemu egzaminacyjnego z wykorzystaniem AI

W przypadku systemu egzaminacyjnego, struktura jest nieco bardziej oczywista. Mamy do czynienia z określoną listą pytań i odpowiedzi, co ułatwia pracę modelom językowym (LLM). Jednak wyzwaniem może być różnorodność pytań – od arytmetycznych, przez logiczne, po interpretację skomplikowanych tabel.

Kluczowym krokiem jest stworzenie bazowego poziomu skuteczności (baseline) poprzez testowanie dostępnych modeli LLM na zestawie pytań egzaminacyjnych. Pozwala to określić, jaką poprawę musimy osiągnąć, aby system spełniał wymagania (np. 80% poprawnych odpowiedzi).

Implementacja AI w systemie helpdesk

W przypadku helpdesku, głównym wyzwaniem może być dostęp do danych rozproszonych w różnych systemach. Dobrym podejściem jest skupienie się na mniejszym, dobrze zdefiniowanym obszarze, do którego mamy pełny dostęp.

Istotne jest zaangażowanie eksperta dziedzinowego, który pomoże w przygotowaniu zestawów danych treningowych (tzw. trójek: pytanie, kontekst, odpowiedź) oraz w ocenie jakości odpowiedzi generowanych przez model.

Projektowanie rozwiązań AI to proces złożony, wymagający dogłębnego zrozumienia problemu, dostępnych danych oraz metod oceny skuteczności. Kluczowe jest traktowanie modeli językowych jako narzędzi, a nie gotowych rozwiązań, oraz utrzymywanie know-how wewnątrz organizacji. Podejście iteracyjne, skupianie się na mniejszych, dobrze zdefiniowanych problemach oraz ciągła ewaluacja i udoskonalanie systemu są kluczowe dla sukcesu projektów AI.Jak skutecznie wdrożyć modele językowe AI w firmie – praktyczne wskazówki

W ostatnich latach sztuczna inteligencja i modele językowe (LLM) zyskały ogromną popularność. Jednak wdrożenie ich w praktyce biznesowej wiąże się z wieloma wyzwaniami. Oto kilka kluczowych wskazówek, jak zrobić to skutecznie:

Skup się na danych

Najważniejszym elementem udanego wdrożenia AI jest odpowiednie przygotowanie danych. To właśnie na poziomie danych wykonuje się 50-80% całej pracy. Kluczowe jest zadbanie o:

Jakość danych
Odpowiednią strukturyzację (np. w bazie danych lub systemie plików)
Łatwość wyszukiwania potrzebnych informacji
Możliwość aktualizacji danych
Zarządzanie dostępami i uprawnieniami

Dobrze przygotowane dane pozwolą uzyskać lepsze rezultaty nawet przy użyciu prostszych modeli AI.

Stwórz własny leaderboard

Ogólne rankingi modeli językowych (np. Arena Leaderboard) nie zawsze odzwierciedlają ich skuteczność w konkretnych zastosowaniach biznesowych. Dlatego warto stworzyć własny ranking dopasowany do specyfiki firmy i rozwiązywanych problemów. Może się okazać, że mniejsze modele sprawdzają się lepiej w niektórych zadaniach.

Zachowaj kontrolę i odpowiedzialność

Ważne jest znalezienie równowagi między wykorzystaniem mocy AI a zachowaniem kontroli nad rozwiązaniem. Nie warto całkowicie polegać na czarnej skrzynce modelu językowego. Zamiast tego:

Przygotuj własne dane i struktury wiedzy
Wykorzystaj model AI jako narzędzie wspomagające, a nie zastępujące człowieka
Zachowaj możliwość audytu i naprawy błędów
Unikaj uzależnienia od jednego dostawcy (vendor lock-in)

Skup się na fundamentach

W pierwszej kolejności zadbaj o podstawy – dane, leaderboard, kontrolę nad rozwiązaniem. Narzędzia techniczne (embeddingi, bazy wektorowe, frameworki) są drugorzędne i łatwiejsze do wdrożenia, gdy fundamenty są solidne.

Ucz się na doświadczeniach

Wdrożenie AI to proces, w którym warto uczyć się na własnych doświadczeniach. Początkowe porażki mogą być cenne, bo pozwalają lepiej zrozumieć wyzwania i potrzeby. Warto dzielić się wiedzą w organizacji i inspirować się doświadczeniami innych firm.

Podsumowując, kluczem do sukcesu jest skupienie się na danych, zachowanie kontroli nad rozwiązaniem i stopniowe budowanie wiedzy w organizacji. Wdrożenie AI to nie jednorazowy projekt, ale długofalowy proces transformacji cyfrowej firmy.