Украинские разработчики создали комплексное решение для создания высокоинтеллектуального искусственного интеллекта без дополнительных навыков и знаний GPTizer. Я оно работает и кому полезно?
Украинские разработчики создали комплексное решение для создания высокоинтеллектуального искусственного интеллекта без дополнительных навыков и знаний GPTizer. Я оно работает и кому полезно?
Над проектом работает Дмитрий Зезик, Виктория Шиманская и небольшое комьюнити разработчиков.
Дмитрий — СEO проекта и Senior Software Developer/Architect (Back-End, Infrastructure, LLM, VectorDB). Разрабатывал AI приложения для Deloitte. Изобрел и имплементировал GPTizer.
Виктория — CMO проекта, работает с маркетинговыми инструментами, чтобы создать присутствие продукта онлайн и привлекать аудиторию
Разработали GPTizer айтишники за собственные средства, путем bootstrapped. Продукт уже на финальной стадии разработки и очень скоро мир сможет встретить инновационный продукт, который облегчит разработку дополнительных инструментов для бизнеса.
Основное преимущество платформы — возможность создавать решения через минуты. По подсчетам разработчиков, на кейсе из Deloitte это решение могло бы сэкономить минимум $70 000 и три месяца разработки. А время — это деньги.
«Наше решение не требует времени и экспертизы, легко масштабируется, недорогое в использовании и легко интегрировать. Это инструмент, позволяющий использовать возможности ИИ для бизнес-задач независимо от вашей технической подготовки. GPTizer позволяет создавать кастомные ИИ-инструменты без команды аналитиков и значительных финансовых затрат», — говорится в описании стартапа.
Векторный поиск — это способ находить информацию, сохраняя значения и взаимосвязи слов в числовой форме (векторах). Представьте, что каждое слово или фраза преобразуется в набор чисел, отображающих его значение.
Затем, когда вы ищете что-то, система сравнивает эти наборы чисел, чтобы найти наиболее схожие ответы. Это позволяет искать не только точные слова, но и содержательно схожие понятия.
К примеру: представьте, что вы ищете в книге слово «кот». Вместо того чтобы искать только точное слово «кот», векторный поиск ищет все слова, имеющие схожее значение. Например, система превращает слова «кот», «котенка», «домашнее животное» в наборы чисел (векторы), отражающих их значение.
Когда вы ищете «кот», векторный поиск также находит и «котенка» и «домашнее животное», потому что их векторы (числовые представления) похожи на вектор слова «кот». Это означает, что поиск находит не только точные слова, но и имеющие схожее значение.
GPTizer имеет превью технологии для Djinni и им воспользовалось около 120 рекрутеров. Сам продукт GPTizer ожидают такие компании как:
А еще GPTizer ожидает десятки людей в waitlist. Релиз планируется в конце июня и это будет public beta.
Если говорить о модели монетизации SaaS GPTizer — это очень доступное решение:
Таким образом на 50k requests, 3 environments, 3 team members = $75 + $24 + $27 = $126/month.
С помощью сервиса можно создать что-нибудь крутое для бизнеса.
Например, использовать ИИ для создания ИИ помощников, которые могут отвечать на вопросы клиентов, решать проблемы и предоставлять информацию в режиме реального времени.
Или настроить автоматизацию ответов на почтовые запросы клиентов, уменьшая время ожидания и повышая удовлетворенность клиентов.
Кроме того, с помощью GPTizer можно создать автоматическое заполнение форм, составление договоров и других документов, а также использовать ИИ для быстрого поиска нужной информации в корпоративных базах данных.
