Określenie „czat” jest używane jak synonim modelu językowego. To świetny interfejs — daje niemal nieograniczone możliwości. Nie jest jednak idealny…
Jestem z tych roczników, które pamiętają premierę GTA San Andreas. Co było w niej wyjątkowego? Otwarty świat, który dawał niemal nieograniczone możliwości. Spędziłem z tą grą masę godzin. Nigdy jej nie przeszedłem, ponieważ wolność była ciekawsza niż fabuła.
Podobnie jest z czatem w aplikacjach AI. Taki interfejs daje wolność, pozwala zapytać o wszystko, co tylko przyjdzie Ci do głowy. A później piszesz:
- jaka jest dzisiaj pogoda?
- ile to jest 7×7?
- jaki kolor spodni pasuje do mojej fryzury?
Godziny uciekają, limity też. Praca stoi w miejscu. Ostatkiem „sił” wrzucasz projekt umowy do czatu i dajesz prompt „co myślisz o tej umowie”. Czekasz, model myśli i nagle jest odpowiedź. Tylko nie taka, na jaką liczyłeś. Zamiast rzeczowej, podpartej przepisami analizy dostajesz odpowiedź, z której nic nie wynika… Zaczynasz dopytywać, model pogrąża się bardziej (dryfuje), Twoja frustracja rośnie.
Jak w grze. Otwarty interfejs sprawia, że mniej skupiasz się na tym, co jest istotne. To pierwszy błąd. Drugi — pisanie do czatu jak do kolegi, zakładając, że skoro człowiek by Cię zrozumiał, to model też. Trzeci — drążenie błędnej odpowiedzi zamiast rozpoczęcia nowej konwersacji.
A przecież każdy z nas oczekuje, że praca z AI da mu konkretne wyniki — każdy chce przejść grę.
Co w takim razie robić? Najlepiej skupić się na przygotowaniu dobrego promptu i kontekstu dla modelu. Dzięki temu już po wysłaniu pierwszej wiadomości nie zmarnujesz czasu na nieproduktywną dyskusję z modelem i oszczędzisz sobie frustracji.
Dlaczego usunąłem czat z beDocs
Budując beDocs długo się wahałem. W początkowej fazie program miał zawierać asystenta w formie czatu, działającego w pełni offline. Jednak lokalne modele nie są tak wszechstronne — jego możliwości mogłyby okazać się niewspółmierne do oczekiwań (o oczekiwaniach względem AI niedawno pisałem).
Ostatecznie podjąłem radykalną decyzję: usunąłem gotowy już moduł asystenta i zastąpiłem go modułem do budowy kontekstu.
Moduł budowy kontekstu pozwala przygotować wysokiej jakości, precyzyjny wsad do modelu. Możesz skorzystać z wbudowanych skilli, dodając szczegółowe zadania, albo stworzyć wszystko od początku — wygodnie, w formacie, który AI lubi najbardziej.
Gotowy kontekst możesz wygodnie zanonimizować, a następnie wysłać do modelu. Gdy wróci odpowiedź — lokalnie, na Twoim komputerze, jednym kliknięciem przywrócisz ukryte dane.
Dlaczego tak? Ponieważ w praktyce nie potrzebujesz czatu. Nie potrzebujesz rozmawiać z botem. Potrzebujesz czegoś, co pozwoli Ci za pierwszym podejściem uzyskać dobry draft.
A co z czatem?
Zostaw go na swobodną analizę — na moment, gdy świadomie chcesz pobiegać po otwartym świecie. Do konkretnej roboty: przygotowanego pisma, analizy akt, draftu opinii — lepszy jest uporządkowany kontekst. Tak właśnie działa beDocs: przygotowujesz materiał, dostajesz wynik, weryfikujesz przy źródle. Zachęcam do zapoznania się z tym programem.
