סוכני AI ואוטומציה

עיבוד שפה טבעית

פייפליינים שמסווגים, מחלצים, מסכמים ומחפשים בטקסט שלכם, בשפות שבהן אתם עובדים, עם דיוק מדוד וסקירה אנושית היכן שהמודל לא בטוח.

בואו נדבר על הפרויקט שלכםדברו איתנו על פרויקט ה-NLP

הפכו טקסט לא מובנה לנתונים שימושיים

מיילים, פניות, חוזים, ביקורות ותמלולים מכילים מידע שהמערכות שלכם לא יכולות להשתמש בו עד שמישהו קורא אותם. אנחנו בונים פייפליינים של NLP שמסווגים, מחלצים, מסכמים ומחפשים בטקסט הזה, באמצעות ספריות כמו spaCy ומודלי Transformers של Hugging Face, מודלי שפה גדולים או שילוב שלהם. הפייפליינים עובדים באנגלית ובשפות נוספות, כולל ערבית, עברית ובנגלית, נמדדים על דוגמאות מתויגות מהנתונים שלכם, ומעבירים מקרים לא ודאיים לאנשים במקום לנחש.

עיבוד שפה טבעית בסיוע AI ובאימות מומחים

איך ה-AI מסייע

  • ה-AI מבצע תיוג מקדים של טקסט לקראת אנוטציה; מומחי התחום שלכם מאשרים או מתקנים את התיוגים.
  • מודלי LLM מנסחים טיוטות לפרומפטים של חילוץ ולמקרי בדיקה, ותוצאותיהם מושוות למודלים מאומנים על הנתונים שלכם.
  • סוכני קוד מנסחים טיוטות לקוד הפייפליין, למחברים ולסקריפטים של הערכה, לסקירת המהנדסים.
  • ה-AI מקבץ שגיאות לפי סוג ושפה כדי להראות היכן הפייפליין מתקשה.

מה באחריות המומחים שלנו

  • הגדרות התוויות וההנחיות שהמתייגים פועלים לפיהן
  • המודל או הפרומפט לכל משימה, שנבחרים לפי איכות ועלות מדודות
  • ספי הביטחון, ואילו פריטים עוברים לסקירה אנושית
  • הטיפול במידע אישי: השחרה, גישה ושמירה

היכן כל גישה מתאימה בדרך כלל

נקודות פתיחה להמחשה; הבחירה הסופית לכל משימה נקבעת לפי בדיקות על טקסט מתויג משלכם.

כלליםמודל מאומןפרומפטים ל-LLMסקירה אנושית
זיהוי שפהמתאים לחלק מהמקריםבדרך כלל מתאים היטבלעיתים רחוקות הבחירה הנכונהלעיתים רחוקות הבחירה הנכונה
סיווג נושא וכוונהמתאים לחלק מהמקריםבדרך כלל מתאים היטבבדרך כלל מתאים היטבמתאים לחלק מהמקרים
שמות, תאריכים וסכומיםמתאים לחלק מהמקריםבדרך כלל מתאים היטבמתאים לחלק מהמקריםמתאים לחלק מהמקרים
חילוץ סעיפים מחוזיםלעיתים רחוקות הבחירה הנכונהמתאים לחלק מהמקריםבדרך כלל מתאים היטבבדרך כלל מתאים היטב
סנטימנט ונושאיםלעיתים רחוקות הבחירה הנכונהבדרך כלל מתאים היטבמתאים לחלק מהמקריםמתאים לחלק מהמקרים
סיכום מסמכים ארוכיםלעיתים רחוקות הבחירה הנכונהמתאים לחלק מהמקריםבדרך כלל מתאים היטבמתאים לחלק מהמקרים
  • בדרך כלל מתאים היטב
  • מתאים לחלק מהמקרים
  • לעיתים רחוקות הבחירה הנכונה

למי יש טקסט לעבד

אנשים בצוות שלכם קוראים כל אימייל, פנייה או חוזה שנכנסים רק כדי להחליט לאן להעביר אותם או כדי לשלוף כמה פרטים, והעבודה הצבורה גדלה מהר יותר ממה שהם מספיקים למיין.

  • צוותי תפעול תמיכה שממיינים פניות ואימיילים נכנסים לפי נושא ודחיפות
  • צוותים משפטיים וצוותי רכש ששולפים תאריכים ותנאים מתוך חוזים
  • צוותי תובנות שקוראים ביקורות וסקרים שנכתבו בכמה שפות

מה תקבלו

פייפליינים של NLP שנבנים סביב הטקסט שלכם

  • עיבוד רב-לשוני

    זיהוי שפה, שלבי תרגום והערכה נפרדת לכל שפה, כולל אנגלית, ערבית ועברית (מימין לשמאל), בנגלית ושפות נוספות שאתם צריכים.

  • חילוץ ישויות ונתונים

    שמות, ארגונים, תאריכים, סכומים וישויות שאתם מגדירים, שמחולצים מחוזים, ממיילים ומתמלולים לשדות מובנים.

  • סיווג וניתוב

    סיווג לפי כוונה, נושא ועדיפות שמנתב פניות והודעות לתור הנכון, כשמקרים לא ודאיים נשלחים לאדם.

  • ניתוח סנטימנט ונושאים

    ניתוח סנטימנט לפי היבטים וקיבוץ נושאים בביקורות, בסקרים ובפניות, שמראים על מה אנשים מדברים ומה הם מרגישים לגבי זה.

  • סיכום וחיפוש

    סיכומים של מסמכים ותמלולים ארוכים עם קישורים לקטעי המקור, וגם חיפוש סמנטי באוספי הטקסט שלכם.

  • ממשקי API, משימות אצווה וזרמים

    פייפליינים שמסופקים כממשקי API, כמשימות אצווה מתוזמנות או כמעבדי זרמים, ומחוברים למסדי הנתונים, למאגרי המסמכים ולאפליקציות שלכם.

היכן עיבוד הטקסט נעצר

  • שיחות עם לקוחות שייכות לשירות צ'אטבוטים מבוססי AI, ומענה על שאלות בתוך המוצר שלכם שייך לאינטגרציית LLM; כאן, ה-NLP מעבד טקסט בכמויות גדולות.
  • עמודים סרוקים, תמונות וכתב יד צריכים OCR קודם; השלב הזה מוגדר במסגרת ראייה ממוחשבת, וה-NLP נכנס לפעולה ברגע שהטקסט קריא למכונה.
  • שיקול הדעת המקצועי בתחום נשאר בידי המומחים שלכם: אנחנו מארגנים את התיוג והמדידה, אבל הפרשנות המשפטית, הרפואית או זו שנוגעת למדיניות של הטקסט שלכם מגיעה מהצד שלכם.
  • שלבי התרגום משרתים את הניתוח; מסמכים שמתורגמים לפרסום או לשימוש משפטי צריכים מתרגמים מקצועיים, והשירות הזה לא מספק אותם.

בקשות טיפוסיות לעיבוד טקסט

תרחישים טיפוסיים שאנחנו מגדירים להם היקף, לא מקרי בוחן של לקוחות.

  • תיבת דואר משותפת שממוינת ידנית

    מישהו ממיין תיבת דואר משותפת כל בוקר. היינו מסווגים הודעות לפי נושא ודחיפות, שולחים את אלה שסווגו בביטחון ישירות לתור הנכון, ומשאירים את הלא ברורות ברשימת סקירה, כשהתווית המוצעת מוצגת לצידן.

  • תנאים מרכזיים שקבורים בחוזים חתומים

    צוות הרכש צריך מועדי חידוש, תקופות הודעה מוקדמת ותקרות אחריות מתוך חוזים חתומים. היינו מחלצים כל שדה עם קישור לסעיף שממנו הוא נלקח, ושולחים שדות ברמת ביטחון נמוכה לסוקר לפני שהם מגיעים למרשם החוזים שלכם.

  • ביקורות שמגיעות בכמה שפות

    צוות מוצר מקבל ביקורות באנגלית, בערבית ובבנגלית. היינו מזהים את השפה של כל ביקורת, מתייגים את ההיבטים שמוזכרים בה ואת הסנטימנט כלפיהם, מודדים את האיכות בנפרד לכל שפה, ומקבצים נושאים חוזרים כדי שהצוות יקרא אותם.

איך מתנהל פרויקט NLP

  1. 01

    סקירת משימות ונתונים

    מגדירים כל משימה, את התוויות שלה ואת ההחלטות שהיא מזינה, סוקרים דוגמאות טקסט בכל שפה רלוונטית, ומסכמים את רף האיכות.

  2. 02

    תיוג וקווי בסיס

    מתייגים סט בדיקה עם המומחים שלכם, ואז משווים גישות, מכללים ומודלי spaCy ועד מודלי Transformers שעברו Fine-tuning ומודלי LLM, לפי איכות ועלות.

  3. 03

    שילוב הפייפליין

    בונים את הפייפליין כ-API, כמשימת אצווה או כזרם, עם ספי ביטחון, סקירה אנושית לפריטים לא ודאיים וחיבורים למערכות שלכם.

  4. 04

    ניטור ושיפור

    עוקבים אחרי איכות, סחיפה ותיקונים בסביבת הייצור, ומאמנים מחדש או מתאימים פרומפטים כשהשפה בנתונים שלכם משתנה.

שתי דרכים לעבוד עם כלי AI

בחרו היכן סוכני קוד מבוססי AI רשאים לעבד את הקוד שלכם בזמן שאנחנו בונים. הסטנדרט ההנדסי זהה בשתי הדרכים.

לא בטוחים? נמליץ על אחת מהן בשלב הגדרת ההיקף. השוואת אפשרויות עבודה עם AI

איך העיצוב, ה-QA והתפעול תומכים בפייפליין שלכם

  • מסכי סקירה לצוות שלכם

    המעצבים בונים את המסכים שבהם העובדים בודקים שדות שחולצו, מתקנים תיוגים ומאשרים סיכומים, כך שהתיקונים מהירים ומוזנים חזרה להערכה.

  • QA עם סטי בדיקה מתויגים

    צוות ה-QA מתחזק סטים מתויגים של בדיקות לכל משימה ושפה, עוקב אחרי מדדי Precision ו-Recall לכל מחלקה, ומריץ שוב בדיקות רגרסיה אחרי שינויים במודל, בפרומפט או בפייפליין.

  • פייפליינים מנוטרים

    צוות ה-DevOps מתפעל את הפייפליינים עם ניטור תורים, ניסיונות חוזרים, התראות ומעקב עלויות, דרך ממשקי API מתארחים או על תשתית פרטית כשהטקסט חייב להישאר בסביבה שלכם.

  • איכות שנשמרת לאורך זמן

    אנחנו עוקבים אחרי סחיפה, כמו מוצרים, מונחים או שפות חדשים בטקסט שלכם, סוקרים איתכם תיקונים, ומעדכנים מודלים או פרומפטים אחרי בדיקות רגרסיה.

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

באילו שפות אתם יכולים לתמוך?

אנגלית ושפות רבות נוספות, כולל ערבית, עברית ובנגלית. האיכות משתנה לפי השפה והמשימה, ולכן אנחנו מעריכים כל שפה שאתם צריכים על הטקסט שלכם לפני שאנחנו מתחייבים, ומתכננים תיוג נוסף כשלשפה יש פחות מודלים מוכנים.

האם להשתמש ב-LLM או במודל NLP מותאם אישית?

זה תלוי בנפח, בעלות, במהירות ובמידת היציבות של המשימה. מודלי LLM מתמודדים עם משימות מגוונות עם מעט נתונים מתויגים; מודלים מאומנים קטנים יותר הם לעיתים קרובות זולים ועקביים יותר בנפחים גבוהים. אנחנו משווים את שניהם על סט הבדיקה שלכם, ופייפליינים רבים משלבים ביניהם.

כמה מדויק זה יהיה?

אנחנו לא יכולים להבטיח מספר לפני שראינו את הנתונים שלכם. אנחנו מסכמים איתכם מדדי יעד לפני הפיתוח, מודדים אותם על סט בדיקה שהמומחים שלכם בדקו, ומנתבים תוצאות ברמת ביטחון נמוכה לאנשים במקום להעביר אותן הלאה כאילו הן ודאיות.

האם מסמכים רגישים יכולים להישאר בתוך הסביבה שלנו?

כן. הפייפליינים יכולים לרוץ בחשבון הענן שלכם או על תשתית פרטית עם מודלים עם משקלים פתוחים, ואפשר להשחיר מידע אישי לפני כל קריאה חיצונית. בעבודת הפיתוח שלנו, הנדסת AI פרטית / מקומית מריצה את מודלי הקוד מבוססי ה-AI בתוך גבולות מוסכמים; הנדסת Claude Code / OpenAI Codex משתמשת בסוכני קוד מסחריים לפי תנאי חשבון שסוכמו.

לכל מקרי הבוחן
לכל הפרויקטים
לכל המאמרים

תנו לנתוני הטקסט שלכם לעבוד

שלחו דוגמה מהטקסט שאתם מטפלים בו. נציע אילו משימות מתאימות ל-NLP, איזו גישה מתאימה לכל אחת מהן ואיך האיכות תימדד.

בואו נדבר על הפרויקט שלכםדברו עם מהנדס NLP