Українські розробники створили комплексне рішення для створення високоінтелектуального штучного інтелекту без додаткових навичок та знань GPTizer. Я воно працює і кому корисно?
Українські розробники створили комплексне рішення для створення високоінтелектуального штучного інтелекту без додаткових навичок та знань GPTizer. Я воно працює і кому корисно?
Над проєктом працює Дмитро Зезик, Вікторія Шиманська та невелике ком’юніті розробників.
Дмитро — СEO проєкту та Senior Software Developer / Architect (Back-End, Infrastructure, LLM, VectorDB). Розробляв AI застосунки для Deloitte. Винайшов і імплементував GPTizer.
Вікторія — CMO проєкту, працює із маркетинговими інструментами аби створити присутність продукту онлайн та залучати аудиторію
Розробили GPTizer айтівці за власні кошти, шляхом bootstrapped. Продукт вже на фінальній стадії розробки й дуже скоро світ матиме змогу зустріти інноваційний продукт, який полегшить розробку додаткових інструментів для бізнесу.
Основна перевага платформи — можливість створювати рішення за хвилини. За підрахунками розробників, на кейсі з Deloitte це рішення могло б зекономити щонайменше $70 000 і три місяці розробки. А час — це гроші.
«Наше рішення не потребує часу й експертизи, легко масштабується, недороге у використанні й легко інтегрувати. Це інструмент, який дозволяє використовувати можливості ШІ для бізнес-завдань незалежно від вашої технічної підготовки. GPTizer дає змогу створювати кастомні ШІ-інструменти без команди аналітиків і значних фінансових витрат», — йдеться в описі стартапу.
Векторний пошук — це спосіб знаходити інформацію, зберігаючи значення і взаємозв’язки слів у числовій формі (векторах). Уявіть, що кожне слово чи фраза перетворюється на набір чисел, які відображають його значення.
Потім, коли ви шукаєте щось, система порівнює ці набори чисел, щоб знайти найбільш схожі відповіді. Це дозволяє шукати не тільки точні слова, але й змістовно схожі поняття.
Наприклад: уявіть, що ви шукаєте в книзі слово «кіт». Замість того, щоб шукати тільки точне слово «кіт», векторний пошук шукає всі слова, які мають схоже значення. Наприклад, система перетворює слова «кіт», «кошеня», «домашня тварина» на набори чисел (вектори), які відображають їх значення.
Коли ви шукаєте «кіт», векторний пошук також знаходить і «кошеня» та «домашня тварина», бо їхні вектори (числові представлення) схожі на вектор слова «кіт». Це означає, що пошук знаходить не тільки точні слова, а й ті, що мають схоже значення.
GPTizer має превʼю технології для Djinni і ним скористувалось близько 120 рекрутерів. Сам продукт — GPTizer очікують такі компанії як:
А ще на GPTizer очікує десятки людей у waitlist. Реліз планується у кінці червня, і це буде public beta.
Якщо говорити про модель монетизації SaaS GPTizer — то це дуже доступне рішення:
Так на 50k requests, 3 environments, 3 team members = $75 + $24 + $27 = $126/month.
За допомогою сервісу можна створити щось круте для бізнесу.
Наприклад, використати ШІ для створення ШІ-помічників, які можуть відповідати на запитання клієнтів, вирішувати проблеми та надавати інформацію в режимі реального часу.
Або ж налаштувати автоматизацію відповідей на поштові запити клієнтів, зменшуючи час очікування та підвищуючи задоволеність клієнтів.
Окрім цього, за допомогою GPTizer можна створити автоматичне заповнення форм, складання договорів та інших документів, а також використати ШІ для швидкого пошуку потрібної інформації в корпоративних базах даних.
