Наткнулся в просторах социальных сетей.

Исходник для визуала взят вот отсюда. (Это я попытался пруфы найти). Вот есть еще одна беззубая статья

И я вот понять не могу, оно правда так? А то для правды - хотелось бы побольше инфоповодов)))

Кто с Китаем накоротке.
Поделитесь пожалуйста наблюдениями.

Использование нейросетей в текущем их состоянии для оптимизации производственных процессов в логистике.
Так сказать, обзор кейсов, с которыми я столкнулся в течение последних нескольких месяцев.

1) Разбор неструктурированного текста.
Когда на входе нет строгой формы, но есть понятный по смыслу текст, который надо разложить в таблицу.
Раньше это было табу.
Сейчас в целом, при правильном промте нейросети могут раскидать массив текста на табличку.

Где это используется:
- В калькуляторах расчета доставки (по ссылке прям кейс, как это используется ).
- В формировании таблицы для декларирования, когда на входе по поточным монотоварным грузам дают либо поручение, либо неоднотипные, но схожие по сути документы.

2) Разбор чертежей.
Загружается в ИИ чертеж, с задачей проставить название и заданные габариты детали.

3) Разбор простого изображения для определения вида товара. Тестировали, на примере одежды.
Задача изначально специфическая, но тем не менее с оговорками решаемая. При всем при том «Детские фартуки, футболки, худи и т.д. отличает даже на поганых фотках, вложенных в эксель таблицу».

4) Наиболее популярный кейс во всех отраслях:
Автоматизация контроля качества звонков.
Работает на связке:
Нейросеть для транскрибации аудито в текст (например whisperjax)
Копирование полученного текста в ИИ с промтом для сравнения разговора по заданному скрипту (в Chat GPT, Yandex GPT, Giga Chat).
Получение результатов.
Кстати с этим кейсом на транс-раше в этом году выступала компания и вызвала достаточно сильный ажиотаж. По сути все просто и об этом можно много где прочитать.
Эта же связка встроена в обновленный Битрикс24 с ИИ.

5) Про все о чем, уже надоело слушать, потому что об этом говоря везде:
- ускорение работы с составлением текста (переписка, доклады и т.д.);
- резюмирование текстов и видео;
- разработка всего творческого (особенно для маркетинга);
- оптимизация работы с маркетплейсами (карточки, тексты);
- личные помощники для организации времени и дел
- универсальные консультанты в любой «нестрогой» области знаний (по сути все, за что вы платите сторонним консультантам).

6) Тут под звездочкой, так как сам это не тестировал. Знакомые энтузиасты с незашоренным видением, рассказывают, что Claud AI от Antropic вполне прилично подбирает коды ТНВЭД. И этого достаточно, чтобы обрабатывать входящий поток холодных запросов для прогрева и вывода на живое общение.

Как-то так.

Промт (рекомендую использовать на английском).
Я пробовал в Chat GPT и в Gemini (от Гугл).

Обязательная часть (подробно описать откуда и что брать).

On the basis of the attached file, which is the CMR - waybill specifically designed for international road freight transportation).
Fill in the table with the following data: Shipper (column 1 of the CMR) Consignee (column 2 of the CMR) Terms of delivery (from column 13 of the CMR) Invoice number (column 5 of the CMR) Carnet TIR number (column 5 of the CMR) Gross weight (column 11 of the CMR) Delivery address (column 3 of the CMR) Data from column 13 of the CMR (column 13 of the CMR) Carrier name (column 17 of the CMR)

Необязательная часть (которая может быть использована для контроля читаемости исходного текста).
next to each value in a separate column indicate how you rate the readability of the text, where 1 is clear text, 2 is poorly readable text, 3 is unreadable text.

Для производственного промта (который будет использоваться на постоянной основе) я бы еще добавил команды на "запрет выдумывания". Но тут надо тестировать, так как иногда это запутывает. Поэтому чтобы сейчас не путать никого усложнять не буду.

Важно.Я не говорю, что проблема распознания документов полностью решена. Меня сейчас вполне можно закидать помидорами, что распознается неидеально. И включить «а кто будет отвечать за ошибки».

И мой ответ: да, неидеально. Но уже сейчас очень бюджетно можно решить часть задач, на которых я раньше блок ставил по умолчанию и даже не думал в эту сторону. А дальше возможности только увеличиваются. Главное не пропустить эти возможности.

О чем будет речь.
3 кейса:

1) трижды переданная задача - почему и как это можно было избежать
2) неправильно рассчитанный бюджет на разработку x4 от планового, почему и что с этим делать
3) сисадмины и разработка, вроде все про одно, но с вечными нюансами.

Дальше 3 голосовых в порядке, указанном выше. Выбирайте, что для Вас актуально.

И маленький пруф того, что это работает. Отзыв об аналогичном кейсе из логистики, с абсолютно живой задачей, в живой компании.

Так что берите логику формулирования запросов, меняйте под свои серьезные задачи и получайте результаты.

Как с подобной информацией можно работать в наше время с использованием нейронных сетей.

1. Перевод был сделан за меньше, чем 5 минут.
Многие используют нейронку Deepl
Но я использовал другой бесплатный сервис, потому что он еще позволил и в doc формат сохранить для редактирования.

То есть я просто загрузил PDF на 45 страниц и получил русскоязычный перевод с сохранением форматирования, структуры и т.д.

2.А вот теперь самое интересное.
По ссылке Ваш "ИИ консультант лайт версии" по этому документу, которому можно задавать вопросы по содержанию документа.
Он коротко ответит, а также даст ссылку на страницу, где содержится эта информация.
То есть это не просто "поисковик" по документу. Это прям что-то, что может отвечать на вопросы.
Сделать такую штуку ушло тоже порядка 5 минут.
https://app.humata.ai/ask/file/47c96624-8223-42d6-ad46-a23c3eab9e26?share_link=e3bbe46e-3afe-4141-b696-be6893a8f22e&selected-approach=Grounded

Для подобного функционала я использую 2 сервиса:
https://askyourpdf.com/
и
https://app.humata.ai/

ПС: вы же понимаете, что технология максимально маштабируема и прекрасно нишуется в любой специфический таможенный или логистический документ.