Привет, это Настя, руководитель отдела контента ИИ-сервиса Aigital. Мы создаем инструменты на основе нейросетей, чтобы пользователи и корпоративные команды могли легко и быстро решать маркетинговые и бизнес-задачи. Здесь мы делимся новостями о развитии стартапа и изнанке продукта.
В новом выпуске расскажем, как скрестили ChatGPT и Perplexity, чтобы получить доступ к актуальным данным для решения бизнес-задач.
За обложки с котом Мисти спасибо Саше, главному по нашему тг-каналу
Поиск в сети от Aigital
Сегодня расскажу о нашем первом навыке с доступом в интернет — «Поиск в сети». Мы уже тестируем внедрение этой технологии и в другие узкоспециальные инструменты Aigital.
Кастдевы с пользователями, обращения в чат поддержки и вопросы на демо для компаний — вся эта обратная связь от вас говорит, что в наших навыках и ассистентах не хватает доступа к актуальным данным при генерации.
Часто нейросети не знают сегодняшней даты, погоды, данных свежих отраслевых отчетов и не имеют никакого представления о локальном бизнесе. Поэтому они не помогут с конкурентным анализом, улучшением юзабилити сайта или подготовкой презентаций с актуальной статистикой. Нейронка ограничена датой, до которой она тренировалась.
Мы решили это исправить, объединив ChatGPT и Perplexity в одном инструменте, который назвали «Поиск в сети». Этот навык особенно полезен, когда нужно не просто получить информацию из сети, а решить более сложную задачу с учетом актуальных данных.
Например, вы проводите анализ конкурентов. Можно делегировать нейронке не только сбор информации о конкурентах, но и сам анализ, а также попросить прописать свойства, которые помогут вашему продукту отстроиться от других игроков рынка.
Запрос: «Определи конкурентный ландшафт по доставке суши в Москве. Предложи конкурентоспособную концепцию продукта на основе этого анализа».
Решение: ChatGPT отмечает пункты, по которым важно рассмотреть конкурентов, прописывает предпочтения клиентов и формирует концепцию продукта. А Perplexity собирает в сети информацию о конкурентах, трендах и поставщиках, дополняя фактами.
Perplexity — это поисковая система и чат-бот на базе ИИ. В отличие от ChatGPT, она отвечает на вопросы в режиме реального времени.
Он переводится на английский и отправляется одновременно в Perplexity и в ChatGPT-4o.
Perplexity собирает в один ответ данные из разных источников в интернете.
ChatGPT в зависимости от запроса формирует роль, фокусируясь на определенной задаче, и генерирует контекст (структура, рекомендации). ИИ грамотно разворачивает ответ и дополняет его той информацией, которая есть в его базе знаний.
Полученные от нейронок ответы аккумулируются в один — структура берется из ответа GPT, а фактическая актуальная информация из Perplexity.
Поскольку ИИ выходит в интернет, вы получаете более релевантный ответ, чем если бы ChatGPT галлюцинировал на основе своей ограниченной базы данных.
Расшифровка медиафайлов и другие обновления
Новые навыки отмечены ярлыком New
Мы добавили навыки для работы с аудио- и видеоконтентом: расшифровка аудио, видео и YouTube-роликов. Вот как их можно использовать на практике:
Загрузите видеозапись вашего еженедельного мита с командой и получите его краткое содержание. Отправьте коллегам follow-up письмо по итогам встречи, чтобы у всех под рукой было резюме последнего совещания.
После проведения вебинара для отдела продаж загрузите ссылку на запись в «Расшифровку Youtube-роликов». Подготовьте на основе записи учебные материалы и FAQ для базы знаний и онбординга новых сотрудников.
Загрузите ссылку на полезное отраслевое видео и попросите Aigtial написать пост для вашего корпоративного блога.
Если у вас есть свой запрос для загруженного видео или аудиодорожки — напишите его в пункте «Другое». Навыки пока в бета-тесте, поэтому будем рады обратной связи для улучшения работы с ними.
Также мы упорно работаем над ускорением генерации изображений. Мы знаем, что это одна из наших зон роста, и ищем пути, как сократить время генераций, но не потерять в качестве. Уже переработали 80% графических навыков и повысили скорость генерации в них в несколько раз.
На сегодня все, поделитесь с нами в комментариях, какие задачи вам пока не удается делегировать нейросетям и почему?
