Un sistema di classificazione completo che organizza le applicazioni alimentate da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in base al loro scopo primario, funzionalità, stile di interazione e caratteristiche uniche.Questo sistema serve come risorsa preziosa per sviluppatori e startup, facilitando una comprensione più profonda dei vari tipi di applicazioni LLM e delle considerazioni chiave associate al loro sviluppo.Il sistema comprende quattro categorie principali: Agenti conversazionali, Copilot e Duet, Chat con i dati o generazione assistita da dati (RAG), e Compiti NLP e agenti autonomi. Fornendo un quadro strutturato per esplorare e costruire applicazioni LLM, questo sistema mira a supportare l’innovazione e la crescita nel dominio delle soluzioni guidate dall’IA.
Introduzione alle categorie di applicazioni che utilizzano LLM: Un sistema di classificazione proposto dal relatore per aiutare a comprendere e categorizzare le applicazioni alimentate da LLMs.
- Agenti conversazionali: Chatbot e agenti conversazionali che si impegnano in conversazioni aperte dominio, richiedendo considerazioni come la definizione della personalità, l’impegno nella conversazione e gli esiti.
- Copilot e Duet: Apps che utilizzano i dati dei clienti per aiutare a raggiungere obiettivi, spesso incorporati nel software o guidando viaggi educativi, con opportunità per le startup nello spazio dell’app educativa.
- Chat con i dati o RAG: Apps che coinvolgono la generazione assistita da dati (RAG) che permettono l’interazione naturale con grandi quantità di dati, comunemente utilizzate per compiti di domanda-risposta, con sfide relative alla concorrenza e all’alta qualità del retriever di supporto.
- Compiti NLP e agenti autonomi: Categorie che evidenziano i tradizionali compiti NLP in cui gli LLM eccellono, come l’analisi dell’opinione e l’estrazione dei dati, e gli agenti autonomi che automatizzano le attività attraverso il ragionamento e la presa di decisioni, con una necessità di modelli di stato dell’arte.