Świat biznesu i prawa jest wypełniony skomplikowanymi umowami i dokumentami, które muszą być dokładnie przeczytane, aby upewnić się, że są zrozumiałe, zgodne z litanią praw i zasad, a także prawidłowo wypełnione i zaktualizowane. Śledzenie spraw prawnych i ustaleń jest praca w pełnym wymiarze godzin.
Niektóre z tych dokumentów mogą mieć setki stron, a ich przeglądanie zajmuje wiele godzin. Mayo Oshin, inżynier sztucznej inteligencji w Wielkiej Brytanii, chce to zmienić za pomocą AI. Najnowszy projekt Oshina, nazwany Warren Buffett, jest skierowany do sektora finansowego i dokumentów.
Zbudowałem analityka finansowego GPT-4 „Warren Buffett” do „czatowania” z i analizowania wielu plików PDF (~1000 stron) z @elonmusk’s Tesla 10- k annual reports (2020-2022)gpt4 openai investing stocks finance pic. twitter.com/AX75f28mBA
– Mayo (@mayowaoshin) 27 marca 2023
Oshin mówi, że nazwał bota imieniem Buffetta, ponieważ został on zaprojektowany do analizowania dokumentów finansowych w stylu słynnego inwestora wartościowego.
Z siedzibą w Londynie, w Anglii, Oshin przyczynia się do powstania open-source’owego frameworka o nazwie LangChain, który dostarcza różnych narzędzi i zasobów ułatwiających rozwój aplikacji AI.
FYI this was powered by @LangChainAI , @pinecone and @OpenAI
– Mayo (@mayowaoshin) March 27, 2023
„Trendem wśród firm jest włączenie koncepcji retrievingu do swoich systemów AI” – powiedział Oshin w wywiadzie dla TCN. Retrieval odnosi się do zdolności do „czatowania z danymi”, a ta funkcja, dodał Mayo, stała się kluczową potrzebą dla wielu firm.
Jako osoba, która od pewnego czasu eksperymentuje z możliwościami retrievalu, Oshin mówi, że dostrzegł rosnące zapotrzebowanie na praktyczne przykłady zastosowania tej technologii do różnych typów dokumentów i danych.
„Pojawiło się wiele skarg na to, jak długo trwa czytanie raportów rocznych” – powiedział. „Na przykład inwestorzy w Tesli mogą chcieć nadać sens aktualnym czynnikom ryzyka lub temu, jak radzi sobie zarząd, ale raporty roczne mogą mieć setki stron”.
Celem projektu jest pokazanie, w jaki sposób AI może pomóc w analizie dużych i złożonych dokumentów, ułatwiając i przyspieszając wydobycie odpowiednich informacji za pomocą możliwości wyszukiwania, które pozwalają użytkownikom konwersować z danymi i otrzymywać znaczące spostrzeżenia, co, miejmy nadzieję, prowadzi do lepszego podejmowania decyzji.
„Możesz myśleć o tym jak o pobieraniu odpowiednich sekcji dokumentu, w przeciwieństwie do konieczności czytania całego dokumentu, ale robi to w oparciu o język naturalny” – powiedział Oshin.
Jak wyjaśnił, ideą stojącą za chatbotem było zademonstrowanie, że bot jest zdolny do czegoś więcej niż tylko jednokierunkowe interakcje, na których skupiały się dyskusje wokół AI.
„Zazwyczaj wiąże się to z wykorzystaniem [ChatGPT] do wykonania konkretnego zadania na pojedynczym pliku PDF lub fragmencie informacji” – powiedział. „Chciałem jednak podkreślić, że demo może wykonywać analizy w czasie przy użyciu podejścia opartego na szeregach czasowych”. Jednym z przykładów jest analiza wyników przepływów pieniężnych na przestrzeni kilku lat w celu ujawnienia trendów.
Tutorial Youtube Video: https://t.co/Ocu3tVLKLS
Github repo (proszę zauważyć, że jest to oryginalny szablon użyty do dema dostosowanego do tego usecase): https://t.co/DZ0sMKZpx8
Mój wizualny diagram architektury chatbota pdf poniżej…. pic.twitter.com/VPjMZUDICv
– Mayo (@mayowaoshin) 27 marca 2023
„Wiele osób uważa, że AI jest drogie, ale w rzeczywistości może być opłacalne” – powiedział Oshin, dodając, że jego zdaniem powodem, dla którego technologia stała się wirusowa, jest to, że ludzie są zarówno podekscytowani, jak i przerażeni tym, co AI oznacza dla pracy nad wiedzą. Przyznaje, że jest to obawa, która napędza część zainteresowania i dyskusji wokół AI i jej wpływu na pracowników.
„To, co jest przerażające, to ludzie pracujący nad badaniami nad AI, sami nie wiedzą nawet, do czego jest zdolna” – dodaje Oshin. „Kiedy masz do czynienia z czymś, co zaczyna myśleć za siebie, to jest to szara strefa. „
