Blog /AI

Twój zespół marketingowy właśnie opublikował ważną aktualizację zasad. Dwie godziny później użytkownik pyta chatbota AI o nową politykę, a ten z przekonaniem podaje wyjaśnienia ze starej wersji, zupełnie nieświadomy, że coś się zmieniło. Zdezorientowany użytkownik, który właśnie przeczytał na stronie coś innego, zgłasza się do pomocy technicznej z pytaniem, dlaczego chatbot „nie działa”. Twój zespół wyjaśnia, że wymaga on ręcznego indeksowania, a to odbędzie się dopiero w nocy. Zaufanie użytkownika do systemu AI znacznie spada.

Rozpoczynasz nowy projekt RAG i stoisz przed decyzją, która będzie miała wpływ na najbliższe 6–12 miesięcy: skorzystać z frameworka takiego jak LangChain czy budować bezpośrednio z wykorzystaniem API OpenAI? W Internecie można znaleźć sprzeczne porady. W wątkach na X LangChain jest określany jako „przesadny” i „zbyt abstrakcyjny”. W postach blogowych autorzy chwalą jego dojrzałe wzorce i ekosystem. Twój zespół jest podzielony między opcją „działajmy szybko z frameworkiem” a „powinniśmy kontrolować nasz własny kod”?

Zaczyna się tak: użytkownik wpisuje „Jak zresetować hasło?” i czeka… 25 sekund… 30 sekund… po czym rezygnuje i wysyła wiadomość e-mail do pomocy technicznej. Za kulisami chatbot AI ma właściwą odpowiedź, ale jest zbyt wolny, zbyt kosztowny, a użytkownicy odchodzą. Najnowszy rachunek za API? 5000 dolarów, głównie za wielokrotne odpowiadanie na te same kilkanaście pytań.

Twój chatbot oparty na sztucznej inteligencji może odpowiadać szybko, ale czy jego odpowiedzi są poprawne? Wiele organizacji wdrażających chatboty RAG (ang. Retrieval-Augmented Generation) odkrywa frustrującą prawdę: podobieństwo semantyczne nie oznacza trafności. 

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki zarządzamy treścią w systemach CMS. Drupal nie pozostaje w tyle i oferuje coraz więcej modułów wykorzystujących AI do automatyzacji procesów redakcyjnych. W tym artykule przedstawię cztery najnowsze rozwiązania AI dla Drupala, które mogą znacząco usprawnić pracę z treścią i zarządzanie projektami. Wpis bazuje na moim filmie z kanału Nowoczesny Drupal. 

Sztuczna inteligencja w systemach zarządzania treścią umożliwia automatyzację procesów publikacyjnych, które wcześniej wymagały ręcznej weryfikacji. Dzięki zastosowaniu odpowiednich modułów w Drupalu możesz skonfigurować system, który automatycznie zatwierdza lub odrzuca treści na podstawie ustalonych kryteriów AI. W artykule przedstawię kompletny przewodnik konfiguracji takiego systemu wraz z praktycznymi przykładami. Zapraszam do przeczytania wpisu lub obejrzenia odcinka z cyklu Nowoczesny Drupal.

Drupal, jako system stawiający na elastyczność i nowoczesne podejście do publikowania treści, szybko adaptuje rozwiązania AI. Oferuje zestaw narzędzi umożliwiających integrację z modelami sztucznej inteligencji (m.in. OpenAI), co pozwala automatyzować wiele procesów: od generowania treści po tłumaczenia i analizę językową. W tym artykule przedstawię działanie modułów AI dla Drupala, pokazując ich zastosowanie na przykładach z praktycznego demo.

Nasz poprzedni artykuł na temat pojęć związanych ze sztuczną inteligencją odkrył przed Tobą słownik podstawowych zwrotów. W tej części zagłębimy się w bardziej specjalistyczne terminy, które pomogą Ci zrozumieć dyskurs techniczny i pozwolą rozmawiać o systemach AI ze specjalistami technicznymi. Znajdziesz tu również wyjaśnienia mechanizmów działania istniejących rozwiązań AI, takich jak ChatGPT, Stable Diffusion, HuggingFace etc.

Po “rewolucji AI w 2022 roku” nasuwa się jeden prosty wniosek – sztuczna inteligencja nie jest modą, która wkrótce przeminie, ale pozostanie z nami przez jakiś czas. Zrodziła nowe stanowiska w branży i wiele nowych pojęć. Istnieje szereg terminów związanych ze sztuczną inteligencją. Niektóre z nich są oczywiste, a inne mogą być mylące i niejasne. Mamy nadzieję, że po przeczytaniu naszych artykułów na ten temat nie będziesz zaskoczony, kiedy ktoś rzuci w Twoją stronę terminologią AI.