Modele decyzyjne AI: Czym różnią się od LLM-ów

Modele decyzyjne zyskały ostatnio uwagę jako inne podejście do AI. Jednym z częściej omawianych jest Jev od TypeSafe AI. Jev generuje ustrukturyzowane wybory, oceny i szacunki pewności zamiast tekstu.

Chociaż tradycyjne modele AI od lat dokonują przewidywań i klasyfikacji, Jev koncentruje się na podejmowaniu ustrukturyzowanych decyzji, które oprogramowanie może wykorzystać bezpośrednio. To podejście oferuje kolejny sposób budowania aplikacji AI, zwłaszcza gdy system musi ocenić informacje i wybrać, co stanie się dalej.

Jak działa Jev?

W przypadku tradycyjnego LLM wysyłasz prompt i otrzymujesz wygenerowany tekst. Nawet gdy prosisz o JSON, aplikacja musi obsłużyć odpowiedź i zweryfikować jej zawartość przed użyciem.

Jev działa inaczej. Podajesz kontekst, definiujesz pytania, na które chcesz uzyskać odpowiedź, i określasz oczekiwany typ odpowiedzi. Jev zwraca ustrukturyzowane wyniki, które aplikacja może przetworzyć bezpośrednio.

Jev obsługuje trzy główne typy pytań:

• Wybór: Wybiera opcję z listy, którą definiujesz, na przykład rozliczenia, wsparcie techniczne lub sprzedaż.
• Ocena: Ocenia coś w uporządkowanej skali, na przykład niski, średni lub wysoki priorytet.
• Tak lub nie: Szacuje prawdopodobieństwo, że stwierdzenie jest prawdziwe, na przykład czy zgłoszenie wsparcia wymaga uwagi człowieka.

Możesz zadać kilka pytań dotyczących tego samego wejścia w jednym żądaniu. Na przykład aplikacja wsparcia mogłaby sklasyfikować zgłoszenie, ocenić jego pilność i oszacować, czy człowiek powinien je przejrzeć. Jev zwraca wyniki w ustrukturyzowanym formacie, dzięki czemu aplikacja może zdecydować, co zrobić dalej.

Modele decyzyjne a LLM-y

LLM-y i modele decyzyjne służą różnym celom. LLM może wyjaśnić decyzję, generować treści, pisać kod lub rozumować nad złożonym zadaniem. Jev jest zaprojektowany do skoncentrowanych decyzji o zdefiniowanych wynikach.

Różnica nie polega na tym, że LLM-y nie mogą podejmować decyzji. Mogą również klasyfikować informacje i zwracać ustrukturyzowane dane. Jev jest zbudowany specjalnie wokół tego zadania, bez generowania swobodnej odpowiedzi, którą aplikacja musi interpretować.

Może to być przydatne w przypadku powtarzalnych, dobrze zdefiniowanych decyzji. Do zadań wymagających szczegółowych wyjaśnień, kreatywnego wyniku lub złożonego wieloetapowego rozumowania LLM pozostaje bardziej odpowiednim narzędziem.

Czym są wyniki pewności?

Jedną z głównych cech Jev jest to, że jego wyniki zawierają prawdopodobieństwa i informacje o pewności. Te wartości pomagają deweloperom ocenić, jak mocno model faworyzuje daną odpowiedź.

Na przykład aplikacja obsługi klienta może zapytać, czy zgłoszenie powinno zostać eskalowane. Jeśli model wskaże wysokie prawdopodobieństwo, że eskalacja jest potrzebna, aplikacja może przekazać zgłoszenie do zespołu wsparcia wyższego szczebla. Jeśli wynik jest niepewny, może wysłać zgłoszenie do przeglądu przez człowieka.

Jednak pewność nie gwarantuje poprawności. Model może być wysoce pewny i nadal podjąć błędną decyzję. Deweloperzy powinni testować jego wyniki na rzeczywistych przykładach i wybierać progi odpowiednie do konsekwencji każdej decyzji.

Ważne jest również odróżnienie prawdopodobieństwa odpowiedzi od oddzielnego wyniku pewności. Dokładne znaczenie zależy od typu wyniku. Aplikacje powinny kierować się dokumentacją modelu, zamiast traktować każdą zwróconą liczbę jako ten sam pomiar.

Gdzie modele decyzyjne mogą być przydatne?

Klasyfikacja i routing

Wiele aplikacji musi sortować przychodzące informacje przed ich przetworzeniem. Platforma wsparcia może klasyfikować żądania według tematu i wysyłać je do odpowiedniego zespołu. Aplikacja biznesowa może kategoryzować dokumenty, e-maile lub opinie klientów.

Jev może zwrócić kategorię z predefiniowanej listy, umożliwiając aplikacji przekierowanie elementu bez analizowania wygenerowanego akapitu.

Ocenianie i ewaluacja

Modele decyzyjne mogą również oceniać informacje w zdefiniowanej skali. Na przykład aplikacja może ocenić zgłoszenie wsparcia pod kątem pilności, ocenić dokument pod kątem trafności lub sprawdzić, czy odpowiedź spełnia określone kryteria.

Wyniki mogą być używane do rankingu elementów, priorytetyzacji pracy lub identyfikacji przypadków wymagających dalszego przeglądu. Jakość tych decyzji nadal zależy od modelu i tego, jak dobrze kryteria opisują zadanie.

Agenci AI i wybór narzędzi

Agenci AI używają modeli do decydowania, które działania podjąć. Agent może wybrać narzędzie, sklasyfikować żądanie lub określić, czy zadanie wymaga dodatkowych informacji.

Ogólny LLM może podejmować te decyzje w ramach swojego rozumowania. Model decyzyjny może obsłużyć węższy wybór, zanim agent podejmie działanie.

Na przykład niestandardowy przepływ pracy wykorzystujący Hermes Agent mógłby użyć Jev do sklasyfikowania przychodzącego zadania przed przekazaniem go agentowi. Mógłby również pomóc określić, który przepływ pracy powinien obsłużyć żądanie. Wymagałoby to niestandardowej integracji, a nie polegania na zakładanej natywnej obsłudze.

Modele decyzyjne nie powinny być traktowane jako samodzielne mechanizmy bezpieczeństwa. Jeśli agent może wykonywać polecenia lub modyfikować pliki, uprawnienia i reguły deterministyczne muszą egzekwować, które działania są dozwolone. Klasyfikacja modelu może wspierać ten proces, ale nie powinna go zastępować.

Alternatywy dla Jev

Jev jest częścią szerszego typu modeli zaprojektowanych do tworzenia ustrukturyzowanych decyzji. OpenJev i Laya to dwa inne projekty warte zbadania przy porównywaniu podejść.

OpenJev

OpenJev to otwarty projekt związany z podejściem Jev. Warto mu się przyjrzeć, jeśli chcesz zbadać implementację poza usługą hostowaną. Przed użyciem sprawdź jego aktualną dostępność, wymagania sprzętowe, obsługiwane funkcje i licencję.

Laya

Laya to otwartoźródłowy model decyzyjny od Convai Innovations. Koncentruje się na zadaniach takich jak wybieranie z predefiniowanych opcji, ocenianie informacji i odpowiadanie na pytania tak-nie. Może być istotny, jeśli chcesz ocenić model, który można uruchomić we własnym środowisku.

Te projekty należy porównywać na podstawie rzeczywistej wydajności, a nie tylko deklarowanych możliwości. Używaj tych samych danych testowych i mierz dokładność, opóźnienie, wymagania zasobowe oraz to, jak dobrze ich szacunki pewności odpowiadają rzeczywistym wynikom.

Czy można uruchomić modele decyzyjne lokalnie?

Uruchomienie modelu lokalnie daje większą kontrolę nad środowiskiem oprogramowania i tym, gdzie dane są przetwarzane. Jednak dostępne opcje wdrożenia różnią się w zależności od projektu. Jev jest oferowany przez API, podczas gdy alternatywy open-source mogą zapewniać opcje uruchamiania inferencji na własnym sprzęcie.

Wymagania sprzętowe zależą od rozmiaru modelu, zużycia pamięci i przepustowości. Niektóre modele mogą działać na CPU, podczas gdy inne korzystają z GPU, zwłaszcza przy przetwarzaniu wielu żądań.

Jeśli chcesz eksperymentować z lokalnymi modelami AI, DaDesktop zapewnia pulpity w chmurze z dedykowanymi opcjami GPU. Możesz ich używać do programowania i testowania bez kupowania wysokiej klasy GPU do lokalnego komputera.

Dowiedz się więcej o uruchamianiu lokalnych LLM-ów lub poznaj środowiska agentów AI.

Kiedy warto użyć modelu decyzyjnego?

Modele decyzyjne są przydatne, gdy aplikacja potrzebuje zdefiniowanej odpowiedzi, która może wywołać określony kolejny krok. Mogą uzupełniać LLM-y, obsługując klasyfikację, ocenianie i routing, podczas gdy model generatywny zajmuje się językiem i bardziej złożonym rozumowaniem.

Najlepszy wybór zależy od Twojej aplikacji. Przetestuj model na własnych danych, porównaj go z konwencjonalnymi klasyfikatorami i LLM-ami oraz zmierz dokładność, opóźnienie i koszt. W przypadku ważnych decyzji uwzględnij przegląd przez człowieka i zabezpieczenia tam, gdzie są potrzebne.

Chcesz porozmawiać o swoim przypadku użycia? Skontaktuj się z nami, a wskażemy Ci właściwy kierunek.