Всем привет!
Не секрет, что выездные мероприятия укрепляют командный дух сотрудников, повышают уровень доверия и уважения друг к другу. Поэтому тимбилдинги так популярны. А что если организовать командный челлендж? «Легко!» — сказал Ильяс Зингер, генеральный директор 42Clouds. И уже через месяц 5 команд вдали от цивилизации экспериментируют с нейросетями и решают сложные задачи для бизнеса.
Постановка задачи или как мы до этого докатились
Нейросети продолжают набирать популярность. Все больше процессов можно автоматизировать или как минимум упростить с помощью нейросетей. Но какие именно процессы? С чего начать?
Ильяс пошел по самому простому и логичному пути — спросил у своих сотрудников. Так появилось шесть разных задач и две команды, которые должны были эти задачи решить.
Но не все так просто:
- во-первых, команды были ограничены по времени;
- во-вторых, челлендж проходил в деревне и мощности местного интернета на всех не хватало.
А в чем профит или зачем это вообще нужно?
Здесь мы поставили сразу несколько целей:
- упростить работу сотрудникам из разных отделов;
- поделиться с нашими читателями полезными инструментами и рассказать, как использовать нейросети;
- ну и конечно, еще больше сплотить коллег и наградить лучшую команду. Но об этом чуть позже. Спойлер: приз 🔥.
Задание №1
Что нужно сделать
Последнюю задача предоставил IT-департамент. Он оказывает услуги по администрированию серверов для клиентов. Структура департамента довольно простая. Она состоит из IT-инженеров, которые следят за одним или несколькими серверами.
В нашей компании очень много регламентов, процессов и процедур, которые гарантируют, что:
- на серверах не закончится свободное место;
- будут вовремя сделаны резервные копии;
- у уволенных сотрудников вовремя заберут доступы и т. д.
Существуют даже штрафы за нарушение пунктов регламентов. У нас есть аудитор, который проверяет все сервера на соответствие каждому пункту, например:
- соответствие документации реальному состоянию серверов;
- наличие резервных копий. Это гарантирует, что данные зарезервированы. Мы проверяем эти резервные копии (разворачиваем их);
- выполнение регламентных операций на сервере. Например, дефрагментация диска или удаление ненужных файлов, чтобы держать файловую систему сервера в порядке;
- соответствие базовым принципам безопасности. У всех уволенных сотрудников доступы должны быть заблокированы, а у всех текущих — только к тем ресурсам, которые необходимы для работы;
- регламентная операция не с самим сервером, а в MSSQL. Большинство наших клиентов работают с 1С и там тоже необходимо выполнять регламентные операции с базой, чтобы система работала быстро и была отказоустойчивой.
Аудит выполняет человек, а задача команды сделать так, чтобы эту работу делал искусственный интеллект.
Решение команды
«Задачу можно было полностью автоматизировать, если всю техническую документацию привести к единому виду. Таким образом, из нее можно будет получать какие-то параметры, задавать скрипты и скрипт будет автоматически на сервере проверять. К сожалению, сейчас документация в разных форматах, поэтому это первая проблема, с которой мы столкнулись. Мы использовали ChatGPT и LLaMA для написания PowerShell-скриптов и проведения автоматической проверки.
Все запросы мы сделали на тестовом сервере, они рабочие. Заказчик скинул нам дополнительные данные для проверки, плюс мы использовали чек-листы».
Задание №2
Что нужно сделать
Это задание от нашего департамента внедрения 1С. Департамент очень внимательно относится к продвижению, особенно к контент-маркетингу, пишет много качественных статей. Но есть проблема: релизы 1С и законодательство постоянно меняются, поэтому статьи устаревают. Руководитель департамента хотел, чтобы команда, используя искусственный интеллект, решила следующие задачи:
- нашла все скриншоты, которые устарели;
- нашла ссылки на все нормативно-правовые акты, которые устарели;
- предложила, на что можно заменить неактуальные данные.
Решение команды
«Мы использовали ChatGPT, чтобы написать скрипт на Python. Мы протестировали несколько нейросетей: YandexGPT и GigaChat не подошли. Соответственно, чтобы не терять время, мы решили написать скрипт.
Что мы делали: «скармливали» нейросети прямую ссылку на Google-документ (расшарили доступ). Но нейросеть не смогла перейти по адресам из ячеек. Другой момент: мы отправляли Excel-файл с адресами, но нейросеть перейти по ним также не смогла. Если вставлять вручную список адресов, нейросеть тоже не смогла перейти по ссылкам.
Для работы мы составили сначала перечень названий, то есть как могут называться нормативно-правовые акты и какие у них бывают сокращения. Эти данные мы использовали в паттерне для скрипта. Но проверить актуальность, увы, не получилось».
Задание №3
Что нужно сделать
В 42Clouds сотрудники часто пишут инструкции. Мы постоянно публикуем актуальный контент, поэтому задача важная и нужная.
Процесс создания инструкции включает несколько этапов. Автор пишет инструкцию в Google-документе. Затем берет гайдлайн, который состоит из кусочков кода HTML. Это код для маркированных и немаркированных списков, картинок, таблиц и т. д. Верстальщик соединяет этот код и Google-документ. В итоге получается большой HTML-документ, внутри которого содержится инструкция. Почему бы не передать эту задачу искусственному интеллекту?)
Решение команды
«Мы получили n-ое количество результатов, но не на 100% удовлетворительных. Мы использовали несколько нейросетей: Llama, Google AI, ChatGPT.
Нейросети предложили решения, но они нас не устроили. Нейросети ошибались в визуальных решениях. Они выводили нужный текст, но в оформлении были ошибки. К тому же нейросеть плохо использовала гайдлайн.
Мы хотели написать плагин или использовать готовый плагин, но уже для ChatGPT. И с его помощью добиться нужного результата. Но не хватило времени)».
Задание №4
Что нужно сделать
Задачка «прилетела» от отдела внутренней автоматизации. Он занимается внутренними процессами, делает их максимально быстрыми и дешевыми.
Сейчас все процессы по автоматизации мы делаем на базе регламентов. Сначала пишем регламент, потом закрепляем его в системе. Иногда пользователь не знает, правильно система работает или нет. Например, заявка не проводится, но почему — непонятно.
Сначала пользователи обращаются, разумеется, в техническую поддержку нашей внутренней системы. Руководитель этого отдела поставила перед нами задачу: сделать так, чтобы система автоматически отвечала на вопросы пользователей. Система должна дать ответ и ссылку на регламент.
Решение команды
«Мы использовали несколько нейросетей:
- GigaChat. Он осуществлял поиск по документам, но делал это плохо;
- Llama. Нейросеть выдумывала полностью ответ. Даже придумывала какие-то пункты, которых на самом деле не было в регламенте;
- Perplexity AI. Пересказывала то, что было в регламенте, но не указывала и не давала ссылку на документ;
- ресурс на базе ChatGPT. Он не справился с задачей и не предоставил правильные цитаты по поиску по непрямому запросу.
Cамая сложная часть задачи — заставить нейросеть показать, из какого файла был взят конкретный ответ. Мы нашли сервис, который называется Nuclia. Он был разработан как поисковик для корпоративных решений. В него можно загрузить просто файлы или ссылки на файлы. Сервис решил почти все задачи, потому что когда мы писали запрос, он находил и давал точные формулировки. А ниже было написано, в каком документе встречались совпадения».
Задание №5
Что нужно сделать
Спонсор этой задачи — IT-отдел 42Clouds. Коллеги сконцентрированы на том, чтобы программы 1С, размещенные в облаках, «летали». Поэтому сотрудники IT-отдела отслеживают различные показатели, влияющие на скорость работы 1С. Например:
- показатели производительности, которые встроены в каждую базу (Apdex);
- производительность эталонных баз, которые запускаются на каждом сервере.
Коллеги анализируют данные и наблюдают за скоростью запуска баз. Руководитель IT-отдела захотел, чтобы искусственный интеллект проанализировал эти показатели и выделил те сервера, в которых замечено снижение скорости работы базы и выяснил, что на это повлияло.
Решение команды
«Все запросы, которые мы делали с помощью разных нейронных сетей, выдавали нам примерно один и тот же путь. А именно: написать на языке программирования вычисление по всем файлам с определенными замерами. Мы использовали нейросеть Reka Playground, которая написала нам код на Python: он анализирует все файлы и делает расчеты. Не обошлось без трудностей, например, не указана сама база, а указана ссылка на базу. Но Reka Playground помог исправить эти ошибки.
К сожалению, мы не доделали задачу до конца. Мы получили результаты по каждому дню, но сравнить их не успели».
Результаты
Челлендж прошел успешно, хотя ребята смогли выполнить только 5 заданий из 6. Поскольку многие разработчики работают дистанционно, благодаря челленджу они смогли пообщаться друг с другом лично. Ближе к концу тайминга ребята «поднажали», активно использовали разные способы и нейросети, искали лучшее решение.
В результате победила «барабанная дробь» команда №2. Победители поехали покорять волны, но поделились с нами крутыми видео.
Видео про челлендж уже на нашем YouTube-канале. Подписывайтесь на наши соцсети и обязательно пишите, какой контент вам интересен. Мы готовы к экспериментам!