Post #141

📝 Use case: Write Meeting Notes Like PMP Контекст - самый ценный ресурс для решения задач с помощью LLM. Если у вас не получается решить какую то задачу - это значит, что вы не дали модели нужный контекст. Контекст - это не только описание функции, которую вы хотите чтоб AI за вас написал, это и контекст задачи в которой вы работаете, он в свою очередь является частью контекста какого-то эпика и смежных задач, которые являются частью бизнес контекста в организации, которая работает в контексте юридических регуляций и бизнес среды. Фраза "данные - это новая нефть" звучит еще более актуальнее, когда AI стал доступен даже пенсионерам. Вам не нужны миллионные датасеты, чтоб натренировать собственные модели, вам нужен zero-shot промптинг, а это значит, что сойдут любые данные, в любой форме. Именно поэтому у нас в команде теперь правило - записывать любые звонки. Это один из основных источников контекста организации, и единственный для молодых стартапов как мы. Звонки хорошо бы интерпретировать. Выделять из них задачи, идентифицировать риски, стейкхолдеров, констрейнты и тд. Обычно этим занимается проджект менеджер, небывалая роскошь для стартапов. Мы попробовали утилиту TL;DV, она хорошо распознает речь, в том числе русский. Но дает очень абстрактные meeting notes, которые практически бесполезны для таких задротов(PMP) проджект менеджмента как мы. Поэтому мы решили попробовать обработать звонки через gpt-4-turbo и получили хорошие результаты, которые сейчас будем автоматизировать. Об этом наш новый юзкейс, там же можно найти и финальный промпт.