Problém
Během vývoje 💻 nových funkcí často potřebujeme nějaká rozumná data 📝 pro testování a ověření implementace. Data ve vývojovém nebo testovacím prostředí obvykle nejsou tak bohatá jako v produkčním nebo nejsou k dispozici vůbec. Standardním řešením je osmkrát vytvořit vzorová data ručně, což je časově náročné, nebo vygenerovat nějaká fiktivní data pomocí skriptu. Obvykle volíme druhou možnost. Nevýhodou 🔒 je, že kvalita těchto dat není vysoká. Vypadá to nějak jako "Můj testovací lístek 01", "Můj testovací lístek 02" atd.
Řešení
Jde o to, aby nějaký algoritmus umělé inteligence 🤖 generoval lístky s užitečnými názvy a popisy. Rozhodli jsme se pro tento účel vyzkoušet GPT, ale vyhodnocujeme i jiné modely.
Prototyp tohoto řešení jsme implementovali v systému USU Service Management a vyzkoušeli jsme různé scénáře s různými nastaveními. Výsledky byly více než uspokojivé ✅. Nyní jsme schopni generovat velké množství "dobře vypadajících" tiketů jediným kliknutím.
Jak to funguje
Generátor ukázkových jízdenek lze spustit prostřednictvím inteligentní dlaždice SIT Generate Demo Tickets by AI. Otevře se dialogové okno pro nastavení parametrů.
Tyto parametry můžete nakonfigurovat:
Jazyk: letenky lze generovat v různých jazycích 💬. Testovali jsme angličtinu, němčinu, francouzštinu a češtinu. Výsledky byly v každém jazyce velmi dobré
Maximální počet tipů : jedná se pouze o bezpečnostní kontrolu, aby nebylo generováno příliš mnoho tipů 💯 a požadavků API.
Počet tipů na kategorii : pro 💪 každou vybranou kategorii tipů bude vytvořen zadaný počet tipů.
Třída vstupenek: Třída tipu 📊 generovaných tipů
Minimální a maximální délka popisu: zde můžete určit, jak dlouhý má být vygenerovaný popis tipu 📝.
Akce GI: Generci Interface Action
AI Model: parametr modelu pro rozhraní GPT API. Nejlepšího výsledku bylo dosaženo s modelem text-davinci-003.
Maximální limit tokenů: parametr pro rozhraní GTP API
Teplota: parametr pro rozhraní GTP API
Kategorie vstupenek : zde můžete vybrat více kategorií vstupenek. Pro každou kategorii vytvoří pracovní postup požadované množství tipů.
Po potvrzení dialogového okna vytvoří pracovní postup tikety a kontaktuje rozhraní AI API, aby získal příslušný název a popis tiketu.
Příklady vygenerovaných tipů
Výsledky byly poměrně přesvědčivé. Klíčové je nastavení kontextu žádosti. Ten lze nakonfigurovat v modulu Mapování obecného rozhraní. Podle toho jej lze doladit pro konkrétní projekt ✅.
Zabezpečení
Bezpečnost 🔒 je vždy nejdůležitějším aspektem každého scénáře. V našem případě použití jsou jedinými údaji 📊, které jsou odesílány do rozhraní GTP API, hlavní údaje (požadovaná třída letenky, kategorie atd.), které neobsahují žádné specifické informace o zákazníkovi. Z tohoto pohledu je lze použít bez jakýchkoli obav.
Souhrn
To je jen jeden z příkladů, jak může AI zlepšit naši práci v oblasti ITSM. Zkoumáme další zajímavé případy použití , které by bylo možné automatizovat pomocí algoritmů AI.
Pokud vás toto řešení zaujalo 🤝 nebo máte nějaké připomínky, dejte nám prosím vědět.
