Команда для обсуждения идей на CrewAI
Команда состоит из 4 агентов: критик, прагматик, представитель пользователей, генератор идей (Оптимист).
Пользователь закидывает идею, каждый агент высказывает свое мнение и обсуждают свои мысли. В конце обсуждения, пользователь получит вывод.
Пользователь может дополнительно задавать вопросы команде.
Подготовка
1) Установите crewai по инструкции из документации.
2) Создайте Crew
При установке выберите своего поставщика API и модель, укажите API ключ.
Если вы используете локальную LLM, например ollama, выберите ollama и любую модель. Затем в файле .env укажите нужную вам модель, например:
4) Перейдите в директорию с проектом.
5) Активируйте виртуальное окружение.
Linux\Mac
Windows
6) Установите crewai
#crewai
Команда состоит из 4 агентов: критик, прагматик, представитель пользователей, генератор идей (Оптимист).
Пользователь закидывает идею, каждый агент высказывает свое мнение и обсуждают свои мысли. В конце обсуждения, пользователь получит вывод.
Пользователь может дополнительно задавать вопросы команде.
Подготовка
1) Установите crewai по инструкции из документации.
2) Создайте Crew
crewai create crew team
При установке выберите своего поставщика API и модель, укажите API ключ.
Если вы используете локальную LLM, например ollama, выберите ollama и любую модель. Затем в файле .env укажите нужную вам модель, например:
MODEL=ollama/qwen3:8b
API_BASE=http://localhost:11434
4) Перейдите в директорию с проектом.
5) Активируйте виртуальное окружение.
Linux\Mac
.venv/Scripts/bin
Windows
.venv\Scripts\activate
6) Установите crewai
crewai install
#crewai
🔥8👍4
Пример реализации команды агентов
Файл config/agents.yaml
Файл config/tasks.yaml
#crewai
Файл config/agents.yaml
critic:
role: >
Критик
goal: >
Анализировать идеи критически, выявлять слабые места и потенциальные проблемы
backstory: >
Опытный аналитик с острым умом, который всегда находит недостатки и риски в любых предложениях
pragmatist:
role: >
Прагматик
goal: >
Оценивать практическую реализуемость идей и предлагать конкретные шаги
backstory: >
Практичный специалист, который фокусируется на том, как реально воплотить идеи в жизнь
user_advocate:
role: >
Представитель пользователей
goal: >
Защищать интересы пользователей и оценивать идеи с их точки зрения
backstory: >
Эксперт по пользовательскому опыту, который всегда думает о потребностях и удобстве конечных пользователей
idea_generator:
role: >
Генератор идей (Оптимист)
goal: >
Развивать и улучшать идеи, находить новые возможности и перспективы
backstory: >
Креативный мыслитель-оптимист, который видит потенциал в любой идее и умеет её развить
Файл config/tasks.yaml
discussion_task:
description: >
Проведите коллективное обсуждение идеи: {idea}
ВАЖНО: Это должна быть настоящая дискуссия с диалогом между участниками!
Процесс:
1. Критик высказывает свои опасения
2. Генератор идей отвечает на критику и предлагает решения
3. Прагматик оценивает предложенные решения
4. Представитель пользователей добавляет свою точку зрения
5. Все участники обсуждают спорные моменты
6. Приходят к общему выводу
Каждый участник должен реагировать на мнения других и вести диалог!
Организуйте настоящий диалог, а не просто сбор мнений!
expected_output: >
Всестороннее обсуждение идеи с выводами от каждого агента
agent: idea_generator
human_input: true
#crewai
👍5🔥4
Файл crew.py
Файл main.py
Запустить проект
#crewai
from typing import List
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
@CrewBase
class Team:
"""Команда для обсуждения идей с разными ролями"""
agents: List[BaseAgent]
tasks: List[Task]
@agent
def critic(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['critic'],
verbose=True
)
@agent
def pragmatist(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['pragmatist'],
verbose=True
)
@agent
def user_advocate(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['user_advocate'],
verbose=True
)
@agent
def idea_generator(self) -> Agent:
return Agent(
config=self.agents_config['idea_generator'],
verbose=True
)
@task
def discussion_task(self) -> Task:
return Task(
config=self.tasks_config['discussion_task']
)
@crew
def crew(self) -> Crew:
return Crew(
agents=self.agents,
tasks=self.tasks,
process=Process.sequential,
verbose=True
)
Файл main.py
import warnings
from team.crew import Team
warnings.filterwarnings("ignore", category=SyntaxWarning, module="pysbd")
def run():
"""Run the crew."""
idea = input("Ваш запрос (например, 'Открыть кофейню'): ")
try:
Team().crew().kickoff(inputs={"idea": idea})
except Exception as e:
raise Exception(f"An error occurred while running the crew: {e}")
Запустить проект
crewai run
#crewai
🔥7👍4
👉 Вступить в клуб
#crewai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Многие пробуют нейросети для работы с текстами или чтобы упростить рутинные задачи. Но результат часто разочаровывает.
С какими трудностями чаще всего сталкиваются:
✖️ модель пишет красиво, но не по делу
✖️ приходится десятки раз переформулировать запрос, а ответ всё равно не подходит
✖️ одно и то же задание даёт разные результаты — непредсказуемость мешает использовать нейросеть в работе
✖️ непонятно, как объяснить задачу модели так, чтобы она сделала именно то, что нужно
✖️ вместо экономии времени получается потеря времени
На самом деле проблема не в самой модели. Нейросеть работает ровно настолько хорошо, насколько точно сформулирован запрос.
Правильно составленный промпт превращает нейросеть в инструмент:
— для написания текстов под конкретные задачи
— для упрощения и автоматизации рутины
— для получения понятных и применимых ответов без “воды”
Я помогаю:
✅ разобрать ваши задачи и составить правильные промпты
✅ объясняю, как работать с LLM так, чтобы они давали предсказуемый результат
✅ обучаю простым приёмам, которые позволяют использовать нейросеть как помощника
Если хотите научиться получать результат, а не случайные ответы, 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
С какими трудностями чаще всего сталкиваются:
✖️ модель пишет красиво, но не по делу
✖️ приходится десятки раз переформулировать запрос, а ответ всё равно не подходит
✖️ одно и то же задание даёт разные результаты — непредсказуемость мешает использовать нейросеть в работе
✖️ непонятно, как объяснить задачу модели так, чтобы она сделала именно то, что нужно
✖️ вместо экономии времени получается потеря времени
На самом деле проблема не в самой модели. Нейросеть работает ровно настолько хорошо, насколько точно сформулирован запрос.
Правильно составленный промпт превращает нейросеть в инструмент:
— для написания текстов под конкретные задачи
— для упрощения и автоматизации рутины
— для получения понятных и применимых ответов без “воды”
Я помогаю:
Если хотите научиться получать результат, а не случайные ответы, 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3
Few-Shot Learning в промптах
Few-shot learning — это подход, при котором модель решает задачу, опираясь на несколько примеров (обычно 2–5). В контексте промптов это значит: вы показываете ИИ пары «запрос — ответ», и он учится воспроизводить логику и формат.
Зачем это нужно?
▫️Не нужно дообучать модель
▫️Работает с малым количеством данных
▫️Быстро, дёшево, эффективно
▫️Идеально для медицины, финансов, поддержки и других ниш с редкими данными
Как это работает и структура
Модель анализирует паттерны и применяет их к новому вводу.
Пример:
Ожидаемый ответ:
Где использовать?
✔️ Классификация (настроение, категории)
✔️ Переформулирование текста (разговорный → деловой стиль)
✔️ Извлечение данных (имена, даты, места) и т.д.
Советы:
- Давайте 2–5 релевантных и разнообразных примеров
- Используйте разделитель
- Сохраняйте одинаковый формат ответов
- Указывайте, какой нужен вывод: слово, JSON, список и т.д.
- Тестируйте и итерируйте
#ai #chatgpt
Few-shot learning — это подход, при котором модель решает задачу, опираясь на несколько примеров (обычно 2–5). В контексте промптов это значит: вы показываете ИИ пары «запрос — ответ», и он учится воспроизводить логику и формат.
Зачем это нужно?
▫️Не нужно дообучать модель
▫️Работает с малым количеством данных
▫️Быстро, дёшево, эффективно
▫️Идеально для медицины, финансов, поддержки и других ниш с редкими данными
Как это работает и структура
Пример 1 (запрос + ответ)
Пример 2 (запрос + ответ)
...
---
Новый запрос
Ответ:
Модель анализирует паттерны и применяет их к новому вводу.
Пример:
Отзыв: Еда была вкусной, обслуживание — на высшем уровне!
Эмоция: позитив
Отзыв: Ждал заказ 40 минут, а роллы были тёплыми.
Эмоция: негатив
---
Отзыв: Персонал грубый, музыка слишком громкая.
Эмоция:
Ожидаемый ответ:
негатив — модель уловила ключевые признаки. Где использовать?
✔️ Классификация (настроение, категории)
✔️ Переформулирование текста (разговорный → деловой стиль)
✔️ Извлечение данных (имена, даты, места) и т.д.
Советы:
- Давайте 2–5 релевантных и разнообразных примеров
- Используйте разделитель
--- - Сохраняйте одинаковый формат ответов
- Указывайте, какой нужен вывод: слово, JSON, список и т.д.
- Тестируйте и итерируйте
#ai #chatgpt
🔥6👍1
Рутина в бизнесе, которую можно отдать агентам
В бизнесе есть много процессов, которые повторяются и отнимают время: обработка заявок, отчёты, поддержка клиентов, подготовка документов.
Часто этим занимаются сотрудники вручную — хотя задачи однотипные и вполне можно поручить их агенту.
Примеры, где агенты уже применяются:
▫️ Поддержка клиентов — агент отвечает на типовые запросы, сортирует тикеты и подготавливает черновики ответов.
▫️ Отчёты и аналитика — сбор данных из разных систем и формирование структурированного отчёта с выводами.
▫️ Документы — извлечение данных из накладных, заполнение шаблонов, проверка корректности.
▫️ Маркетинг — генерация и адаптация текстов для рассылок и соцсетей, подбор заголовков и идей.
▫️ Внутренние процессы — напоминания, планирование задач, контроль сроков.
Разница в том, что агент работает не по жёсткому скрипту, а понимает контекст, может принимать решения и взаимодействовать с другими сервисами.
Для таких задач я использую CrewAI. Это инструмент, который позволяет собирать команду агентов, распределять роли и автоматизировать целые цепочки действий.
Что даёт консультация:
✅ разбор ваших процессов и поиск точек, где выгодно подключить агентов;
✅ рекомендации, как встроить CrewAI в работу;
✅ объяснение, как контролировать агентов и получать стабильный результат.
Если хотите понять, какие задачи в вашем бизнесе можно автоматизировать уже сейчас — 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
В бизнесе есть много процессов, которые повторяются и отнимают время: обработка заявок, отчёты, поддержка клиентов, подготовка документов.
Часто этим занимаются сотрудники вручную — хотя задачи однотипные и вполне можно поручить их агенту.
Примеры, где агенты уже применяются:
▫️ Поддержка клиентов — агент отвечает на типовые запросы, сортирует тикеты и подготавливает черновики ответов.
▫️ Отчёты и аналитика — сбор данных из разных систем и формирование структурированного отчёта с выводами.
▫️ Документы — извлечение данных из накладных, заполнение шаблонов, проверка корректности.
▫️ Маркетинг — генерация и адаптация текстов для рассылок и соцсетей, подбор заголовков и идей.
▫️ Внутренние процессы — напоминания, планирование задач, контроль сроков.
Разница в том, что агент работает не по жёсткому скрипту, а понимает контекст, может принимать решения и взаимодействовать с другими сервисами.
Для таких задач я использую CrewAI. Это инструмент, который позволяет собирать команду агентов, распределять роли и автоматизировать целые цепочки действий.
Что даёт консультация:
Если хотите понять, какие задачи в вашем бизнесе можно автоматизировать уже сейчас — 👉 пишите мне и записывайтесь на консультацию.
👉 @DJWOMS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7 6
Function Calling в AI: Как LLM взаимодействуют с внешними инструментами
Function calling — это способ, с помощью которого LLM может запрашивать данные у внешних систем, например, погоду, акции или базы данных.
Допустим, вы спрашиваете: "Какая погода в Москве?" — LLM не знает ответа без доступа к API сервиса погоды, но с помощью function calling она может получить точную информацию.
Как это работает?
1. AI формирует запрос "погода в Москве" и преобразует его в структурированный формат JSON.
2. Запрос отправляется на сервер, который выполняет действие, получает данные с сайта прогноза погоды.
3. Полученные данные возвращаются к AI, который формирует окончательный ответ: "Сегодня в Москве +15°C".
Пример
OpenAI ожидает
Function calling — это стратегический инструмент, позволяющий AI преодолеть ограничения внутренних знаний и взаимодействовать с реальным миром. Он делает модели более универсальными, способными решать задачи, требующие доступа к данным, расчетам или внешним системам.
#ai
Function calling — это способ, с помощью которого LLM может запрашивать данные у внешних систем, например, погоду, акции или базы данных.
Допустим, вы спрашиваете: "Какая погода в Москве?" — LLM не знает ответа без доступа к API сервиса погоды, но с помощью function calling она может получить точную информацию.
Как это работает?
1. AI формирует запрос "погода в Москве" и преобразует его в структурированный формат JSON.
2. Запрос отправляется на сервер, который выполняет действие, получает данные с сайта прогноза погоды.
3. Полученные данные возвращаются к AI, который формирует окончательный ответ: "Сегодня в Москве +15°C".
Пример
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Погода в Москве?"}],
tools=[{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"parameters": {"city": "Москва"}
}
}]
)
# Обрабатываем вызов
if tool_call := response.choices[0].message.tool_calls:
weather = requests.get(f"https://api.weather.com/{tool_call.function.arguments['city']}").json()
# Возвращаем данные в чат
final = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "Погода в Москве?"},
response.choices[0].message,
{"role": "tool", "content": str(weather), "tool_call_id": tool_call.id}
]
)
print(final.choices[0].message.content)
OpenAI ожидает
role: "tool".Function calling — это стратегический инструмент, позволяющий AI преодолеть ограничения внутренних знаний и взаимодействовать с реальным миром. Он делает модели более универсальными, способными решать задачи, требующие доступа к данным, расчетам или внешним системам.
#ai
👍6
Агенты под задачи бизнеса
В отличие от простых ботов или макросов, агент:
▫️ понимает задачу в контексте;
▫️ может выполнять цепочку действий, а не только один шаг;
▫️ обращается к API, CRM, документам и сервисам;
▫️ адаптируется под изменения в процессе.
Примеры применения
Агент для заявок — принимает обращения, распределяет по приоритетам и подготавливает ответы.
Агент для отчётов — собирает данные из разных систем и формирует сводку в нужном формате.
Агент для маркетинга — генерирует тексты для рассылок, постов и помогает планировать публикации.
Я занимаюсь разработкой таких агентов на CrewAI.
Что входит в услугу:
✅ анализ бизнес-процесса и подбор подходящей архитектуры;
✅ проектирование и разработка агента или команды агентов;
✅ интеграция с вашими сервисами и настройка логики работы;
✅ обучение вашей команды, как пользоваться и контролировать результат.
Это не “универсальный бот”, а решение под конкретные задачи вашего бизнеса.
Если хотите разобраться, какой агент может реально экономить деньги и время вашей компании 👉 пишите мне.
Запишитесь на консультацию — вместе разберём, нужны ли вам агенты или процессы можно улучшить другими способами с помощью нейросетей.
👉 @DJWOMS
В отличие от простых ботов или макросов, агент:
▫️ понимает задачу в контексте;
▫️ может выполнять цепочку действий, а не только один шаг;
▫️ обращается к API, CRM, документам и сервисам;
▫️ адаптируется под изменения в процессе.
Примеры применения
Агент для заявок — принимает обращения, распределяет по приоритетам и подготавливает ответы.
Агент для отчётов — собирает данные из разных систем и формирует сводку в нужном формате.
Агент для маркетинга — генерирует тексты для рассылок, постов и помогает планировать публикации.
Я занимаюсь разработкой таких агентов на CrewAI.
Что входит в услугу:
Это не “универсальный бот”, а решение под конкретные задачи вашего бизнеса.
Если хотите разобраться, какой агент может реально экономить деньги и время вашей компании 👉 пишите мне.
Запишитесь на консультацию — вместе разберём, нужны ли вам агенты или процессы можно улучшить другими способами с помощью нейросетей.
👉 @DJWOMS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
In-Context Learning — обучение LLM в контексте
Одна из самых сильных сторон больших языковых моделей — способность учиться на лету, без дообучения или изменения параметров. Это и есть In-Context Learning (ICL).
Когда вы вводите промпт с инструкцией или примерами, модель не "знает" их заранее. Она буквально строит логику ответа внутри текущего контекста. Контекст становится временной "памятью" и пространством для рассуждений.
Почему это важно?
▪️ ICL позволяет использовать одну и ту же модель для десятков задач без отдельного обучения.
▪️ Качество ответа напрямую зависит от того, как мы формулируем подсказку: порядок информации, стиль и даже примеры в промпте способны радикально менять результат.
▪️ Это фундамент для техник вроде few-shot prompting и chain-of-thought.
Чем ICL отличается от few-shot?
Few-shot prompting — это частный случай In-Context Learning. Мы даём модели несколько примеров "вопрос–ответ", чтобы она уловила шаблон.
Но ICL шире: модель может адаптироваться даже без примеров (zero-shot) или с одним примером (one-shot) — достаточно правильно задать инструкцию.
Пример one-shot In-Context Learning
#ai #icl
Одна из самых сильных сторон больших языковых моделей — способность учиться на лету, без дообучения или изменения параметров. Это и есть In-Context Learning (ICL).
Когда вы вводите промпт с инструкцией или примерами, модель не "знает" их заранее. Она буквально строит логику ответа внутри текущего контекста. Контекст становится временной "памятью" и пространством для рассуждений.
Почему это важно?
▪️ ICL позволяет использовать одну и ту же модель для десятков задач без отдельного обучения.
▪️ Качество ответа напрямую зависит от того, как мы формулируем подсказку: порядок информации, стиль и даже примеры в промпте способны радикально менять результат.
▪️ Это фундамент для техник вроде few-shot prompting и chain-of-thought.
Чем ICL отличается от few-shot?
Few-shot prompting — это частный случай In-Context Learning. Мы даём модели несколько примеров "вопрос–ответ", чтобы она уловила шаблон.
Но ICL шире: модель может адаптироваться даже без примеров (zero-shot) или с одним примером (one-shot) — достаточно правильно задать инструкцию.
Пример one-shot In-Context Learning
Задача: Определи тональность отзыва (Позитивный, Нейтральный или Негативный).
Пример:
Отзыв: "Очень понравился сервис, всё быстро и удобно."
Ответ: Позитивный
---
Отзыв: "Поддержка ответила быстро, помогли решить проблему."
Ответ:
#ai #icl
👍7 3
Длинные промпты позволяют учитывать больше данных, но без структуры они снижают точность ответов. Основная задача — удерживать баланс между объёмом и структурой.
Основные подходы:
▫️ Определите цель и четко сформулируйте, что нужно получить от модели. Например: "Извлеки ключевые идеи из документа и сформулируйте их в виде списка".
▫️ Текст разбивайте на логические части: списки, блоки, подзаголовки.
▫️ Удалите лишнюю информацию, оставьте только ключевые данные.
▫️ Разбивайте задачи на шаги.
▫️ Указывайте формат ответа (список, JSON и т.п.).
▫️ Учитывайте ограничения модели, проверяйте поддерживаемое количество токенов
В новых моделях расширено контекстное окно (до 100K токенов, Claude 1M токенов) и поддерживается интеграция с RAG для доступа к внешним данным. Качество зависит от структуры, а не от объёма.
Длинные промпты требуют строгой организации информации. Чёткая структура и форматирование, повышают точность и снижают риск потери данных.
👉 Мой клуб по нейросетям
#ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1 7
Chain-of-Thought логика через пошаговые объяснения
Chain-of-Thought (CoT) — это метод, позволяющий LLM формировать и объяснять логику решения задач. В отличие от стандартных ответов, модель выводит пошаговое рассуждение, что повышает точность и прозрачность. Например, при решении уравнения или анализа текста LLM объясняет каждый этап.
В чем польза
1. Понятнее человеку, видно ход решения.
2. Меньше ошибок, каждый шаг можно проверить.
3. Понятно, как получен вывод.
4. Обучающий эффект, рассуждения можно повторно использовать.
Области применения
- Математика
- Генерация кода
- Анализ текста
- Решение задач по логике и головоломок
- Планирование и стратегия
- Принятие решений, оценка "за" и "против" с рассуждениями
- Анализ данных и таблиц
- Научные объяснения, анализа исследования
- Обучение и экзаменационные задачи
- Юридический анализ, логика применения закона или правил к конкретному кейсу
Применение
🔹 Используйте промпты с подсказками
- Например: "Объясни каждый шаг решения" и модель покажет логику
🔹 Попросите модель уточнить объяснения или привести примеры
🔹 Комбинируйте CoT с Role Prompting или Few-Shot Learning
Вариант без CoT
Вариант с CoT, просим пошаговое рассуждать
Примечание: поддержка детальных рассуждений зависит от модели и запроса. На сложных задачах добавляйте примеры и проверяйте факты.
#ai #cot
Chain-of-Thought (CoT) — это метод, позволяющий LLM формировать и объяснять логику решения задач. В отличие от стандартных ответов, модель выводит пошаговое рассуждение, что повышает точность и прозрачность. Например, при решении уравнения или анализа текста LLM объясняет каждый этап.
В чем польза
1. Понятнее человеку, видно ход решения.
2. Меньше ошибок, каждый шаг можно проверить.
3. Понятно, как получен вывод.
4. Обучающий эффект, рассуждения можно повторно использовать.
Области применения
- Математика
- Генерация кода
- Анализ текста
- Решение задач по логике и головоломок
- Планирование и стратегия
- Принятие решений, оценка "за" и "против" с рассуждениями
- Анализ данных и таблиц
- Научные объяснения, анализа исследования
- Обучение и экзаменационные задачи
- Юридический анализ, логика применения закона или правил к конкретному кейсу
Применение
🔹 Используйте промпты с подсказками
- Например: "Объясни каждый шаг решения" и модель покажет логику
🔹 Попросите модель уточнить объяснения или привести примеры
🔹 Комбинируйте CoT с Role Prompting или Few-Shot Learning
Вариант без CoT
Ответь одним числом.
Клиент купил 3 товара по 1200.
Скидка 15% применяется только к товарам.
Промокод −200 применяется после скидки, но до доставки.
Доставка 350 (без НДС).
НДС 20% начисляется только на товары после скидки и промокода; доставку не облагай.
Какова итоговая сумма к оплате?
Вариант с CoT, просим пошаговое рассуждать
Решай по шагам и показывай промежуточные суммы. Не округляй до финала.
В конце выведи строку строго в формате: Итог: <число>
Исходные данные:
— 3 товара по 1200
— Скидка 15% на товары
— Промокод −200 после скидки
— Доставка 350 без НДС
— НДС 20% только на товары
Примечание: поддержка детальных рассуждений зависит от модели и запроса. На сложных задачах добавляйте примеры и проверяйте факты.
#ai #cot
1🔥13👍2
Рассуждение (reasoning) в LLM: ключ к решению сложных задач
В современных LLM рассуждение позволяет моделям анализировать данные, принимать обоснованные решения и решать задачи, требующие логики. Например, вместо простого ответа на вопрос о времени в пути, модель может объяснить шаги расчета.
Рассуждение в LLM — это способность модели выявлять закономерности, связывать информацию и обосновывать выводы. Это важно для задач анализа, прогнозирования и создания новых знаний.
Chain-of-Thought (CoT) — метод, который заставляет модель формировать логические цепочки. Например, при решении математической задачи модель объясняет каждый шаг.
ReAct Prompting — комбинированный подход, объединяющий рассуждение и действия. Модель может выполнять вычисления или поиск информации, а затем обосновывать результат.
Применение
- Решение математических и логических задач.
- Анализ текста, суммирование документов или поиск ключевых моментов.
- Автоматизация обслуживания клиентов, ответы на запросы и обработка жалоб.
- Рассуждение повышает точность ответов в критических областях (медицина, финансы).
- и т.д и т.п.
Во многих современных LLM уже встроено рассуждение которое можно активировать. ChatGPT 5 сам принимает решение когда нужно включить рассуждение.
👉 Мой частный клуб по нейросетям
#ai #reasoning
В современных LLM рассуждение позволяет моделям анализировать данные, принимать обоснованные решения и решать задачи, требующие логики. Например, вместо простого ответа на вопрос о времени в пути, модель может объяснить шаги расчета.
Рассуждение в LLM — это способность модели выявлять закономерности, связывать информацию и обосновывать выводы. Это важно для задач анализа, прогнозирования и создания новых знаний.
Chain-of-Thought (CoT) — метод, который заставляет модель формировать логические цепочки. Например, при решении математической задачи модель объясняет каждый шаг.
ReAct Prompting — комбинированный подход, объединяющий рассуждение и действия. Модель может выполнять вычисления или поиск информации, а затем обосновывать результат.
Применение
- Решение математических и логических задач.
- Анализ текста, суммирование документов или поиск ключевых моментов.
- Автоматизация обслуживания клиентов, ответы на запросы и обработка жалоб.
- Рассуждение повышает точность ответов в критических областях (медицина, финансы).
- и т.д и т.п.
Во многих современных LLM уже встроено рассуждение которое можно активировать. ChatGPT 5 сам принимает решение когда нужно включить рассуждение.
👉 Мой частный клуб по нейросетям
#ai #reasoning
1👍6