Nè mọi người! Tôi là Nataraj , và cũng giống như bạn, tôi rất thích thú với những tiến bộ gần đây của trí tuệ nhân tạo. Nhận thấy rằng tôi cần phải theo kịp mọi sự phát triển đang diễn ra, tôi quyết định bắt tay vào hành trình học tập cá nhân, thế là 100 ngày AI đã ra đời! Với loạt bài này, tôi sẽ tìm hiểu về LLM và chia sẻ ý tưởng, thử nghiệm, ý kiến, xu hướng và bài học thông qua các bài đăng trên blog của mình. Bạn có thể theo dõi hành trình trên HackerNoon tại đây hoặc trang web cá nhân của tôi tại đây . Trong bài viết hôm nay, chúng ta sẽ tìm cách xây dựng Hạt nhân ngữ nghĩa với sự trợ giúp của GPT-4.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách tạo một bản phân tích swot cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Nếu bạn không quen với phân tích SWOT thì đây là phần giới thiệu nhanh.
SWOT là viết tắt của Điểm mạnh, Điểm yếu, Cơ hội và Mối đe dọa. Đó là một cách đơn giản để đánh giá bất kỳ hoạt động kinh doanh nào và lấy ý tưởng về cách cải thiện nó. Khi bạn đã thực hiện phân tích SWOT về một doanh nghiệp, bạn có thể chọn kết hợp các điểm mạnh và tạo ra sự khác biệt hơn so với đối thủ cạnh tranh. Bạn có thể tìm ra điểm yếu và lập kế hoạch hành động để khắc phục chúng. Bạn có thể tìm thấy các lĩnh vực mới để mở rộng sang sử dụng các cơ hội làm điểm khởi đầu. Về cơ bản, nó là một trong nhiều mô hình tinh thần được các chủ doanh nghiệp sử dụng.
Dưới đây là một ví dụ về phân tích SWOT cho một doanh nghiệp kinh doanh pizza.
Điểm mạnh | Những điểm yếu |
---|---|
Công thức pizza tỏi độc đáo giành giải thưởng cao nhất | Kim ngạch nhân viên cao |
Chủ sở hữu được đào tạo ở Sicily tại một số tiệm bánh pizza ngon nhất | Lũ lụt tại khu vực làm hư hỏng các khu vực ghế ngồi cần sửa chữa |
Danh tiếng địa phương mạnh mẽ | Sự vắng mặt của calzones phổ biến trong thực đơn |
Vị trí đắc địa trong khuôn viên trường đại học | Đánh giá tiêu cực từ nhân khẩu học trẻ hơn vì thiếu thành phần hợp thời trang |
Những cơ hội | Các mối đe dọa |
---|---|
Tiềm năng ăn uống chưa được khai thác | Sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các doanh nghiệp bán pizza rẻ hơn ở gần đó |
Phát triển cộng đồng khởi nghiệp công nghệ địa phương | Có công trình xây dựng đường phố gần đó sẽ ảnh hưởng đến lượng người đi bộ |
Khả năng hiện diện và đặt hàng trực tuyến chưa được khám phá | Giá phô mai tăng cao |
Hội chợ thực phẩm thường niên sắp tới | Không có thay đổi quy định địa phương ngay lập tức nhưng đây là mùa bầu cử |
Để tạo SWOT ở trên, về cơ bản chúng tôi đang trả lời các câu hỏi trong mẫu sau.
Mục tiêu của chúng tôi là sử dụng Open AI & Semantic Kernel và có thể tạo phân tích SWOT cho bất kỳ doanh nghiệp cụ thể nào. Tại sao nên sử dụng hạt nhân ngữ nghĩa? Một phần mục tiêu của bài đăng này là khám phá thêm chức năng của Semantic Kernel. Chúng tôi cũng có thể đạt được mục tiêu cuối cùng tương tự bằng cách sử dụng Langchain. Nếu bạn thích Langchain hơn Semantic Kernel, hãy sử dụng nó.
Đối với bước này, bạn sẽ cần khóa bí mật Open AI. Lưu ý rằng Hạt nhân ngữ nghĩa có thể hoạt động với các LLM khác và các API hoàn thành trò chuyện tương ứng của chúng. Xem tài liệu để tìm hiểu những gì họ hỗ trợ.
Các hàm ngữ nghĩa là một cách để tận dụng các lời nhắc tùy chỉnh trong thế giới Kernel. Thông tin thêm về nó ở đây. Chúng tôi sẽ tạo một hàm ngữ nghĩa lấy lời nhắc tùy chỉnh để phân tích SWOT về một doanh nghiệp Pizza, đưa ra hướng dẫn trong lời nhắc để chuyển đổi bản phân tích sang một miền nhất định được cung cấp làm đầu vào cho lời nhắc. Đây là cách nó trông như thế nào.
Để gọi hàm ngữ nghĩa đã được đăng ký với Kernel, chúng ta cần tạo một ngữ cảnh và truyền nó. Ngữ cảnh cũng bao gồm miền mới mà chúng tôi muốn áp dụng phân tích SWOT, trong trường hợp này tôi đang sử dụng Bản tin . Vì mọi người đang bắt đầu một bản tin, hãy thử lấy mẫu phân tích SWOT để bắt đầu một bản tin. Đây là mã cho bước 3.
Không tệ, kết quả được tạo ra mang lại một mẫu SWOT tuyệt vời cho việc bạn có nên bắt đầu một bản tin hay không.
Bạn có thể mở rộng thử nghiệm này hơn nữa và tạo ma trận 2*2 giống như ví dụ về pizza mà tôi đã chia sẻ ở trên.
CẢNH BÁO Ý TƯỞNG SẢN PHẨM AI: Một trang web nơi người dùng có thể nhập ý tưởng của họ và nhận kết quả đầu ra cho tất cả các mô hình tư duy kinh doanh tồn tại bao gồm cả SWOT.
Vậy là xong Ngày thứ 9 trong 100 Ngày của AI.
Tôi viết một bản tin có tên Trên mức trung bình, nơi tôi nói về những hiểu biết sâu sắc thứ hai đằng sau mọi thứ đang diễn ra trong ngành công nghệ lớn. Nếu bạn làm trong lĩnh vực công nghệ và không muốn ở mức trung bình, hãy đăng ký theo dõi .
Theo dõi tôi trên Twitter , LinkedIn hoặc ** HackerNoon ** để biết thông tin cập nhật mới nhất về 100 ngày của AI. Nếu bạn làm trong lĩnh vực công nghệ, bạn có thể muốn tham gia cộng đồng các chuyên gia công nghệ của tôi tại đây .
Ngày 8 trước: Thử nghiệm hạt nhân ngữ nghĩa của Microsoft bằng GPT-4