4D AI: Třídění výsledků dotazů podle podobnosti vektorů
V příspěvku Sémantické vyhledávání: dotazování podle vektorové podobnosti jsme představili, jak dotazovat entity pomocí vektorové podobnosti, což je účinný způsob, jak najít nejrelevantnější záznamy na základě významu spíše než přesných hodnot.
4D 21 R2 přináší nový způsob třídění výsledků dotazů pomocí polí 4D.Vector. Entity můžete nejen filtrovat podle podobnosti, ale také třídit výsledky dotazu pomocí funkce .query(), aby se nejrelevantnější a sémanticky nejbližší entity zobrazovaly jako první. Ať už vytváříte inteligentní vyhledávání, doporučovací engine nebo asistenta řízeného umělou inteligencí, tato nová funkce zajistí, že výsledky budou seřazeny podle relevance, a poskytne tak přesnější a uživatelsky přívětivější výsledky.
Poskytněte umělou inteligenci 30 let staré aplikaci 4D
Během několika let se umělá inteligence změnila z nově vznikajícího trendu na nezbytnou součást moderního softwaru. ChatGPT, Grok, Gemini a další asistenti s umělou inteligencí dnes hrají významnou roli v každodenním životě každého člověka, a to jak v profesním, tak v osobním životě.
Proto společnost 4D 21 představuje 4D.Vectors a 4D AI Kit: aby vývojáři 4D měli k dispozici jednoduché a účinné nástroje pro přidávání funkcí poháněných umělou inteligencí do svých aplikací.
O AI jsme již sdíleli mnoho příkladů, tutoriálů a webinářů, ale nedávno jsem si položil otázku: Co by bylo potřeba udělat, aby se AI dostala do 30 let staré aplikace 4D?
Mohli byste se takové aplikace jednoduše zeptat na svých 10 nejlepších zákazníků a okamžitě dostat zpět pěkný graf?
No, hádejte co? Ukázalo se, že je to tak jednoduché, že si to zaslouží vlastní příspěvek na blogu.
4D AIKit: Strukturované výstupy
Při použití umělé inteligence v aplikaci často potřebujete výstupy, které váš kód dokáže analyzovat, a ne jen volný text. Ať už generujete data pro uživatelské rozhraní, automatizujete obchodní logiku nebo organizujete vícekrokové uvažování, předvídatelné, strojově čitelné odpovědi jsou nezbytné.
Proto sada 4D 21 4D AIKit zavádí novou funkci response_format atribut, který umožňuje definovat přesnou strukturu výstupu modelu a zajistit tak konzistenci, validaci a hladkou integraci do logiky aplikace.
Sémantické vyhledávání: dotazování podle podobnosti vektorů
S rostoucím významem vektorového vyhledávání v aplikacích umělé inteligence, jako je sémantické vyhledávání, doporučovací stroje a zpracování přirozeného jazyka, zavádí 4D nativní podporu vektorových dotazů ve funkci query(). Toto vylepšení přináší porovnávání vektorové podobnosti přímo do jazyka DataClass.query() a EntitySelection.query().
Sada 4D 21 a AI: Znovu definuje způsob, jakým aplikace myslí a jednají
S technologií 4D 21 se umělá inteligence posunula o obrovský skok kupředu. Jádrem tohoto vývoje je volání nástrojů sady AI Kit, rozsáhlý přírůstek, který mění způsob, jakým integrujete umělou inteligenci do svých aplikací.
Volání nástrojů umožňuje rozšířit možnosti modelu registrací vlastních metod nebo funkcí, které může AI v případě potřeby automaticky volat. To znamená, že namísto ručního zpracování každé interakce pomocný chat automaticky vyvolá vaše obslužné programy, což vám poskytne flexibilitu i kontrolu.
Vyhledání správného místa v dokumentu 4D Write Pro pomocí AI
Ve 4D aplikacích jsou běžné rozsáhlé dokumenty: finanční zprávy, interní směrnice, technické příručky… Vyhledávání přesného klíčového slova často nestačí. Procházení 30stránkových zpráv kvůli nalezení jednoho odstavce je nejen časově náročné, ale také náchylné k chybám. Zde může pomoci umělá inteligence.
Sémantický přístup založený na vektorech, který byl představen v aplikaci 4D 20 R10, již umožňuje najít relevantní dokument aplikace 4D Write Pro, i když jsou použity různé formulace (například „vložit obrázek“ vs. „přidat obrázek“).
Co se však stane, když dokument zahrnuje více stránek a pokrývá různá dílčí témata? I když lze celý text převést na jeden vektor, výsledky jsou často lepší, když pracujeme v jemnějším měřítku. To je myšlenka chunkingu: rozdělení dokumentu na souvislé segmenty, z nichž každý je reprezentován vlastním vektorem.
Právě to nám umožňuje jít dál: získat nejen správný dokument, ale také přesnou pasáž, která odpovídá hledanému textu.
Vyhledávání podle významu, ne podle metadat: Sémantické filtrování obrázků pomocí 4D.Vector
Vaši uživatelé nepřemýšlejí v názvech souborů nebo hierarchiích složek. Myslí v myšlenkách.
- „Robot namalovaný akvarelem.“
- „Slunečná pláž plná barev.“
- „Něco, co vypadá jako Mona Lisa… ale z budoucnosti.“
Nezáleží na tom, zda tato myšlenka pochází z obrázku, objednávky zákazníka, e-mailu nebo dokumentu 4D Write Pro – výzva je stejná: jak dodat výsledky, které odpovídají záměru, nikoliv jen klíčovým slovům?
S aplikacemi 4D.Vector a 4D AI Kit může vaše aplikace konečně dávat smysl. V tomto příspěvku si to ukážeme na příkladu sémantického vyhledávání podobnosti obrázků. A zde je klíč: ve skutečnosti vůbec nepracujeme se surovými obrázky – pracujeme s jejich popisy. Úplně stejný přístup funguje pro jakýkoli druh textových dat ve vaší aplikaci.
Inteligentní analýza dokumentů 4D Write Pro s umělou inteligencí
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.
AI přináší do dokumentů 4D Write Pro kouzelné vyhledávání
V mnoha podnikových aplikacích 4D jsou dokumenty vším – technickými poznámkami, zprávami, manuály, interními příručkami. Když si však uživatelé nepamatují přesné znění, stává se hledání toho správného pomalé, frustrující, nebo ještě hůře – nemožné.
Ve verzi 4D 20 R10 to sémantické vyhledávání poháněné vektory umělé inteligence mění. Namísto hledání klíčových slov hledáte význam. Uživatelé dostanou správný dokument, i když hledají v jiných slovech nebo v jiném jazyce. Je to chytřejší způsob, jak odhalit znalosti skryté v dokumentech – rychlý, přesný a vytvořený pro to, jak lidé skutečně vyhledávají.
Uvažujme konkrétní příklad: uživatel chce vyhledat technickou poznámku, která vysvětluje, jak vložit obrázek do dokumentu aplikace 4D Write Pro. Nemusí si však vzpomenout na přesnou frázi použitou v dokumentu.
UKÁZKA: INTELIGENTNÍ VYKAZOVÁNÍ VÝDAJŮ POMOCÍ AI
Znáte bolesti spojené s vykazováním výdajů – ne pro vás, ale pro vaše uživatele. Hromadící se účtenky, ruční zadávání, překlepy. Se sadou 4D AIKit je tato dřina pryč. Jednoduchým nahráním se papírová účtenka nebo faktura promění v čistý strukturovaný JSON připravený pro vaši databázi.
Už žádné plýtvání časem na součty, data nebo názvy dodavatelů. Vision AI je přečte, jazykové modely je strukturují a 4D je propojí přímo s vaší aplikací. Z papíru do databáze během několika sekund – a vaši uživatelé nikdy nepocítí tření.
Kontaktujte nás
Máte dotaz, návrh nebo se chcete spojit s blogery 4D? Napište nám!
* Vaše soukromí je pro nás velmi důležité. Kliknutím sem si můžete prohlédnout naše Zásady