Как обучить нейросеть нормально отвечать на вопросы

Писали когда-нибудь вопрос нейросети, а в ответ получали совсем не то, на что рассчитывали? Что-то странное, кривое, а может даже нелогичное.

Пробуете ещё раз... опять мимо. И снова. И снова. В итоге тратите уйму времени, а нужного, адекватного и чётко выданного ответа так и нет. Проще уже самому всё найти и написать. Знакомо?

Это нормально. Проблема не в вас. И даже не в нейросети. Просто она не знает, что именно вы от неё хотите.

Но есть хорошая новость: нейросеть можно обучить отвечать правильно — быстро, по делу и без угадываний. И сделать это проще, чем кажется.

Меня зовут Александр Воздвиженский, экс-продюсер и технический специалист онлайн-школ, с 2022 года изучаю искусственный интеллект и популяризирую его применение в продажах.

В этой статье расскажу, почему нейросети часто ошибаются, как работает процесс их обучения и что надо делать, чтобы получать от ИИ качественные ответы. Информация будет полезна, как для подготовки полноценного ИИ-помощника для вас или проекта, так и получения от нейросети релевантной информации в каком-то бытовом и прикладном плане.

Поехали!

Нейросеть, несмотря на все свои обширные достоинства, — не волшебник и не телепат. Она не может читать ваши мысли (к счастью) и не понимает нужных нюансов по умолчанию. Поэтому без правильной подготовки вместо умного помощника вы получаете «угадайку», которая отвечает вам как-нибудь.

Почему так происходит:

• Нет контекста. Нейросеть знает много общего, но ничего конкретного о ваших задачах, клиентах и специфике ситуации или проекта.

• Нет интуиции. Человек может понять подтекст. Нейросеть — нет. Она отвечает ровно по буквам запроса.

• Модель рассчитана «на всех». Без адаптации нейросеть действует максимально усреднённо и широко.

Проще говоря: нейросеть — это как новый сотрудник без опыта работы именно в вашей компании. Ему сначала нужно объяснить, что и как нужно делать, даже если он очень умный.

Поговорим о технологии обучения нейросети.

Представьте: вы наняли девочку, вчерашнюю студентку, которая только что окончила какой-то ВУЗ. Очень умная, сообразительная, но опыта — ноль.

Что делать?

Правильно, рассказать ей, как у вас всё устроено и что от неё требуется:

• дать ей некую инструкцию — то, на что она будет опираться и ориентироваться в своей работе,

• подсказать, где искать нужную информацию и что считать релевантным источником, которому можно доверять,

• объяснить, как отвечать клиентам, и закрепить стандарты общения.

Например, у вас справочная служба «Поиск котиков» и работает студентка именно в ней. Её задача — отвечать на вопросы людей и тем самым помогать им.

Приходит клиент и спрашивает: «Потерялся котик на улице Ленина. Что делать?»

Какой набор действий совершит обученная девочка:

1. поймет суть вопроса клиента (она же умная),

2. залезет в справочник с номерами и адресами, который ей выдали для работы,

3. найдет в нём ближайшее отделение по поиску котиков, сопоставив карту,

4. выдаст клиенту точный, нужный и полезный ответ: ближайшее отделение поиска котиков находится по адресу Матроскин переулок, 2.

Причем здесь нейросеть?

Она — та самая очень умная студентка, которая умеет писать, говорить, анализировать, строить фразы. Но если не рассказать ей, где именно стоит искать и как отвечать на ваши вопросы или вопросы ваших клиентов, она будет фантазировать на ходу.

Итак, что нужно дать нейросети для формирования нормальных качественных ответов:

• Базу знаний — актуальную и понятную.

• Понятные инструкции — как себя вести, как отвечать.

• Чёткие запросы — чтобы нейросеть понимала, какую роль ей играть.

Только тогда искусственный интеллект начинает работать действительно в вашу пользу.

Именно так обучается нейросеть, и именно в этом заключается принцип работы архитектуры RAG — Retrieval Augmented Generation:

• Retrieval — поиск и извлечение нужной информации в базе знаний

• Augmented — дополнение запроса пользователя найденными данными

• Generation — создание логичного, связного ответа

Это способ, алгоритм, как научить нейросеть отвечать по вашей базе знаний более точными и контекстно-зависимыми ответами.

Нейросеть с архитектурой RAG сначала ищет в базе релевантную информацию, опирается на факты, а потом формирует ответ на основе полученных данных.

Без RAG нейросеть вынуждена «угадывать», и ответы получаются непредсказуемыми.

Кстати, по системе RAG работает ИИ-сотрудник на Геткурс.

А теперь важный момент: даже при наличии базы знаний и RAG — результат всё равно сильно зависит от качества запроса к нейросети или промпта.

Что такое промпт? Промпт — это своего рода инструкция для нейросети:

• Кто она сейчас (роль), когда отвечает на ваш вопрос?

• Как она должна на него ответить?

• Какие данные при этом использовать?

• В каком стиле давать ответы?

Почему промпт важен:

• Он задаёт правильный контекст ответа.

• Помогает нейросети понять вашу задачу.

• Снижает вероятность фантазий и ошибок.

Без грамотного промпта нейросеть может запутаться, выдать отсебятину или вернуться к шаблонным формулировкам.

Как создать эффективный промпт:

1. Определите роль нейросети

   Кого вы сейчас спрашиваете? Например: «Ты — вежливый консультант службы поддержки. Отвечаешь всегда по содержанию вопроса».

2. Укажите, что нужно ответить

   Ваш понятный и чётко сформулированный конкретный вопрос.

3. Задайте формат ответа

   Краткий? Подробный? С примерами? В официальном или дружелюбном стиле?

4. Добавьте дополнительные данные

   История клиента, акции, сроки и другая важная информация.

Пример промпта:

Итак, чтобы нейросеть стабильно приносила пользу, важно наладить этот процесс:

1. Создайте актуальную базу знаний

В неё может входить описание услуг, частые вопросы, политика возвратов, нужные книги или другие обучающие материалы, если они есть, регламенты и т.п. — всё, что может понадобиться нейросети для выдачи нужных вам ответов на ваши запросы или запросы клиентов.

2. Пропишите инструкции для нейросети

Создайте для нейросети подробные инструкции: как вести себя, как формулировать ответы, какой тон использовать и т.д. Кстати, такие инструкции можно сформировать, используя саму нейросеть, только важно грамотно и качественно составить запрос, а дальше откорректировать в нужном ключе.

3. Интегрируйте базу знаний через архитектуру RAG

Файлами или текстом выдайте нейросети всё вышеперечисленное, указав, что именно на эту информацию ей стоит опираться при поиске и выдаче ответа. Так нейросеть будет ориентироваться на эту базу, а не фантазировать на ходу.

Чем качественнее и полнее будет база, тем лучше. Дыры в данных — дыры в ответах.

4. Пишите качественные промпты

Хорошо написанный промпт — это половина успеха. Если сами не знаете, чего точно хотите — нейросеть тоже не догадается. Как говорится, какой вопрос, такой и ответ.

5. Обновляйте базу знаний регулярно

Загружайте любые изменения и нововведения. Ситуация меняется, бизнес меняется — база тоже должна обновляться.

Нейросеть может стать вашим идеальным помощником. Быстро отвечать на вопросы клиентов, разгружать поддержку, увеличивать лояльность.

Но даже самый умный ИИ требует внимательной настройки.

Чтобы получать прогнозируемый результат, нужно правильно обучить нейросеть, создать понятную базу знаний, писать чёткие промпты и управлять процессом.

Подойдите к этому осознанно, не пожалейте времени на обучение, результат вас удивит и порадует.

Чтобы узнать подробнее о том, как научить нейросети отвечать на вопросы вместо кураторов и сотрудников техподдержки, смотрите запись бесплатного интенсива по ссылке — смотреть запись интенсива

А если хотите еще глубже разбираться в применении нейросетей, тогда обязательно подписывайтесь на мой Телеграм-канал «Нейросети с Александром Воздвиженским» — там рассказываю о нейросетях простыми словами, делюсь фишками и реальными примерами.