Разработка прототипа персонального ассистента для управления временем и задачами на основе генеративных моделей машинного обучения

Введение 4
Описание задачи 5
Структура работы 5
Постановка задачи 7
1. Обзор предметной области 8
2. Функциональность прототипа 12
2.1. Суммаризация электронных писем пользователя с возмож­ностью быстрых ответов 12
2.1.1 Обзор функциональности 12
2.1.2 Пример реализации 13
2.1.3 Преимущества использования LLM в контексте данной
задачи 14
2.1.4 Заключение 14
2.2. Контекстно-ориентированное планирование задач 14
2.2.1 Обзор функциональности 14
2.2.2 Пример реализации 16
2.2.3 Преимущества использования LLM 17
2.2.4 Заключение 17
3. Архитектура системы 19
3.1. Общий обзор архитектуры 19
3.2. Telegram-бот 19
3.3. LLM-менеджер 20
3.4. База данных 20
3.5. Сборщик контекста (Context Fetcher) 21
3.6. Внешние сервисы 21
3.7. Планировщик (Scheduler) 22
3.8. Модели LLM: ChatGPT, Gemini-PRO и Llama 3 22
3.9. Заключение 23
4. Получение контекста 24
4.1. База данных GPT 24
4.2. Получение актуального контекста через догрузку данных из
источников 24
4.2.1 Scheduler 25
4.2.2 Feed source 25
4.2.3 Queue 26
4.2.4 Parser 28
4.2.5 Database 29
4.3. Пользовательский ввод 30
4.3.1 Входная форма с опросом о пользователе 30
4.3.2 Выделение важных моментов общения с ассистентом . 31
5. Основные результаты 34
5.1. Результаты реализации прототипа 34
5.1.1 Категоризация пользовательских запросов 34
5.1.2 Суммаризация писем из Gmail 34
5.1.3 Получение контекста 35
5.2. Оценка эффективности прототипа 35
5.3. Классификация запросов пользователей 36
5.4. Эффективность планирования задач 38
6. Заключение 39
6.1. Основные достижения 39
6.2. Подтверждение возможности и эффективности подхода . . 39
6.3. Перспективы дальнейшего развития 40
6.4. Заключительные мысли 40
Список литературы 42
Купить

Современные технологии быстро развиваются и одним из ключевых на­правлений является развитие искусственного интеллекта (ИИ). Персональ­ные ассистенты на основе ИИ становятся все более популярными и востребо­ванными, особенно в контексте управления временем и задачами. Такие ас­систенты способны значительно повысить продуктивность и эффективность, обеспечивая пользователям возможность сосредоточиться на более важных и креативных задачах, вместо того чтобы тратить время на рутинные операции.
Одной из ключевых технологий лежащих в основе персональных асси­стентов являются генеративные модели машинного обучения (ML). Это LLM (Large Language Models) такие, как GPT (Generative Pre-trained Transformer) показали высокую эффективность в понимании и генерации естественного языка. Они способны обрабатывать огромные объемы информации, понимать контекст, предлагать релевантные ответы на запросы пользователей. Это де­лает их неплохими и действительно достойными кандидатами для создания интеллектуальных систем управления временем и задачами.
Персональные ассистенты на базе LLM могут предоставлять разнооб­разные функции, такие как:
• Напоминания и уведомления: Ассистент может напоминать о запла­нированных встречах, дедлайнах и других важных событиях.
• Планирование и организация: Ассистент может помогать в планиро­вании дня, недели или месяца, учитывая приоритеты и предпочтения пользователя.
• Управление задачами: Ассистент может отслеживать выполнение за­дач, предлагать их перераспределение или делегирование, а также по­могать в разбивке сложных задач на более мелкие подзадачи.
Использование LLM в качестве основы для персонального ассистента имеет ряд преимуществ. Во-первых, такие модели обучены на больших объе­мах данных и могут обеспечивать высокий уровень точности и релевантности ответов, а во-вторых они обладают способностью к обучению и адаптации, что позволяет им улучшаться со временем, учитывать индивидуальные пред­почтения и особенности пользователей, а в-третьих, LLM могут работать в реальном времени и обеспечивать мгновенный отклик на запросы пользова­телей.
Таким образом, разработка персонального ассистента на основе гене­ративных моделей машинного обучения представляет собой перспективное направление, которое может существенно улучшить управление временем и задачами, а также повысить общую продуктивность и качество жизни поль­зователей.
Описание задачи
В данной работе будет рассмотрен процесс разработки прототипа пер­сонального ассистента для управления временем и задачами на основе гене­ративных моделей машинного обучения. Основное внимание будет уделено следующим аспектам:
1. Анализ существующих решений и технологий в области персональных ассистентов и генеративных моделей машинного обучения.
2. Разработка архитектуры и функционала прототипа ассистента.
3. Реализация и тестирование прототипа.
4. Оценка эффективности и полезности разработанного прототипа на ос­нове проведенных экспериментов и анализа обратной связи от пользо­вателей.
Структура работы
Работа будет состоять из нескольких разделов, охватывающих различ­ные аспекты разработки и оценки персонального ассистента. Основные раз­делы включают:
1. Введение: Описание актуальности и цели работы, обзор существующих технологий и решений.
2. Теоретические основы: Анализ принципов работы генеративных моде­лей машинного обучения, описание используемых технологий и подхо­дов.
3. Проектирование и разработка: Описание архитектуры и функционала прототипа, методы и инструменты, использованные при разработке.
4. Эксперименты и результаты: Описание проведенных экспериментов, анализ полученных результатов, оценка эффективности и полезности прототипа.
5. Заключение: Выводы по итогам работы, обсуждение перспектив и воз­можных направлений дальнейшего развития.
Купить