Как мы пытались автоматизировать написание статей через Chat GPT
После того как пропал копирайтер, занимавшийся статьями для нашего сайта, мы решили немного повременить с поиском нового. При этом выделить время на изучение способностей Chat GPT.
Эта статья о том как мы обучали чат написанию статей в требуемом формате. С какими проблемами столкнулись и как их решали. Сразу скажу здесь не будет истории о том какой замечательный Chat GPT. Скорее наоборот – это история о том что его способности сильно переоценивают. Что-же давайте начнем!
Референс
Поскольку у нас уже был опыт работы с Chat GPT, то иллюзий о том, что сейчас мы скормим ему поисковый запрос и он напишет статью, которую можно смело будет публиковать в блог на сайт не было. Поэтому первое, что было сделано – это выбрана уже написанная статья, чтобы в последствии можно было сравнивать результат, полученный с помощью чата.
Сразу нужно сказать статья написана далеко не самым дорогим копирайтером и не претендует для публикации в такие сообщества как Хабр или VC, однако копирайтер передал базовую суть и смог более-менее нативно вставить ключевые слова.
Таким образом мы пытаемся с помощью чата написать статью относительно низкого уровня, при этом чтобы она отвечала на базовые вопросы не самых требовательных читателей (новичков). Это к слову о том, что изначально не было иллюзий, якобы чат заменит хорошего копирайтера.
Требования
Давайте подрезюмируем что мы хотим получить на выходе:
Нужно по заданному ключевому запросу генерировать статью среднего или низкого качества.
Статья должна включать в себя необходимое число ключевых слов.
Статья должна выглядеть так, будто она написана человеком. То есть это не должна быть портянка текста с перечислением характеристик.
Текст должен (по необходимости) содержать картинки, списки и таблицы.
- Время взаимодействия с Chat GPT для создания статьи по ключевому запросу должно быть сопоставимо с временем, которое тратиться на взаимодействие с копирайтером.
Проблемы и их решение
Начну с того почему нельзя просто так попросить GPT написать статью по ключевому запросу.
Любая более-менее адекватная статья – это 8-10 тыс. символов. Можно конечно уместить свою мысль и в 5 и даже в 2 тыс. (Но это уже больше формат постов в социальных сетях). При всем этом сколько бы вы не просили ИИ написать статью длиной 10 тыс. символов - он этого не сделает. При этом чат GPT будет уверять вас, что никаких ограничений на это нет и что он может написать текст любой длины, но в реальности нам не удалось выдавить больше 4 тыс. символов на 1 запрос. А поскольку, при генерации текста, ИИ создает законченный контент (в котором есть заголовок, основа и вывод), то увеличить размер, написав вторым запросом “continue”, не получается, т.к у вы просто получите 2 не связанных отрывка (пусть даже с одинаковой темой).
Поэтому был сделан вывод: чтобы Chat GPT создал длинный, осмысленный текст, нужно по отдельности сгенерировать несколько модулей(заголовков), после чего объединить их в одно целое. Такой подход не только позволяет создать текст потенциально любой длины, но и более быстрый и гибкий, т.к если вам что-то не понравилось и вы хотите попросить бота переписать часть статьи, то не нужно ждать пока чат перепишет все. Вы работаете с небольшими модулями.
Создание плана статьи
Т.к мы согласились с тем что, наш текст будет состоять из модулей, то первый шаг в создании такого текста – это создать структуру из заголовков и подзаголовков, по которым в дальнейшем будет создаваться сам текст.
Для этого создадим отдельный чат, назовем его “Create plan” и попросим чат о следующем:
где H1 – это основной ключевой запрос, тема нашей статьи.
Получите вы что-то подобное:
И нужно сказать, что с созданием плана статьи Chat GPT справляется на ура. Структура и правда выглядит годной и местами даже всплывают интересные темы, о которых сам не против прочесть.
Для более качественного результата можно несколько раз перегенерировать результат и слепить что-то из разных вариантов ответа.
Написание основного текста статьи
Итак, мы получили план теперь нужно попросить бота написать нам текст для каждого подзаголовка нашего плана. После долгих испытаний и различных вариаций запросов вы пришли к следующему сниппету:
Любознательный читатель может сам перевести что здесь написано, я же в свою очередь опишу как Chat GPT справляется с такой задачей.
Справляется с одной стороны неплохо и действительно текст получается более-менее живым. Однако если с первым подзаголовком все работает хорошо, то с последующими бот начинает раскрывать каждый подзаголовок, будто это отдельная статья, что очевидно нам не подходит, т.к нам нужно чтобы все подзаголовки были еще и связаны между собой.
Связь нескольких подзаголовков
Чтобы чат понимал что каждый новый запрос это продолжение, а не новая статья, нужно указать ему это. Для этого при генерации первого заголовка изменим начало сниппета следующим образом:
Для всех остальных заголовков же нужно начинать со следующего предложения:
При этом естественно, для каждого следующего заголовка нужно увеличивать номер (3-rd, 4-th и т.д)
Что в итоге
Текст создается, при этом он получается связанным, в плоть до того, что бывают проскакивают ссылки из одного подзаголовка в другой (что несомненно придает тексту реальности).
Чат также использует списки, причем довольно часто, а вот с таблицами и картинками проблема. И если таблицы еще иногда появляются, то картинки совсем уж редкость. Понятно, конечно что картинку он сгенерировать не может и изображение в тексте будет выглядеть просто как ссылка с подписью, но даже такой минималистичный вариант бот не любит использовать.
Теперь про минусы – чат хоть и раскрывает все темы, которые ты ему скармливаешь, но делает он это весьма поверхностно и даже когда ты специально просишь добавить деталей, он просто не понимает. Поэтому чтобы написать текст с интересными деталями нужна супер проработка темы, но если мы будем это делать, то весь автоматизм и экономия времени сходит на нет.
Второй момент, который нужно учитывать это то, что получившийся текст создается на английском. Можно конечно пользоваться и русским языком при создании запросов, но там результат совсем никакой. Поэтому приходится создавать текст на английском, а потом переводить его. И здесь мы сталкиваемся с еще одной проблемой.
Если вы когда-нибудь пытались переводить текст, то знаете, что не смотря на все гугл и яндекс переводчики с ИИ под капотом, перевод все еще получается не самый лучший. Смысл конечно понять можно, но любой русскоговорящий человек поймет, что что-то здесь не чисто. Поэтому нам опять нужно тратить время на редактуру переведенного текста.
В общем как вы могли догадаться эксперимент не удался, хоть и нельзя сказать что полностью провалился. Будем ждать обновлений, может даже Сбер нас в скором времени порадует своей разработкой.
Интересно, есть ли среди читателей, кто пробовал повторить нечто подобное, если да, то напишите, что получилось у вас и может даже предложите что-то….
Больше статей читайте здесь