तपाईलाई थाहा होला, मेरो टोली र मैले Qlik समुदायमा एउटा ब्राउजर विस्तार ल्याएका छौं जसले Qlik र Git लाई एकीकृत रूपमा ड्यासबोर्ड संस्करणहरू सुरक्षित गर्न, अन्य विन्डोजहरूमा स्विच नगरिकन ड्यासबोर्डहरूको लागि थम्बनेलहरू बनाउँछ। यसो गर्दा, हामी Qlik विकासकर्ताहरूलाई महत्त्वपूर्ण समय बचत गर्छौं र दैनिक आधारमा तनाव कम गर्छौं।
म सधैं Qlik विकास प्रक्रिया सुधार गर्न र दैनिक दिनचर्या अनुकूलन गर्ने तरिकाहरू खोज्छु। त्यसैले ओपनएआई वा साझा ठूला भाषा मोडेलद्वारा सबैभन्दा धेरै हाइप गरिएको विषय, ChatGPT, र GPT-n लाई बेवास्ता गर्न धेरै गाह्रो छ।
ठूला भाषा मोडेलहरू, GPT-n, कसरी काम गर्छ भन्ने बारे भाग छोडौं। यसको सट्टा, तपाइँ ChatGPT लाई सोध्न सक्नुहुन्छ वा Steven Wolfram द्वारा उत्कृष्ट मानव व्याख्या पढ्न सक्नुहुन्छ।
म अलोकप्रिय थेसिसबाट सुरु गर्नेछु, "डेटाबाट GPT-n जेनेरेट गरिएको इनसाइटहरू एक जिज्ञासा-शमन खेलौना हो" र त्यसपछि वास्तविक जीवनका उदाहरणहरू साझा गर्नेछु जहाँ हामीले काम गरिरहेका AI सहायकले दिनचर्या कार्यहरू स्वचालित गर्न सक्छ, थप जटिलताहरूको लागि खाली समय। BI-विकासकर्ता/विश्लेषकहरूको लागि विश्लेषण र निर्णय लिने।
मेरो बाल्यकाल देखि AI सहायक
GPT-n लाई तपाईंलाई बहकाउन नदिनुहोस्
... यो केवल चीजहरू भनिरहेको छ जुन यसको प्रशिक्षण सामग्रीमा "जस्तो लाग्थ्यो" को आधारमा "सही सुनिन्छ"। © Steven Wolfram
त्यसोभए, तपाईं दिनभर ChatGPT सँग कुराकानी गर्दै हुनुहुन्छ। र अचानक, एक शानदार विचार दिमागमा आउँछ: "म ChatGPT लाई डेटाबाट कार्ययोग्य अन्तरदृष्टि उत्पन्न गर्न प्रोम्प्ट गर्नेछु!"
सबै व्यापारिक डाटा र डाटा मोडेलहरू सहित OpenAI API प्रयोग गरेर GPT-n मोडेलहरूलाई खुवाउनु भनेको कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्ने ठूलो प्रलोभन हो, तर यहाँ महत्त्वपूर्ण कुरा हो - GPT-3 वा उच्चको रूपमा ठूलो भाषा मोडेलको लागि प्राथमिक कार्य कसरी पत्ता लगाउनु हो। दिइएको पाठको टुक्रा जारी राख्न। अर्को शब्दमा, यसले वेबमा र पुस्तकहरू र यसमा प्रयोग गरिएका अन्य सामग्रीहरूमा के छ भन्ने "ढाँचा पछ्याउँछ"।
यस तथ्यको आधारमा, त्यहाँ छवटा तर्कसंगत तर्कहरू छन् किन GPT-n उत्पन्न अन्तर्दृष्टिहरू मानव मस्तिष्क भनिने विचार जनरेटरको लागि तपाईंको जिज्ञासा र इन्धन आपूर्तिकर्तालाई निभाउनको लागि एउटा खेलौना हो:
- GPT-n, ChatGPT ले अन्तर्दृष्टि उत्पन्न गर्न सक्छ जुन सान्दर्भिक वा अर्थपूर्ण छैन किनभने यसमा डेटा र यसको सूक्ष्मताहरू बुझ्नको लागि आवश्यक सन्दर्भको अभाव - सन्दर्भको अभाव।
- GPT-n, ChatGPT ले डाटा प्रोसेसिङमा त्रुटिहरू वा त्रुटिपूर्ण एल्गोरिदमहरू - शुद्धताको कमीको कारणले गलत अन्तरदृष्टि उत्पन्न गर्न सक्छ।
- GPT-n मा मात्र भर पर्दा, अन्तर्दृष्टिको लागि ChatGPT ले मानव विज्ञहरूबाट आलोचनात्मक सोच र विश्लेषणको कमी निम्त्याउन सक्छ, जसले सम्भावित रूपमा गलत वा अपूर्ण निष्कर्ष निम्त्याउन सक्छ — स्वचालनमा अत्यधिक निर्भरता।
- GPT-n, ChatGPT ले यसलाई प्रशिक्षण दिइएको डेटाको कारणले पक्षपाती अन्तर्दृष्टिहरू उत्पन्न गर्न सक्छ, सम्भावित रूपमा हानिकारक वा भेदभावपूर्ण परिणामहरू निम्त्याउन सक्छ — पूर्वाग्रहको जोखिम।
- GPT-n, ChatGPT ले BI विश्लेषणलाई ड्राइभ गर्ने व्यावसायिक लक्ष्यहरू र उद्देश्यहरूको गहिरो बुझाइको कमी हुन सक्छ, जसले गर्दा समग्र रणनीतिसँग मिल्दोजुल्दो नभएका सिफारिसहरू निम्त्याउँछ — व्यापार लक्ष्यहरूको सीमित बुझाइ।
- व्यवसायिक-महत्वपूर्ण डेटालाई विश्वास गर्दै र यसलाई "ब्ल्याक बक्स" सँग साझेदारी गर्नाले आत्म-सिकाउन सक्ने TOP व्यवस्थापनको उज्यालो हेडहरूमा यो विचार उत्पन्न हुनेछ जुन तपाईंले आफ्ना प्रतिस्पर्धीहरूलाई कसरी जित्ने भनेर सिकाउँदै हुनुहुन्छ — विश्वासको कमी। हामीले यो पहिले नै देखेका थियौं जब पहिलो क्लाउड डाटाबेसहरू जस्तै Amazon DynamoDB देखा पर्न थाल्यो।
कम्तिमा एउटा तर्क प्रमाणित गर्न, ChatGPT कसरी विश्वस्त लाग्न सक्छ जाँच गरौं। तर केही अवस्थामा, यो सही छैन।
म ChatGPT लाई साधारण गणना 965 * 590 हल गर्न सोध्नेछु र त्यसपछि यसलाई चरण-दर-चरण परिणामहरू व्याख्या गर्न सोध्नेछु।
५६८ ३५० ?! उफ्... केही गडबड भयो।
मेरो मामलामा, ChatGPT प्रतिक्रियामा एक भ्रम बिग्रियो किनभने जवाफ 568,350 गलत छ।
दोस्रो शट बनाउनुहोस् र ChatGPT लाई चरण-दर-चरण परिणामहरू व्याख्या गर्न सोध्नुहोस्।
राम्रो शट! तर अझै पनि गलत…
ChatGPT ले चरण-दर-चरण व्याख्यामा प्रेरक हुन प्रयास गर्दछ, तर यो अझै गलत छ।
सन्दर्भ महत्त्वपूर्ण छ। फेरि प्रयास गरौं तर "कार्यको रूपमा ..." प्रोम्प्टको साथ उही समस्या फिड गरौं।
बिंगो! 569 350 सही उत्तर हो
तर यो एउटा यस्तो केस हो जहाँ सामान्यीकरणको प्रकार न्यूरल नेटले सजिलै गर्न सक्छ - के हो 965*590 - पर्याप्त हुनेछैन; एक वास्तविक कम्प्युटेशनल एल्गोरिथ्म आवश्यक छ, तथ्याङ्कमा आधारित दृष्टिकोण मात्र होइन।
कसलाई थाहा छ... सायद AI ले विगतमा गणित शिक्षकहरूसँग सहमति जनायो र माथिल्लो कक्षासम्म क्याल्कुलेटर प्रयोग गर्दैन।
अघिल्लो उदाहरणमा मेरो प्रम्प्ट सीधा भएकोले, तपाइँ चाँडै ChatGPT बाट प्रतिक्रियाको भ्रम पहिचान गर्न सक्नुहुन्छ र यसलाई ठीक गर्ने प्रयास गर्नुहोस्। तर के हुन्छ यदि मतिभ्रम प्रश्नहरूको जवाफमा बिच्छेद भयो भने:
- कुन विक्रेता सबैभन्दा प्रभावकारी छ?
- मलाई पछिल्लो त्रैमासिकको राजस्व देखाउनुहोस्।
यसले हामीलाई मशरूम बिना, भ्रम-संचालित निर्णयमा लैजान सक्छ।
निस्सन्देह, म निश्चित छु कि जेनेरेटिभ एआईको क्षेत्रमा संकुचित रूपमा केन्द्रित समाधानहरूको विकासका कारण मेरा माथिका धेरै तर्कहरू केही महिना वा वर्षहरूमा अप्रासंगिक हुनेछन्।
GPT-n का सीमितताहरूलाई बेवास्ता गरिनु हुँदैन, व्यवसायहरूले अझै पनि मानव विश्लेषकहरूको बल प्रयोग गरेर अझ बलियो र प्रभावकारी विश्लेषणात्मक प्रक्रिया सिर्जना गर्न सक्छन् (यो हास्यास्पद छ कि मैले मानवलाई हाइलाइट गर्नुपर्छ) र एआई सहायकहरू। उदाहरणका लागि, एउटा परिदृश्यलाई विचार गर्नुहोस् जहाँ मानव विश्लेषकहरूले ग्राहक मन्थनमा योगदान गर्ने कारकहरू पहिचान गर्ने प्रयास गर्छन्। GPT-3 वा उच्च द्वारा संचालित AI सहायकहरू प्रयोग गरेर, विश्लेषकले द्रुत रूपमा सम्भावित कारकहरूको सूची उत्पन्न गर्न सक्छ, जस्तै मूल्य निर्धारण, ग्राहक सेवा, र उत्पादनको गुणस्तर, त्यसपछि यी सुझावहरूको मूल्याङ्कन गर्न, डेटाको थप अनुसन्धान गर्न, र अन्ततः सबैभन्दा सान्दर्भिक कारकहरू पहिचान गर्न सक्छ। जसले ग्राहकलाई मन्थन गराउँछ।
मलाई मानव-जस्तो पाठहरू देखाउनुहोस्
मानव विश्लेषक ChatGPT लाई प्रम्प्ट गर्दै
AI सहायकलाई तपाईंले अहिले अनगिन्ती घण्टा बिताउनुहुने कार्यहरू स्वचालित गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो स्पष्ट छ, तर GPT-3 र उच्च जस्ता ठूला भाषा मोडेलहरू द्वारा संचालित AI सहायकहरू राम्रोसँग परीक्षण गरिएका छन् - मानव-जस्तै पाठहरू उत्पन्न गर्ने क्षेत्रलाई नजिकबाट हेरौं।
BI विकासकर्ताहरूको दैनिक आधार कार्यहरूमा तिनीहरूको गुच्छा छन्:
- चार्टहरू, पाना शीर्षकहरू, र विवरणहरू लेख्दै। GPT-3 र उच्चले हामीलाई द्रुत रूपमा जानकारीमूलक र संक्षिप्त शीर्षकहरू उत्पन्न गर्न मद्दत गर्न सक्छ, हाम्रो डेटा भिजुअलाइजेशन निर्णयकर्ताहरूका लागि बुझ्न र नेभिगेट गर्न सजिलो छ र "एज .." प्रम्प्ट प्रयोग गरेर।
- कोड कागजात। GPT-3 र उच्चको साथ, हामी हाम्रो टोलीका सदस्यहरूलाई कोडबेस बुझ्न र मर्मत गर्न सजिलो बनाउँदै द्रुत रूपमा राम्रोसँग कागजातित कोड स्निपेटहरू सिर्जना गर्न सक्छौं।
- मास्टर वस्तुहरू सिर्जना गर्दै (व्यापार शब्दकोश)। एआई सहायकले विभिन्न डाटा पोइन्टहरूको लागि सटीक र संक्षिप्त परिभाषाहरू प्रदान गरेर, अस्पष्टता घटाएर, र राम्रो टोली संचारलाई बढावा दिएर व्यापक व्यापार शब्दकोश निर्माण गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
- एपमा पानाहरू/ड्यासबोर्डहरूका लागि आकर्षक थम्बनेल (कभरहरू) सिर्जना गर्दै। GPT-n ले आकर्षक र दृश्यात्मक रूपमा आकर्षक थम्बनेलहरू उत्पन्न गर्न सक्छ, प्रयोगकर्ता अनुभव सुधार गर्न र प्रयोगकर्ताहरूलाई उपलब्ध डाटा अन्वेषण गर्न प्रोत्साहित गर्न सक्छ।
- Power BI मा Qlik Sense / DAX प्रश्नहरूमा सेट-विश्लेषण अभिव्यक्तिहरू द्वारा गणना सूत्रहरू लेख्दै। GPT-n ले हामीलाई यी अभिव्यक्तिहरू र प्रश्नहरू अझ प्रभावकारी रूपमा ड्राफ्ट गर्न मद्दत गर्न सक्छ, सूत्रहरू लेख्नमा बिताएको समय घटाउन र डेटा विश्लेषणमा ध्यान केन्द्रित गर्न अनुमति दिन्छ।
- डाटा लोड स्क्रिप्टहरू (ETL) लेख्दै। GPT-n ले ETL स्क्रिप्टहरू सिर्जना गर्न, डेटा रूपान्तरण स्वचालित गर्न, र प्रणालीहरूमा डेटा स्थिरता सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
- समस्या निवारण डाटा र अनुप्रयोग मुद्दाहरू। GPT-n ले सम्भावित समस्याहरू पहिचान गर्न र साझा डाटा र अनुप्रयोग समस्याहरूको लागि समाधान प्रस्ताव गर्न मद्दत गर्न सुझावहरू र अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्न सक्छ।
- डाटा मोडेलमा प्राविधिकबाट व्यवसायमा क्षेत्रहरू पुन: नामाकरण गर्दै। GPT-n ले हामीलाई प्राविधिक शब्दहरूलाई थप पहुँचयोग्य व्यापारिक भाषामा अनुवाद गर्न मद्दत गर्न सक्छ, जसले डाटा मोडेललाई केही क्लिकहरूमा गैर-प्राविधिक सरोकारवालाहरूलाई बुझ्न सजिलो बनाउँछ।
GPT-n मोडेलहरूद्वारा सञ्चालित एआई सहायकहरूले हामीलाई नियमित कार्यहरू स्वचालित गरेर र थप जटिल विश्लेषण र निर्णय लिने समय खाली गरेर हाम्रो काममा अझ प्रभावकारी र प्रभावकारी बन्न मद्दत गर्न सक्छन्।
र यो क्षेत्र हो जहाँ Qlik Sense को लागि हाम्रो ब्राउजर विस्तारले मूल्य प्रदान गर्न सक्छ। हामीले आगामी रिलीजको लागि तयारी गरेका छौं — AI सहायकको, जसले Qlik विकासकर्ताहरूका लागि एनालिटिक्स एपहरू विकास गर्दा शीर्षक र विवरण जेनेरेशन ल्याउनेछ।
यी नियमित कार्यहरूका लागि OpenAI API द्वारा जरिवाना-ट्यून गरिएको GPT-n प्रयोग गरेर, Qlik विकासकर्ताहरू र विश्लेषकहरूले आफ्नो दक्षतामा उल्लेखनीय सुधार गर्न सक्छन् र जटिल विश्लेषण र निर्णय-प्रक्रियामा थप समय दिन सक्छन्। यो दृष्टिकोणले यो पनि सुनिश्चित गर्दछ कि हामीले GPT-n को शक्तिहरूको लाभ उठाउछौं जबकि महत्वपूर्ण डेटा विश्लेषण र अन्तर्दृष्टि उत्पादनको लागि यसमा निर्भर हुने जोखिमहरू कम गर्दछ।
निष्कर्ष
अन्तमा, मलाई, कृपया ChatGPT लाई बाटो दिनुहोस्:
Qlik Sense र अन्य व्यापारिक खुफिया उपकरणहरूको सन्दर्भमा GPT-n को सीमितता र सम्भावित अनुप्रयोगहरू दुवै पहिचान गर्नाले सम्भावित जोखिमहरूलाई कम गर्दै संगठनहरूलाई यस शक्तिशाली AI प्रविधिको अधिकतम उपयोग गर्न मद्दत गर्दछ। GPT-n-उत्पन्न अन्तर्दृष्टिहरू र मानव विशेषज्ञता बीचको सहकार्यलाई बढावा दिएर, संगठनहरूले एआई र मानव विश्लेषकहरू दुवैको शक्तिलाई पूंजीकृत गर्ने बलियो विश्लेषणात्मक प्रक्रिया सिर्जना गर्न सक्छन्।
हाम्रो आगामी उत्पादन रिलीजको फाइदाहरू अनुभव गर्ने पहिलो व्यक्तिहरू मध्ये हुन, हामी तपाईंलाई हाम्रो प्रारम्भिक पहुँच कार्यक्रमको लागि फारम भर्न आमन्त्रित गर्न चाहन्छौं। कार्यक्रममा सामेल भएर, तपाईंले नवीनतम सुविधाहरू र संवर्द्धनहरूमा विशेष पहुँच प्राप्त गर्नुहुनेछ जसले तपाईंलाई तपाईंको Qlik विकास कार्यप्रवाहहरूमा AI सहायकको शक्ति प्रयोग गर्न मद्दत गर्नेछ। कर्भ भन्दा अगाडि रहन र तपाईंको संगठनको लागि एआई-संचालित अन्तर्दृष्टिहरूको पूर्ण क्षमता अनलक गर्ने यो अवसरलाई नबिर्सनुहोस्।
