Оглавление
Победит тот, кто создаст ИИ агента/ виртуального наставника, и тут немедленно добавляют…, что в таком случае программисты быстрее победят победят психологов и консультантов, потому что они, дескать, быстрее все это лепят. Но и тут умные возражают — нет, победят команды — психолог + программист, потому как они складывают компетенции.
Все они — ошибаются, потому что ни психологи, ни тем более разработчики не понимают, как оно на самом деле работает.
Тезисы
- Главная метрика работы помогающих специалистов Эффективность консультантов и психологов оценивается по их способности реально помогать клиентам. Важно учитывать три аспекта: состояние до вмешательства, участие специалиста в процессе и изменения после работы. Это формирует основу оценки качества их работы.
- Склонность к стандартным подходам Многие люди избегают изучения нового и предпочитают стандартные методики из-за когнитивной лени. «Мозг у большинства ленивый» — это особенно заметно в профессиях, связанных с использованием типовых решений. Искусственный интеллект обучен именно на таких стандартных методиках.
- Создание агента с уникальным подходом Виртуального помощника может создавать не только психолог, но и программист совместно с ним. Такой агент может работать на основе общедоступных данных или кастомных данных, предоставленных разработчиком, что определяет его уникальность и эффективность.
- Дотренировка моделей на уникальных данных Современные технологии позволяют адаптировать ИИ к уникальному контенту. Следует обратить внимание на RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая делает возможным внедрение индивидуальных методик в работу модели, обеспечивая её уникальность.
- Уникальный контент как ключевое преимущество Успешный виртуальный агент отличается тем, что работает на основе вашего уникального контента. В отличие от стандартных методик, доступных всем, ваши данные защищены авторскими правами, что делает агента конкурентоспособным.
- Общедоступные модели не дают преимущества Модели ИИ одинаковы для всех, и их возможности легко копируются. Если психолог или консультант хочет выделиться, ему нужно создавать уникальную методологию и использовать её в обучении агента. Это даёт конкурентное преимущество.
- Сравнение с игровым процессом Когда кто-то вырывается вперёд в конкурентной среде, остальные быстро копируют его методы. Аналогия с играми показывает, что успех зависит не от технологии, а от уникальности содержания, которое невозможно повторить.
- Отказ от обучения других методикам Искусственный интеллект меняет подход к распространению знаний. Ранее авторы методик обучали других, чтобы масштабироваться. Теперь выгоднее закрывать свои методики и использовать их через ИИ, исключая необходимость делиться ими.
- Масштабируемость через ИИ ИИ позволяет обслуживать неограниченное число людей на базе уникального контента. Это делает работу более эффективной, поскольку психолог или консультант ограничен 24 часами в сутки, тогда как ИИ работает бесконечно.
- Простая защита уникального контента Уникальный контент, использованный для обучения ИИ, защищён технически и юридически. Даже другие ИИ не смогут извлечь эти данные, что обеспечивает безопасность и эксклюзивность ваших методик.
- Конкуренция через уникальный контент Конкуренция в новой эпохе не строится на технологиях или доступе к стандартным данным. Побеждает тот, у кого есть уникальный контент, который делает виртуального помощника более полезным и востребованным.
- Роль маркетинга в продвижении агента Для успеха нужно не только создать уникальный контент, но и эффективно продвигать его через маркетинг. Именно он привлекает клиентов, тогда как конкуренты без доступа к контенту не могут воспроизвести его эффективность.
- Три ключевые компетенции для успеха Создание успешного виртуального агента требует трёх вещей: разработчика (желательно, но необязательно), глубокого понимания профессиональной области и уникального контента, который отличает вас от других.
- Недостаток креативности у большинства специалистов Большинство специалистов перерабатывают чужие идеи, а не создают свои. Те, кто способны разрабатывать уникальный контент, получают значительное преимущество в условиях новой реальности, управляемой ИИ.
- ИИ как альтернатива образовательным программам Традиционные образовательные курсы и лицензии теряют актуальность, поскольку ИИ может масштабировать знания и методики. Разработка уникального агента устраняет необходимость обучать других специалистов.
- Эффективность зависит от контента, а не технологии Хотя технология важна, именно уникальный контент делает виртуального помощника эффективным. Без него успеха не добиться, даже при наличии высоких технических навыков или продвинутых моделей ИИ.
- Преимущество творцов в новой реальности Те, кто создают инновации и уникальные методики, находятся в лучшем положении. Искусственный интеллект становится инструментом масштабирования их идей, предоставляя им возможность доминировать на рынке.
Введение
1. Если мы оцениваем работу любого помогающего специалиста — консультантов, психологов и так далее — то ключевая метрика у них заключается в том, насколько они способны действительно помогать. Есть то, что было до их вмешательства, то, как они вписываются в процесс, и то, что стало после.
2. И вот здесь начинается самое интересное. Большая часть людей не любит изобретать что-то новое или читать много, потому что мозг у большинства ленивый. Поэтому они опираются на стандартные методики. Это именно то, на чём обучен любой искусственный интеллект.
3. Таким образом, создавать такого «агента» может не только психолог, но и программист совместно с психологом. При этом у искусственного интеллекта, я имею в виду специализированного, есть два подхода: он работает либо на основе претренированных данных, которые доступны всем, либо на кастомных данных, которые вы сами предоставите.
4. Вот здесь важный момент. Современные модели позволяют дотренировать их на уникальных данных. Следите за технологиями RAG — они много где описаны.
5. Идея в том, чтобы натренировать агента таким образом, чтобы он опирался не на стандартные общедоступные методики и литературу, которые легко заложить, а на вашу уникальную методику. То есть вы создаёте что-то, что отражает именно ваш подход к процессу.
6. И здесь возникает ещё один важный вопрос — права. Авторские и имущественные права. Всё, что касается создания агента, программирования (хотя в этом нет ничего сложного), — это доступно всем. Также доступна стандартная литература и тексты из общего домена. Но то, что вы закладываете в свой уникальный RAG, защищено авторскими правами и недоступно для других.
7. Эффективность агента зависит не от модели (потому что она общая для всех и не даёт конкурентного преимущества), а от уникального контента, который вы используете для его тренировки. И этот контент недоступен никому, кроме вас. Это надёжно защищено, и в этом заключается ключевая причина эффективности.
8. Грубо говоря, представьте: психологи и консультанты объединились с программистами, создали множество агентов, коучей и так далее. Но все они опираются на стандартный корпус литературы и методологий. Это значит, что никакого большого конкурентного преимущества нет — всё это легко копируется. Если кто-то вырывается вперёд, другие сразу повторяют. Так всегда происходит, например, в играх.
9. Но если вы используете свою интеллектуальную собственность, то ваш виртуальный агент будет давать уникальные ответы. Именно в этом его эффективность. Если вы умеете создавать полезный контент, у вас есть конкурентное преимущество. Если не умеете — в новой эпохе у вас нет никаких шансов.
10. Большинство специалистов в этой индустрии не понимают одного: все, кто создавал методики, которые мы используем сейчас, были творцами. Они создавали инновации. Раньше им было выгодно обучать других своей методике — сертифицировать, выдавать дипломы, экзамены и так далее. Это основа академического образования.
11. Но использование искусственного интеллекта меняет правила. Вам больше не нужно обучать других. Наоборот, выгоднее закрыть свою методологию, потому что ИИ позволяет масштабироваться. Как только вы обучили искусственный интеллект на своём контенте, он может работать с неограниченным количеством людей.
12. Психолог или консультант продаёт своё личное время. Каким бы крутым он ни был, у него всего 24 часа в сутках. Но ИИ на базе уникального контента может обслужить неограниченное число людей. Больше не нужны образовательные курсы и лицензии. Напротив, важно развивать свою методику, чтобы все клиенты шли к вам.
13. Почему? Потому что ваш агент помогает людям эффективнее благодаря уникальному контенту. А другие психологи и программисты остаются позади. Конкуренция идёт не через искусственный интеллект, не через код, а через уникальный контент. Когда у вас есть уникальный контент, вы запускаете маркетинг, люди идут к вам. Конкуренты тоже заходят, но ничего не могут сделать — доступ к вашему контенту закрыт.
14. Это несложно защитить технически. Даже другой искусственный интеллект не сможет вытащить ваш уникальный контент, который является основой большей эффективности вашего виртуального консультанта, психолога, учителя.
Итак, нужны три компетенции.
Во-первых, разработчик. Хотя, если использовать доступные инструменты, можно обойтись и без него, но разработчик даёт больше возможностей.
Во-вторых, понимание рынка. Вы должны быть профессионалом.
И самое главное — уникальный контент. Стандартные методики и литература доступны всем, а значит, у вас не будет конкурентного преимущества.
Создавая уникальную методику, вы получаете это преимущество. Однако проблема в том, что большинство людей не способны создавать контент. Они только перерабатывают чужой. Но если вы умеете создавать что-то уникальное, плюс маркетинг, у вас всё будет в шоколаде.
Детальная инструкция для создания уникального виртуального агента для непрограммиста
Эта инструкция поможет вам, не будучи программистом, создать уникального виртуального агента (психолога, консультанта или наставника), который будет работать на базе искусственного интеллекта и отражать вашу уникальную методику.
Шаг 1: Понимание концепции RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, который позволяет модели искусственного интеллекта использовать внешние данные для улучшения ответов. Модель не только отвечает на вопросы, но и обращается к вашей базе знаний, чтобы предоставлять уникальные ответы.
Что нужно знать:
1. Базовая ИИ-модель (например, GPT) уже обучена на огромных наборах данных. Как делать: Прочитайте о базовых возможностях GPT на сайте OpenAI, чтобы понять, какие задачи модель может решать «из коробки».
2. RAG позволяет использовать ваши уникальные данные, которых нет в публичном доступе. Как делать: Соберите список уникальных данных, которые вы планируете использовать, и проверьте их на соответствие целям проекта.
3. Вы можете внедрить RAG для поддержки специализированных консультаций, профессиональных рекомендаций или образовательных целей. Как делать: Подумайте, какие задачи вашего агента наиболее востребованы аудиторией, и сформируйте список кейсов.
4. RAG поддерживает работу с динамическими базами данных, что позволяет обновлять контент и поддерживать его актуальность. Как делать: Настройте регулярный процесс обновления вашей базы знаний через специализированные инструменты, такие как Pinecone.
Шаг 2: Сбор уникального контента
Цель: собрать материалы, которые станут основой вашего агента.
Что подготовить:
1. Ваши авторские методики, статьи, книги, заметки. Как делать: Перенесите весь текстовой контент в единое место хранения, используя Google Docs или Notion.
2. Примеры ваших консультаций (если это возможно и этично). Как делать: Запишите или стенографируйте консультации, убирая персональную информацию для соблюдения конфиденциальности.
3 . никальные кейсы, на которых вы хотите обучить агента. Как делать: Оформите кейсы в виде вопросов и решений, чтобы агент мог использовать их в диалогах.
4. Часто задаваемые вопросы от клиентов и ваши ответы. Как делать: Создайте FAQ-документ с разделением по категориям вопросов.
5. Аудиозаписи, вебинары или видео, которые можно расшифровать и использовать как базу знаний. Как делать: Используйте Otter.ai или Descript для автоматической расшифровки и сохранения текстов.
6. Отзывы клиентов, в которых описываются результаты вашей работы. Как делать: Соберите отзывы в таблицу с указанием ключевых идей и результатов.
7. Пошаговые инструкции, схемы, диаграммы, которые иллюстрируют вашу методику. Как делать: Создайте наглядные визуализации в Canva или других графических редакторах.
8 Образцы практических заданий или упражнений для клиентов. Как делать: Разработайте и отформатируйте задания в PDF для удобства использования.
9. Ваши ответы на редкие или сложные вопросы, которые сложно найти в открытых источниках. Как делать: Вспомните все нестандартные запросы и оформите их в формате кейсов.
Инструменты для структурирования контента:
• Google Docs для текстов.
• Notion или Trello для организации информации.
• Excel для создания таблиц с вопросами и ответами.
• Otter.ai или Descript для расшифровки аудио- и видеоматериалов.
• Облачные хранилища (Google Drive, Dropbox) для хранения и упорядочивания данных.
Шаг 3: Создание структуры базы знаний
Цель: организовать ваш контент так, чтобы он был удобен для поиска и использования.
Шаги:
1. Разделите контент на категории (например, управление стрессом, личностный рост, карьерные советы). Как делать: Составьте список основных тем и выделите подкатегории для каждой.
2. Создайте подкатегории для детализированных тем. Как делать: Для каждой основной категории добавьте подкатегории, чтобы облегчить поиск.
3. Пронумеруйте или маркируйте каждый элемент (например, Q001 – Управление стрессом: дыхательные техники). Как делать: Введите уникальный идентификатор для каждого пункта, чтобы их можно было легко находить.
4. Используйте ключевые слова и теги для каждого элемента базы данных. Как делать: Определите ключевые слова, которые наиболее точно отражают суть элемента.
5. Настройте таблицу или базу данных с колонками:
◦ Вопрос/ситуация.
◦ Рекомендуемое решение.
◦ Источник (например, статья, книга, вебинар). Как делать: Используйте Google Sheets или Notion для создания таблицы и тестирования её удобства.
Шаг 4: Выбор платформы для создания агента
Выберите подходящую платформу, которая позволяет обучить модель без необходимости программировать.
Рекомендуемые платформы:
1. OpenAI API (ChatGPT): предоставляет доступ к мощной модели, которую можно настроить с помощью инструкций и пользовательских данных. Как делать: Зарегистрируйтесь на платформе OpenAI, получите API-ключ и изучите документацию.
2. LangChain: инструмент для создания RAG-решений, интеграции базы данных и генерации контента. Как делать: Настройте LangChain, подключив базу данных и протестировав поиск.
3. Pinecone или Weaviate: для хранения векторной базы данных (доступ к вашим данным). Как делать: Создайте векторное представление ваших данных с помощью этих инструментов.
4. No-code платформы:
◦ Zapier или Make для автоматизации процессов.
◦ Pictory или Botpress для создания ботов. Как делать: Зарегистрируйтесь на выбранной платформе, следуя её пошаговым инструкциям.
5. Chatbot-платформы: ManyChat или Tidio для интеграции агента в мессенджеры. Как делать: Настройте аккаунт, создайте бота и интегрируйте его в мессенджеры.
Шаг 5: Настройка базы знаний
1. Создание базы знаний:
◦ Сохраните ваши данные в текстовом формате (txt, json, csv).
◦ Загрузите эти данные в облачное хранилище (Google Drive, Dropbox, AWS). Как делать: Используйте экспорт данных из таблиц или текстовых файлов в нужных форматах.
2. Подготовка файлов:
◦ Проверьте тексты на наличие грамматических и смысловых ошибок.
◦ Убедитесь, что все данные структурированы и форматированы единообразно. Как делать: Используйте Grammarly для проверки текстов и убедитесь, что вся структура логична.
3. Интеграция с RAG:
◦ Используйте инструменты вроде LangChain, чтобы связать вашу базу данных с моделью.
◦ Настройте поиск по базе знаний, добавляя синонимы и контекстные подсказки. Как делать: Протестируйте несколько запросов, чтобы убедиться, что поиск работает корректно.
4. Обновление базы:
◦ Регулярно добавляйте новые материалы.
◦ Удаляйте устаревшую информацию. Как делать: Установите напоминания для проверки базы данных каждые 1-2 месяца.
Шаг 6: Настройка модели на основе ваших данных
1. Зайдите на платформу OpenAI и создайте API-ключ.
2. Загрузите ваши данные в платформу через инструкцию (например, “Эти данные описывают уникальную методику управления стрессом. Отвечай, опираясь только на них.”). Как делать: Воспользуйтесь инструкцией в документации OpenAI, чтобы задать параметры модели.
3. Настройте параметры:
◦ Тон ответа (дружелюбный, профессиональный).
◦ Глубина анализа (короткие или развернутые ответы). Как делать: Тестируйте разные настройки через консоль API, чтобы найти оптимальные.
4 Убедитесь, что ответы содержат ссылки на базу знаний (например, “См. раздел X для подробностей”). Как делать: Проверьте текстовые примеры, чтобы убедиться в корректной ссылке на материалы.
Шаг 7: Тестирование и корректировка
1. Протестируйте работу агента, задавая ему типовые вопросы. Как делать: Создайте тестовые сценарии и следите за точностью ответов.
2. Убедитесь, что он опирается на ваши данные, а не на общие знания. Как делать: Проверьте специфические ответы на уникальные кейсы из базы знаний.
3. Проверяйте, насколько ответы соответствуют тону и стилю вашей работы. Как делать: Сравните ответы с вашим стилем речи, корректируя при необходимости.
4. Вносите корректировки в базу знаний и настройки модели, чтобы улучшить результаты. Как делать: Анализируйте ошибки модели и добавляйте соответствующие уточнения в базу.
5. Привлеките несколько человек для тестирования и сбора обратной связи. Как делать: Найдите тестеров через социальные сети или профессиональные сообщества.
Шаг 8: Защита вашего контента
1. Техническая защита:
◦ Храните данные на защищённых платформах (например, AWS с шифрованием).
◦ Используйте API с ограниченным доступом.
◦ Настройте ограничение на количество запросов к базе знаний. Как делать: Настройте политики безопасности через интерфейс облачного сервиса.
2. Юридическая защита:
◦ Зарегистрируйте авторские права на ваши материалы.
◦ Подготовьте лицензионное соглашение, если предоставляете доступ другим пользователям. Как делать: Обратитесь к юристу для оформления всех необходимых документов.
3. Контроль доступа:
◦ Используйте двухфакторную аутентификацию для защиты ваших учётных записей.
◦ Ограничьте доступ к данным только проверенным пользователям. Как делать: Включите двухфакторную аутентификацию в настройках всех сервисов.
Шаг 9: Маркетинг и продвижение
1. Создайте сайт с описанием вашего агента и его преимуществ. Как делать: Используйте конструкторы сайтов, такие как Wix или WordPress.
2. Настройте интеграцию агента в популярные мессенджеры (Telegram, WhatsApp). Как делать: Воспользуйтесь API мессенджеров для подключения вашего бота.
3. Разработайте рекламную стратегию, выделяя уникальные черты вашего продукта. Как делать: Создайте контент-план для социальных сетей и запустите таргетированную рекламу.
4. Публикуйте примеры взаимодействия с агентом в социальных сетях. Как делать: Снимайте видео и создавайте посты, демонстрирующие функционал вашего агента.
5. Запустите рекламные кампании с таргетингом на вашу целевую аудиторию. Как делать: Используйте Google Ads или Facebook Ads для настройки кампаний.
Шаг 10: Постоянное улучшение
1. Собирать обратную связь от пользователей. Как делать: Используйте формы опросов или чаты для сбора отзывов.
2. Регулярно добавлять новые данные в базу знаний. Как делать: Следите за актуальными запросами и обновляйте контент.
3. Обновлять функционал агента, добавляя новые возможности. Как делать: Исследуйте новые технологии и добавляйте их в ваш проект.
4. Проводить анализ работы агента для выявления слабых мест. Как делать: Используйте аналитику и логи запросов для анализа.
Следуя этой инструкции, вы сможете создать эффективного виртуального агента, который отразит вашу уникальность и станет масштабируемым инструментом для помощи людям. Уникальный контент — это ваш ключ к успеху!
Приложение: Глоссарий понятий, концепций и инструментов для создания виртуального агента
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Описание: RAG — это подход, который улучшает ответы моделей ИИ за счёт обращения к внешним базам данных. Модель не ограничивается только предобученными знаниями, а использует актуальные данные, которые вы ей предоставляете. Как работает:
1. Пользователь задаёт вопрос.
2. Модель ИИ обращается к базе знаний (векторной или текстовой).
3. На основе найденных данных формируется точный и персонализированный ответ. Для чего используется: Для создания агентов, которые могут работать с узкоспециализированными знаниями.
Что такое API?
Описание: API (Application Programming Interface) — это интерфейс для взаимодействия между приложениями. Как работает:
1. Вы отправляете запрос к системе через API.
2. Система обрабатывает запрос и возвращает ответ. Для чего используется: API позволяет подключаться к платформам (например, OpenAI) для управления ИИ-моделями или интеграции их с другими сервисами.
OpenAI API
Описание: Платформа, предоставляющая доступ к моделям GPT для создания умных агентов. Как работает:
1. Регистрируетесь на сайте OpenAI.
2. Получаете API-ключ для взаимодействия с моделью.
3. Отправляете запросы к модели через API и получаете ответы. Для чего используется: Для разработки чат-ботов, анализа данных, генерации текста и многого другого.
Что такое LangChain?
Описание: LangChain — это инструмент для построения цепочек взаимодействий между моделью ИИ и базами знаний. Как работает:
1. Интегрирует базу данных с моделью ИИ.
2. Позволяет задавать сложные цепочки запросов. Для чего используется: Для реализации RAG и создания интеллектуальных агентов, работающих с большими объёмами данных.
Что такое Pinecone?
Описание: Pinecone — это облачная платформа для хранения векторных баз данных. Она позволяет быстро искать релевантную информацию в больших наборах данных. Как работает:
1. Ваши данные преобразуются в векторное представление.
2. Pinecone быстро находит нужные данные на основе запросов. Для чего используется: Для хранения и поиска данных в проектах, связанных с ИИ.
Что такое No-code платформы?
Описание: No-code платформы позволяют создавать приложения без необходимости программирования. Примеры:
• Zapier: инструмент для автоматизации задач между различными приложениями.
• Make: альтернатива Zapier с расширенными возможностями интеграции.
• Pictory: создание визуального контента без навыков дизайна. Для чего используется: Для упрощённого создания чат-ботов и автоматизации процессов.
Что такое чат-боты?
Описание: Чат-боты — это программы, которые общаются с пользователями через текстовые сообщения. Как работают:
1. Пользователь задаёт вопрос.
2. Чат-бот анализирует запрос и генерирует ответ. Примеры платформ: ManyChat, Tidio. Для чего используется: Для автоматизации общения с клиентами в мессенджерах, на сайтах или в приложениях.
Что такое Google Docs?
Описание: Google Docs — это облачный текстовый редактор для создания и редактирования документов. Как работает:
1. Документы сохраняются автоматически в облаке.
2. Доступ к ним можно предоставить другим пользователям для совместной работы. Для чего используется: Для хранения, редактирования и структурирования текстовых данных.
Что такое Otter.ai?
Описание: Otter.ai — это сервис для автоматической расшифровки аудио и видео. Как работает:
1. Загружаете аудио или видео.
2. Сервис преобразует звук в текст. Для чего используется: Для расшифровки записей консультаций, вебинаров или встреч.
Что такое RAG-решения?
Описание: RAG-решения — это системы, которые комбинируют Retrieval (поиск данных) и Generation (генерацию ответов) для улучшения взаимодействия с ИИ. Как работает:
1. Интеграция базы знаний.
2. Настройка поиска и обработки данных. Для чего используется: Для создания интеллектуальных систем, способных давать точные и персонализированные ответы.
Что такое Zapier?
Описание: Zapier — это инструмент для автоматизации процессов между различными приложениями. Как работает:
1. Настраиваете «зап» (цепочку автоматизации).
2. Зап запускается при выполнении определённого действия (например, добавлении нового файла). Для чего используется: Для автоматизации рутинных задач, таких как загрузка данных или отправка уведомлений.
Что такое Canva?
Описание: Canva — это инструмент для создания графического контента без навыков дизайна. Как работает:
1. Выбираете шаблон.
2. Добавляете текст, изображения и другие элементы. Для чего используется: Для создания схем, презентаций и других визуализаций методик.
Что такое двухфакторная аутентификация?
Описание: Это метод защиты аккаунтов, при котором требуется два уровня проверки: пароль и дополнительный код. Как работает:
1. Вводите логин и пароль.
2. Получаете код на телефон или email.
3. Вводите код для подтверждения входа. Для чего используется: Для защиты аккаунтов от несанкционированного доступа.
Что такое API-ключ?
Описание: Это уникальный код, который позволяет идентифицировать пользователя при работе с API. Как работает:
1. Получаете ключ после регистрации.
2. Используете ключ для отправки запросов к системе. Для чего используется: Для безопасного взаимодействия с платформами через API.
Что такое таргетированная реклама?
Описание: Это реклама, нацеленная на определённую аудиторию по интересам, демографическим данным или другим параметрам. Как работает:
1. Настраиваете параметры аудитории (например, возраст, интересы).
2. Запускаете рекламу.
3. Платформа показывает рекламу только выбранным пользователям. Для чего используется: Для привлечения целевой аудитории к вашему продукту или услуге.