Tekoälyn Käyttäminen Rakennusavustajana
AI tarkoittaa ulkoisen LLM:n (Large Language Model) hyödyntämistä Make.com-skenaarioiden suunnittelun, rakenteen ja virheiden korjaamisen nopeuttamiseksi ja virheiden vähentämiseksi.
AI käytännöllisenä rakennuskumppanina, ei pelkkänä uutuusarvona. Tavoitteena on nopeus ja tarkkuus: LLM:n avulla vähennetään kognitiivista kuormitusta, tiivistetään logiikkaa ja estetään heikkojen oletusten päätyminen skenaariosuunnitteluun. Kaksi keskeistä käyttötapaa esitellään:
- LLM:n hyödyntäminen skenaariologian ja ohjeistusten suunnittelussa ja tarkentamisessa;
- LLM:n käyttäminen Make.comin koodimoduulien koodin kirjoittamiseen ja virheenkorjaukseen.
On tärkeää huomata, että LLM ei ole vielä liitetty suoraan Makeen. Sitä käytetään alustan ulkopuolella rakennusprosessin aikana.
Skenaarioita rakentaessa samat kysymykset toistuvat: miten data tulisi muuntaa, miten kohteet tulisi luokitella tai järjestää ja missä muodossa kunkin moduulin tulisi tuottaa tietoa. Sääntöjen keksimisen sijaan LLM voi tuottaa rakenteellista logiikkaa ja selkeitä ohjeistuksia.
Käytännöllinen kehotemalli on määritellä skenaarion tarkoitus, täsmentää muunnostavoite, vaatia tiivistä ja ammattimaista tyyliä, edellyttää tosiasiallista vastausta ilman keksittyä tietoa sekä sisällyttää keskeinen ohje esittää tarkentavia kysymyksiä ennen vastaamista.
Ilman tarkkoja ohjeita LLM olettaa puuttuvat yksityiskohdat. Automaatiossa oletukset johtavat usein virheisiin.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 4.35Tekoälyn Käyttäminen Rakennusavustajana
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
AI tarkoittaa ulkoisen LLM:n (Large Language Model) hyödyntämistä Make.com-skenaarioiden suunnittelun, rakenteen ja virheiden korjaamisen nopeuttamiseksi ja virheiden vähentämiseksi.
AI käytännöllisenä rakennuskumppanina, ei pelkkänä uutuusarvona. Tavoitteena on nopeus ja tarkkuus: LLM:n avulla vähennetään kognitiivista kuormitusta, tiivistetään logiikkaa ja estetään heikkojen oletusten päätyminen skenaariosuunnitteluun. Kaksi keskeistä käyttötapaa esitellään:
- LLM:n hyödyntäminen skenaariologian ja ohjeistusten suunnittelussa ja tarkentamisessa;
- LLM:n käyttäminen Make.comin koodimoduulien koodin kirjoittamiseen ja virheenkorjaukseen.
On tärkeää huomata, että LLM ei ole vielä liitetty suoraan Makeen. Sitä käytetään alustan ulkopuolella rakennusprosessin aikana.
Skenaarioita rakentaessa samat kysymykset toistuvat: miten data tulisi muuntaa, miten kohteet tulisi luokitella tai järjestää ja missä muodossa kunkin moduulin tulisi tuottaa tietoa. Sääntöjen keksimisen sijaan LLM voi tuottaa rakenteellista logiikkaa ja selkeitä ohjeistuksia.
Käytännöllinen kehotemalli on määritellä skenaarion tarkoitus, täsmentää muunnostavoite, vaatia tiivistä ja ammattimaista tyyliä, edellyttää tosiasiallista vastausta ilman keksittyä tietoa sekä sisällyttää keskeinen ohje esittää tarkentavia kysymyksiä ennen vastaamista.
Ilman tarkkoja ohjeita LLM olettaa puuttuvat yksityiskohdat. Automaatiossa oletukset johtavat usein virheisiin.
Kiitos palautteestasi!
