Bu hafta şimdiye kadar, üretken yapay zekanın Salesforce’tan CRM’ye ve Forethinkt’ten müşteri hizmetleri sohbet robotlarına geldiğini gördük – ve bunlar sadece kişisel olarak ele aldıklarım. Bugün, ThinkSpot’un üretken AI girişine bakıyoruz; bu, uygun şekilde, doğru yanıtla geri metin veya grafik almak için doğal dili kullanarak verilerinizi sorgulamanıza olanak tanır.
Bu, Thoughtspot’un yıllardır üzerinde çalıştığı bir yaklaşımdır. 2019’da şirketle 248 milyon Dolarlık E Serisi vesilesiyle konuştuğumda – şirketin değeri 1,95 milyar Dolar iken – “Portland’da en çok satan ayakkabı nedir?” ‘ perde arkasından SQL’e ve bir yanıt veriyor.
Bu, bugün duyurduğundan tamamen farklı değil, ancak şimdi kullanıcıların bir sorgu girmesine ve benzer şekilde bir sonuç almasına izin vermek için GPT-3’e güveniyor. Teknolojinin vizyona yetişmesi biraz zaman aldı.
“Her zaman saf, doğal bir dille amaç güdümlü bir arayüz oluşturmak istedik. Aslında, size dört yıl önce kendi büyük dil modelimizi oluşturmak için dahili bir projemiz olduğunu söyleyebilirim. Bunu duraklattık çünkü halka açık büyük dil modeli yetenekleri kullanıma sunulduğunda onu en üste koyabileceğimizi biliyorduk. [of our our products] ve en iyi, en esnek, son derece doğru platformu sunun – ve biz de bunu yaptık,” dedi.
Belki de ChatGPT’nin en büyük eleştirisi, bazen yanlış yanıt vermesidir, ancak yine de, verileri sorgulamak için teknolojiyi kullanırken, Thoughtspot için doğru bir yanıt vermek çok önemlidir. Bu bağlamda şirket, doğal dili SQL’e çevirmeye yardımcı olmak için GPT-3 API’sinden yararlanıyor, ancak verilerde hataya yer olmadığı için tek doğru yanıtı verdiğinden emin olmak için kendi katmanını da ekliyor.
Nair, “Bu nedenle, büyük dil modelleri mantıklı olsa da, onları ticari bilgi işlem ve veritabanı sorguları için güvenilir kılmak, oyunun kurallarını tamamen değiştiriyor ve… biz aslında büyük şirketlerde doğruluk ve güveni geniş ölçekte sağlamak için yığını farklı bir şekilde oluşturduk,” dedi. .
Şirket, ne kadar uğraşırlarsa uğraşsınlar her zaman doğru yapamayacaklarını anlıyor, bu nedenle, yanlışlık veya müşterinin verileri farklı bir şekilde sunması nedeniyle bir hata yaptıklarında onlara bunu bildirmek için bir geri bildirim döngüsü oluşturdular. algoritmanın nasıl yaptığından.
Kullanıcı, sorguyu düzenleyerek bir şeyi ölçme şeklini değiştirebilir veya cevaba göre beğeni veya beğenmeme kararı verebilir ve program, gelecekte yanıtlarda ince ayar yapmak için bu geri bildirimi kullanabilir.
Hem kullanıcı soruyu sorduğunda hem de Düşünce Noktası yanıtı alıp üretirken farklı yapay zeka türleri devreye giriyor. Dahası, Thoughtspot AI, şirketlerin veri uzmanlarının kaynak verileri için özelleştirilmiş veri modelleri oluşturmasına yardımcı olabilir.
Şirket 2012 yılında kuruldu ve Crunchbase başına 660 milyon doların üzerinde para topladı. A özel beta GPT-3 ile yeni entegrasyon bugün açılıyor.
