Inteligentní analýza dokumentů 4D Write Pro s umělou inteligencí

Automaticky přeloženo z Deepl

V mnoha podnikových aplikacích uživatelé zadávají nebo přijímají nestrukturovaný text: zpětnou vazbu od zákazníků, interní poznámky, tikety podpory, zprávy a další. Tento obsah představuje cenné informace, které je však obtížné využít bez specifického zpracování.

Právě zde se umělá inteligence stává mocným nástrojem: automatickou analýzou psaného obsahu dokumentu 4D Write Pro dokáže extrahovat užitečná metadata pro porozumění, třídění nebo stanovení priorit.

V této ukázce jsme implementovali kompletní scénář automatické analýzy dokumentů 4D Write Pro pomocí umělé inteligence. Z jednoduchého textu je AI schopna:

  • generovat stručný název odrážející obsah
  • identifikovat tón (pozitivní, negativní, informativní, naléhavý…)
  • navrhnout klasifikační značky
  • vyhodnotit kvalitu psaní dokumentu

Cíl je jasný: automaticky obohatit dokumenty o použitelná metadata, aniž by se změnilo uživatelské prostředí.

Tato funkce je užitečná v mnoha reálných situacích:

  • Automatické třídění příchozích zpráv: na základě tónu a naléhavosti.
  • Klasifikace dokumentů: podle typu, tématu nebo obchodní oblasti.
  • Detekce obsahu, který je třeba zlepšit: nízké skóre kvality = upozornění
  • Statistiky nálad zákazníků: sledování trendů ve zpětné vazbě: sledování trendů ve zpětné vazbě

Jak to funguje?

Uživatel zadá nebo vloží text do rozhraní založeného na aplikaci 4D Write Pro. Po kliknutí na tlačítko „Uložit“ se dokument uloží do databáze a automaticky se analyzuje pomocí umělé inteligence. Výsledky analýzy se poté uloží do databáze a lze je zobrazit v rozhraní a obohatit tak dokument.

HDI: Kategorizace dokumentů 4D Write Pro

Zde jsou metadata, která chceme automaticky extrahovat pomocí AI:

  • Název: Stručný název, který odráží téma a tón dokumentu.
  • Tón: Pozitivní, negativní, neutrální, informativní, naléhavý atd. s emoji pro rychlou vizuální referenci.
  • Tagy: Emotivy, které jsou v angličtině: 1 až 3 obchodní nebo tematické kategorie související s obsahem.
  • Kvalita psaní: Známka 5 bodů na základě srozumitelnosti, struktury a pravopisu s vysvětlujícím komentářem.

Technické podrobnosti

1. Analýza spuštěná při uložení

Když uživatel klikne na tlačítko „Uložit“, metoda spustí analýzu dokumentu prostřednictvím AI. Poté uloží dokument i metadata vytvořená AI do databáze:

var $infos : Object
$infos := cs.ChatManagement.new().computeInfo(WP Get text($doc); $apiKey).

var $ent : cs.DocumentEntity
$ent :=ds.Document.new()
$ent .WP:=$doc
$ent .Title:=$infos.title
$ent .Tone:=$infos.tone
$ent.Tone_Emoji:=$infos.tone_emoji
$ent .Tags:=$infos.tags
$ent .Quality_Score:=$infos.quality_score
$ent .Quality_Comment:=$infos.quality_comment
$ent .save()

2. Konstrukce výzvy

Metoda computeInfo sestaví jak systémovou výzvu, tak uživatelskou výzvu k dotazu na UI.

Systémová výzva vysvětluje a řídí UI při její analýze a odpovědi. Uživatelská výzva obsahuje pouze obsah dokumentu 4D Write Pro, který má být analyzován.

$systemPrompt:="Analyzujte následující text a uveďte následující informace:
$systemPrompt\Navrhněte krátký a relevantní název dokumentu..."
$systemPrompt +="...\n"
$systemPrompt +="Odpovězte v následujícím formátu JSON (bez kódu balise):\n"
$systemPrompt +="{\"title\": \"string\", ... }"

$messages .push({role: "system"; content: $systemPrompt})
$messages .push({role: "user"; content: $document})
$result :=cs.AIManagement.new($apiKey).generateInfo($messages)

return $result

3. Třída volání OpenAI

Třída AIManagement zapouzdřuje logiku volání OpenAI pomocí modelu gpt-4o-mini s 4D AIKit:

Class constructor($openAIKey: Text)
This .clientAI:=cs.AIKit.OpenAI.new($openAIKey)

Function generateInfo ($messages: Collection) : Object
var $result :=This.clientAI.chat.completions.create($messages; {model: "gpt-4o-mini"})
return JSON Parse ($result.choice.message.text)

4. Příklad výsledku AI

Zde je příklad odpovědi vrácené AI:

{
  "title": "Zklamání po poslední aktualizaci produktu",
  "tone": "Negativní",
  "tone_emoji": "😠",
  "tagy": "Emm6", "Emm6" a "Emm6": "Zpětná vazba k produktu, Software, Podpora",
  "quality_score": 5,
  "quality_comment": "Dobře napsaná a strukturovaná zpráva, jasná a profesionální."
}

Další

Tato ukázka ukazuje, jak snadno můžete do dokumentů aplikace 4D Write Pro integrovat vrstvu umělé inteligence, která je automaticky obohatí a získá strukturovaná data.

Zde představený model je modulární, přizpůsobitelný a opakovaně použitelný. Lze jej použít na různé typy obsahu, včetně e-mailů, tiketů podpory, interních poznámek a komentářů uživatelů.

Bez problémů se integruje do stávajících aplikací 4D, aniž by měnil uživatelské prostředí, a zároveň otevírá nové možnosti automatizace, třídění a analýzy. Umělá inteligence zde funguje jako neviditelný asistent, který dokáže automaticky obohatit vaše dokumenty a zjednodušit jejich zpracování.

A co vy, jakou inteligenci byste chtěli přidat do své aplikace nebo dokumentů? Podělte se o své nápady, případy použití nebo otázky na fóru 4D; komunita je tu pro spolupráci a inspiraci!

Vanessa Talbot
• Product Owner • Vanessa Talbot se připojila k programovému týmu 4D v červnu 2014. Jako Product Owner má na starosti psaní uživatelských příběhů a jejich převod do funkčních specifikací. Její úlohou je také zajistit, aby implementovaná funkce odpovídala potřebám zákazníka. Od svého příchodu pracovala na definování klíčových prvků ve 4D. Pracovala na většině nových funkcí preemptivního multi-threadingu a také na velmi složitém tématu: nové architektuře pro enginované aplikace. Vanessa má titul z Telecom Saint-Etienne. Svou kariéru začala ve Výzkumném ústavu kriminalistickém jako vývojářka pro audiovizuální oddělení. Působila také v mediální a lékařské oblasti jako expertka na technickou podporu, produkci i dokumentaci novinek.