Стажировка по проекту
Компания: Платрум
Нейро-консультант для внутренней документации и Алгоритм для генерации учебных материалов
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Выходные данные
Разработка инструмента, способного быстро и точно отвечать на вопросы клиентов и сотрудников, связанных с внутренней документацией компании
Обеспечить сотрудникам и клиентам Платрума быстрый доступ к нужной информации, повышая тем самым эффективность работы
Документация компании Платрум по работе с системой
Итог:
В течение трех месяцев был создан и оптимизирован нейро-консультант, который значительно упростил работу с документацией компании по собственному продукту
- Высокоэффективный нейро-консультант;
- Оптимизированная база знаний компании.
В течение трех месяцев был создан и оптимизирован нейро-консультант, который значительно упростил работу с документацией компании по собственному продукту
Нейро-консультант для внутренней документации
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Выходные данные
Обеспечить преподавателям и методистам удобный инструмент для создания образовательных материалов
Ускорить процесс подготовки тестов и улучшить качество образовательных материалов
- Текстовые документы на русском языке;
- Модель ChatGPT
Итог:
Разработан и протестирован алгоритм, который представляет собой прорыв в методиках обучения и самоподготовки
- Алгоритм для создания качественных образовательных материалов;
- Проведение серии тестов для достижения точности алгоритма.
Разработан и протестирован алгоритм, который представляет собой прорыв в методиках обучения и самоподготовки
Алгоритм для генерации учебных материалов
Участники
команды проекта
команды проекта
- Лунева СветланаТимлид проектаСветлана- руководитель группы разработчиков, отвечала за полную разработку проекта
- Хорькова ЕвгенияРуководитель Центр бухгалтерского учёта, индивидуальный предприниматель
- Анализ базы знаний и обработка текстовых данных;
- Поиск лучших вариантов подбора релевантной информации;
- Составление неоднозначных вопросов для тестирования;
- Создание и тестирование альтернативных способ выдачи ответов (за счет введения категорий);
- Тестирование результатов
- Оболенский ИванLead research manager in Cyber Security, DevOps, ML
- Работа с данными, применение методов машинного обучения и алгоритмов;
- Выполнение веб-скрапинга и анализа данных;
- Применение методов NLP и интеграции с OpenAI API;
- Оценка и кластеризование ответов;
- Разработка алгоритмов автоконтроля ответов и оптимизации запросов
- Жидяевская ВероникаСоветник по экономике и финансам Госкорпорации
- Расшифровка видеоинструкции с Youtube с использованием модели Whisper;
- Формирование базы знаний с таймкодами;
- Разработка вариантов инструкций для нейро консультанта;
- Тестирование ответов на вопросы
- Томашевский ДмитрийИНЖЕНЕР-СИСТЕМОТЕХНИК / ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬ
- Осуществление выбора метода сбора базы знаний и проведение экспериментов;
- Анализ методов сбора данных и инструментов для работы с табличными данными;
- Разработка промптов для генерации тестовых вопросов
- Пузанков ВадимМаркетолог
- Работа над базой знаний;
- Тестирование базы знаний с использованием chatGPT 3.5;
- Создание и оптимизация модели нейроконсультанта
- Ковалевский Дмитрий
- Разработка алгоритма генератора вопросов;
- Подготовка телеграм-ботов по первому и второму проектам;
- Подготовка докер-контейнер для интеграции по второму проекту;
- Участие в работе над созданием базы знаний
- Шляпников СергейИнженер строитель – технолог / Малоэтажное строительство домов и коттеджей
- Тестирование базы знаний
Демонстрация проекта
Благодарность университетУ