Как я уже упоминал, я дизайнер и промпт-инженер только в свободное от работы время.
Лирическое отступление:
По основному профилю я инженер по эксплуатации зданий и работаю в этой сфере уже почти с десяток лет. По долгу работы меня периодически закидывают на различные повышения квалификации. В этом году я уже рассказывал про освоение AutoCad, а теперь меня отправили повышать квалификацию в сфере корпоративных закупок. Наша организация работает по 223 и 44 ФЗ, и несмотря на то, что в закупочной деятельности я выполняю только роль функционального заказчика, то есть формирую Технические задания на закупку материалов, меня решили научить сразу всему процессу. От регистрации на площадке, до приемки работ по контрактам. Отправили учиться меня и еще 30 таких же бедолаг, которым это абсолютно ненужно, потому что закупками занимается отдельный департамент.
Итак, начальство на моей основной работе решило повысить мою квалификацию. Результатом курсов является аттестационная работа, состоящая из 9 конкретных жизненных ситуаций, с которыми сталкиваются люди, работающие с гос. закупками. К каждой из 9 таких ситуаций прилагается перечень вопросов. От трех до семи. В общей сложности нужно развернуто ответить на 38 вопросов.
Все описанные "жизненные ситуации" не гуглятся. Потому что это реальные ситуации из работы наших лекторов. В интернете их нет.
Кто-то из коллег плюнул и заказал услуги у профессиональных закупщиков. Кто-то оказался хитрее и взял аттестационные работы у коллег, которые проходили аналогичное повышение квалификации пол года назад. А я решил не перепечатывать тонну текста, а обратиться к нейросети.
Не переживайте, у меня были на руках реальные ответы=) Так что эксперимент оказался полностью контролируемым.
В качестве рабочего инструмента был выбран Сберовский GigaChat. Я решил не экспериментировать с ботом в телеграме и ВК и основательно поработал с нейросетью на полноценной платформе.
Ранее об этой нейросети я рассказывал в этой статье:
Сильно на нейронку я не рассчитывал, однако был приятно удивлен, когда ввел первый же вопрос. GigaChat смог не только понять обширный массив данных в запросе, но и дал на него правильный и развернутый ответ.
Вопрос за вопросом нейросеть дала мне верные ответы на 29 пунктов из 38.
Ошибки
- Некоторые вопросы GigaChat не мог понять и ссылался на недостаточность данных в самом запросе, но при этом все равно сыпал нормативно-правовой базой, иногда неуместно.
- В паре вопросов ответы даны не верно, потому что закон дает возможность установить в организации собственную нормативную документацию, именуемую «Положением о закупках». Нейросеть не знает нашего положения о закупках, она знает только закон, поэтому ответы GigaChat давал не всегда точные.
- Иногда нейросеть отвечает неверно просто по каким-то своим причинам. Например вместо ссылки на Федеральные законы об утилизации, он ссылался на закон о закупках. Вероятно потому что вся переписка велась именно на тему 223 ФЗ.
В общем нейросеть иногда вводится в заблуждение. Но 29 и 38 вопросов это «уверенная четверка», если бы я обучался в универе.
Как итог с небольшими неточностями я свободно защитил свою аттестационную работу, а преподаватель еще и похвалил меня за то, что я неплохо соображаю.
Справедливости ради, я не просто пихнул в аттестационную работу скопированные ответы от нейронки. Я все это вычитал и сверил с реальными законами, поэтому довольно просто смог пообщаться с преподавателем и рассказать почему в каждом отдельном случае я дал именно такой ответ, а не какой-то другой.
Вот, как это было 👍