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AI-Chatbot, als Co-Pilot für die Mitarbeitenden der 1. Säule (AHV/IV)
Erstellen eines Modells in GPT-3 zur Beantwortung von Fragen über die EAK-Website Inhalte
Das Experimentieren mit natürlicher Sprache für API-Queries ermöglicht es uns, synthetischen Inhalt via OpenAI zu erstellen, der schliesslich zum Trainieren des eigenen Modells verwendet werden kann.
Der Bedarf besteht darin, ein Sprach-Modell zu erstellen, das Anfragen über die Inhalte der EAK-Website beantworten kann. Für interne Zwecke.
Wenn das Modell erfolgreich trainiert ist können Mitarbeitende, und langfristig auch Versicherte, damit schnell und effizient Fragen zur 1. Säule beantworten. Der Unterschied zu ChatGPT liegt darin, dass die EAK Einfluss auf die zugrundeliegenden Inhalte und somit auf das Modell und die Antwortqualität hat.
Das Modell steht abschliessend automatisch via API zur Verfügung und kann zum Beispiel in WhatsApp, M365 oder die Webseite der EAK implementiert werden.
Organisation: EAK Eidgenössische Ausgleichskasse, Bern
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First code commit embedding, app (@rnckp)
Adding the DB Schema (@Elias Medawar)
Add "Grundlagen Embedding / Fine-Tuning" to ReadMe
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new folder structuren (@rnckp)
Removing wrong configs from the file (@Elias Medawar)
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Basics comments / implementing get_sitemaps scripts (@Elias Medawar)
Adapting the get_sitemaps (@Elias Medawar)
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Wir haben alle Website-Daten in JSON-Files gespeichert und diverse Fragen/Antwortpaare dazu generiert. Nun sind wir im Vergleich, welcher Ansatz (Embedding oder Fine-Tuning) sich besser zur Erstellung des Chatbots eignet.
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