Ili kuangalia hali ya hewa ya leo, ratiba ya KTX, viwango vya ubadilishaji fedha na nyenzo za ndani za kampuni kila moja, lazima ubadilike kati ya programu na mifumo mbalimbali. AI inayotumia tu taarifa zilizopo hadi wakati mafunzo yake yalipokamilika hupata ugumu wa kuakisi hali zinazoendelea kubadilika.
Tool Calling husaidia AI kuchagua zana za nje zinazolingana na ombi la mtumiaji, na kushughulikia utafutaji wa taarifa za hivi karibuni pamoja na utekelezaji wa kazi. Katika makala haya, tunaeleza jinsi Tool Calling inavyofanya kazi, wigo wa matumizi yake na mambo ya kuangalia wakati wa usanifu.
Tool Calling ni nini
Tool Calling ni teknolojia inayounganisha modeli kubwa ya lugha ili iite vitendaji vya nje, API na hifadhidata, pamoja na mifumo ya biashara. Baada ya kuchanganua ombi la mtumiaji, AI huamua zana na thamani za ingizo zinazohitajika, kisha hutumia matokeo yaliyorejeshwa na zana kujibu au kutekeleza kazi inayofuata.
| Aina | Uchakataji unaotegemea data ya mafunzo | Uchakataji unaotegemea Tool Calling |
|---|---|---|
| Muda wa taarifa | Kutumia taarifa hadi wakati wa mafunzo ya modeli | Kutumia data ya nje wakati wa kuita |
| Hesabu | Kuzalisha matokeo kulingana na muktadha | Kuita kikokotoo au kitendaji cha kihesabu ili kuthibitisha matokeo |
| Nyenzo za ndani za kampuni | Kutumia tu taarifa zilizojumuishwa katika mchakato wa mafunzo | Kuchunguza hifadhidata na mifumo ya nyaraka iliyoruhusiwa kufikiwa |
| Utekelezaji wa kazi | Kuzalisha sentensi ya jibu | Kutekeleza kazi kama vile kuhifadhi nafasi, kusajili, kutuma na kuunda ripoti |
Mchakato wa kushughulikia ombi
Mambo yanayowezekana kwa Tool Calling
Tool Calling huunganisha utafutaji wa taarifa na utekelezaji wa kazi katika mtiririko mmoja wa mazungumzo. Watumiaji wanaweza kutoa masharti kwa lugha ya kawaida bila kuhitaji kujua mbinu za utafutaji au mahali menyu zilipo katika kila huduma. Biashara zinaweza kusanidi zana zinazoweza kuitwa kwa njia tofauti kulingana na ruhusa za watumiaji na kanuni za kazi.
| Maeneo ya matumizi | Mifumo iliyounganishwa | Mifano ya uchakataji |
|---|---|---|
| Taarifa za wakati halisi | Hali ya hewa, usafiri, API za viwango vya ubadilishaji wa fedha na bei za hisa | Utafutaji wa taarifa za sasa na ulinganishaji kulingana na masharti |
| Mahesabu sahihi | Kikokotoo, vitendaji vya takwimu, API za kukokotoa ada | Kukokotoa kodi, umbali, gharama na thamani za takwimu |
| Taarifa za ndani ya kampuni | Hifadhi za nyaraka, hifadhidata, mifumo ya utafutaji | Kutafuta kanuni, mikataba na nyaraka za utendaji ndani ya mipaka ya ruhusa |
| Usimamizi wa ratiba | Kalenda, mifumo ya kuweka nafasi | Kukagua muda unaopatikana na kuweka ratiba |
| Mawasiliano | Barua pepe, wajumbe wa papo hapo, mifumo ya arifa | Kuandika na kutuma ujumbe baada ya kupata idhini ya mtumiaji |
| Uendeshaji wa kazi kiotomatiki | Mifumo ya ripoti, usimamizi wa wateja na upangaji wa rasilimali za kampuni | Kukusanya data, kujaza fomu na kubadilisha hali |
Mambo ya kuangalia wakati wa kubuni
Kadiri miunganisho na mifumo ya nje inavyoongezeka, ndivyo wigo wa ufikiaji wa data na ruhusa za utekelezaji unavyopanuka. Waendeshaji wa huduma wanapaswa kubainisha kwa undani taratibu za uthibitishaji kabla na baada ya kuitwa, mbinu za kushughulikia hitilafu na viwango vya juu vya gharama. Watumiaji wanapaswa kuwa na uwezo wa kuthibitisha ni taarifa gani zinapelekwa kwenye mfumo gani.
| Kipengele cha kuthibitisha | Tatizo linaloweza kutokea | Mbinu ya kubuni |
|---|---|---|
| Ulinzi wa taarifa binafsi | Taarifa binafsi zinaweza kupelekwa kwenye mfumo wa nje wakati wa mchakato wa kuitwa | Tuma data inayohitajika pekee na udhibiti usimbaji fiche, muda wa kuhifadhi na masharti ya kutoa taarifa kwa wahusika wengine |
| Ruhusa za ufikiaji | Data au vipengele visivyo na ruhusa ya mtumiaji vinaweza kufikiwa | Tumia uthibitishaji wa mtumiaji na ruhusa kulingana na majukumu, kisha uthibitishe tena ruhusa kabla ya kuita |
| Usahihi wa data | API inaweza kurejesha thamani zilizopitwa na wakati au zisizo sahihi | Onyesha muda wa data na chanzo chake, na tumia uthibitishaji wa uhalali pamoja na uhakiki wa vyanzo mbalimbali |
| Wajibu wa utekelezaji | Kazi zisizokusudiwa zinaweza kuthibitishwa wakati wa kuweka nafasi, kufanya malipo au kutuma | Tumia hatua za kuthibitisha na kuidhinisha mtumiaji kwa kazi ambazo ni vigumu kughairi |
| Usimamizi wa gharama | Gharama za uendeshaji zinaweza kuongezeka kutokana na miito ya mara kwa mara na maombi mengi | Weka kikomo cha idadi ya miito, hifadhi matokeo na weka kanuni za kuzuia maombi yaliyorudiwa |
| Matengenezo | API za nje na miundo ya ingizo inaweza kubadilika | Endesha udhibiti wa matoleo, majaribio ya kiotomatiki, utambuzi wa hitilafu na taratibu mbadala za uchakataji |
- Tunaweka taarifa nyeti katika kiwango kinachohitajika kwa madhumuni ya simu pekee.
- Tunaweka hatua ya idhini ya mtumiaji kwa shughuli za malipo, uhifadhi, utumaji na ufutaji.
- Tunaendelea kurekodi muda wa majibu ya zana, kiwango cha hitilafu na gharama ya simu.
- Tunaonyesha chanzo cha data ya nje na wakati wa kuipata katika matokeo.
- Zana inaposhindwa kufanya kazi, tunatumia vigezo vya idadi ya majaribio tena na taratibu mbadala.
Mwelekeo wa CLEVI wa kutekeleza matumizi halisi ya kazi
Matumizi ya AI katika kazi hutegemea utendaji wa modeli, zana zinazoweza kuunganishwa, usahihi wa utekelezaji na kiwango cha udhibiti wa usalama. Kwa kuunganisha zana nyingi kwenye ombi moja, unaweza kushughulikia kila kitu kuanzia kutafuta taarifa hadi kupanga matokeo na kufanya kazi za ufuatiliaji kwenye skrini moja. Kwa kuakisi ruhusa na taratibu za idhini kwa kila kazi, unaweza kupunguza kazi zinazojirudia huku ukidumisha sera za usalama za shirika.
- Tool Calling
- Function Calling
- AI zalishi
- Wakala wa AI
- Uendeshaji wa kazi kiotomatiki
- Muunganisho wa API