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Synthetische Daten nutzen: Erstellung eines Verkaufsbots mit dem Hugging Face Tool

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Veröffentlicht: vor 1 Woche 78 Ansichten 0 Kommentare
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ExpertInnen
  • Einloggen und Tool-Oberfläche kennenlernen:
    • Logge dich im Tool für synthetische Daten ein. Du siehst eine Oberfläche mit Eingabefeldern und Konfigurationsoptionen.
  • Prompt definieren:
    • Gib im Eingabefeld den ersten Prompt ein, der das Szenario beschreibt. Beispiel: “Online-Verkaufsassistent für eine Baumarktkette. Deine Aufgabe ist es, Kunden bei Fragen zu Produkten, Rückgaben, Garantie und Service zu unterstützen.”
    • Klicke auf „Generate System Prompt und Sample Dataset“.
  • System-Prompt anpassen (optional):
    • Überprüfe den generierten System-Prompt und bearbeite ihn bei Bedarf, um sicherzustellen, dass die Antworten den gewünschten Anforderungen entsprechen.
  • Datensatz-Parameter festlegen:
    • Wähle, ob eine einfache Frage-Antwort-Paarung oder ein mehrstufiger Dialog simuliert werden soll.
    • Lege die Anzahl der Zeilen (z. B. 10) für deinen Datensatz fest.
  • Datensatz generieren und exportieren:
    • Klicke auf „Generate“. Der Datensatz wird erstellt und enthält Kundenanfragen und passende Antworten.
    • Optional: Push den Datensatz zu Argilla für kollaborative Bearbeitung oder lade ihn herunter, um ihn lokal zu verwenden.
  • Qualität und Anpassbarkeit des Outputs überprüfen:
    • Gehe den generierten Datensatz durch und prüfe, ob die Anfragen und Antworten den realen Use-Case widerspiegeln.
  • Verstehen, was synthetische Daten sind und warum sie nützlich sind.
  • Lernen, wie man ein synthetisches Datenset für den spezifischen Anwendungsfall erstellt.
  • Anwendung des Tools zur Generierung synthetischer Daten für Verkaufs- und Service-Bots.
  • Vorteile und Grenzen synthetischer Daten im Vergleich zu echten Daten kennenlernen.
  • Softwaretests in der Finanzbranche:
    Nutze synthetische Daten, um Banktransaktionen oder Kreditbewertungen zu simulieren, ohne echte Finanzdaten verwenden zu müssen.
  • KI-Training für medizinische Anwendungen:
    Erstelle synthetische Patientendaten, die für das Training von KI-Modellen in der medizinischen Diagnose und Vorhersage genutzt werden können, ohne Datenschutzprobleme.
  • E-Commerce-Kundenanalyse:
    Generiere Datensätze zu fiktiven Kundenkäufen und -präferenzen, um Marketing- oder Recommendation-Systeme zu testen.
  • Risiko- und Bewertungsmodelle im Versicherungswesen:
    Entwickle Testdatensätze für Versicherungsprofile, um Risiken zu analysieren und Bewertungsmodelle zu optimieren, ohne auf echte Kundendaten zugreifen zu müssen.
  • Produktdemos für CRM-Systeme:
    Erstelle realistische Kundendaten für Demonstrationen neuer CRM-Funktionen, um potenziellen Kunden das System realitätsnah vorzuführen.
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