Разработка системы, которая сохраняет ключевой контекст из многомодальных разговоров, работающей на таких моделях, как GPT, Gemini, Grok, Deepseek и Claude, находит важное применение в области интерактивного взаимодействия с AI. Система позволяет проактивно напоминать пользователям о незавершенных обязательствах из предыдущих сеансов, без необходимости напоминания со стороны пользователя.
Основная задача заключается в извлечении так называемых сигналов обязательств из неструктурированных разговоров. Это может быть «Я закончу это сегодня» по сравнению с неформальными упоминаниями, что требует высокой точности анализа. Также необходимо учитывать так называемую «логическую устаревания»: когда обязательство перестает быть актуальным, и избегать ложных срабатываний, чтобы система не казалась навязчивой.
Проект еще находится на ранней стадии, поэтому разработчик ищет мнения и подходы к извлечению сигналов обязательств с использованием методов NLP, а также рекомендует исследования в этой области. Это улучшит взаимодействие пользователей с AI, делая их опыт более персонализированным и эффективным.
Для разработчиков и исследователей, работающих в сфере NLP, эта система открывает новые возможности для улучшения взаимодействия AI с пользователями, а также позволяет улучшить качество обслуживания клиентов за счет более интеллектуального управления данными и обязанностями.
Следующий шаг за разработчиком — это реализация системы из реальных испытаний и дальнейшая оптимизация алгоритмов обработки естественного языка.