עונה 1 פרק 3: הכל על בוטים מבוססי בינה מלאכותית

יובל אבידני מסביר כיצד בינה מלאכותית ומודלי שפה הופכים בניית צ'אטבוטים עסקיים מתהליך ידני של שאלות ותשובות מוכנות מראש לפתרון חכם ומותאם אישית.

בפרק יובל אבידני מבית Hackit מסביר מדוע פתאום כולם רוצים צ'אטבוטים לעסק, ומשווה בין הגישה הישנה שמבוססת מילות מפתח ותשובות מוכנות מראש לבין גישת הבינה המלאכותית. הוא מדגים דרך דוגמה של סטארט-אפ סייבר ('הקיט') את עומס ההודעות מכל הפלטפורמות ואת היתרון של מנוע AI שמייצר תשובות לבד. הוא מזהיר מפני סיכוני אמינות וחירטוט, ומציע להוסיף שכבת מוח עם ידע ייעודי על העסק וסייגים מגבילים. לבסוף הוא מסביר את הצד הטכני: עבודה מול API, בחירת מודל שפה ובניית מאגר ידע ממסמכים ומאתר.

תובנות מרכזיות

• המעבר מצ'אטבוט קלאסי ל-AI חוסך את העבודה הידנית של הגדרת מילות מפתח ותשובות מוכנות מראש לכל תרחיש אפשרי.
• הסכנה המרכזית בצ'אטבוט מבוסס AI היא חירטוט ומתן מידע שגוי, למשל הבטחת הנחות או פיצויים שלא קיימים.
• הפתרון הוא שכבת מוח שמחוברת גם לבינה מלאכותית וגם לידע ייעודי על העסק, עם סייגים שמגבילים את התשובות בנושאים רגישים.
• אין חובה לעבוד רק עם OpenAI — אפשר לבחור מודלי שפה כמו Llama 2, Falcon, Azure OpenAI או Claude.
• ניתן לבנות מאגר ידע מקבצים קיימים (PDF, DOC, Excel, CSV) ומסריקת תוכן מאתר העסק, וכך המוח החכם לומד את העסק.
• קיימות פלטפורמות No-Code / Low-Code שמאפשרות להקים צ'אטבוטים מבוססי AI עם מעט מאוד ידע בתכנות.