Как мы создали приложение за 30 минут и выгрузили его в GPT Store

2024 год только начался, а в IT-сфере уже обновления: Open AI запустила свой GPT Store. Здесь каждый человек, оплативший подписку, может создать свое "приложение" — кастомную версию ChatGPT, а также воспользоваться чужими. Мы решили не терять времени и попробовать, рассказываем о своем первом опыте в статье.

Стор Open AI — это площадка, где можно создавать персонализированных чат-ботов, даже не будучи разработчиком. Что? Да!

В основе стора лежат нейросети, созданные Open AI: Vision для распознавания изображения, DALL-E для их создания и ChatGPT для работы с текстами. Чтобы создать собственное приложение, пользователю достаточно оплатить подписку и описать, что оно должно делать — по-русски или по-английски. Например: «Создай приложение, которое будет получать фото содержимого холодильника, распознавать продукты и предлагать рецепты блюд, которые можно приготовить из этого набора. Если чего-то не хватает, приложение должно советовать, что стоит докупить».

После этого платформа сама сориентируется, какие нейросети нужны для выполнения задания и начнет работу: даже предложит название приложения, разработает лого. На каждом этапе можно вносить коррективы: например, если не понравился логотип, так и пишем — сделай по-другому, добавь фото камеры на штативе.

В итоге нейросеть выполнит заданный промт: распознает продукты, предложит несколько вариантов рецептов. Получившегося бота можно сохранить и использовать любое количество раз. Другие пользователи, которые оплатили подписку, также смогут его запустить, если вы сделаете приложение публичным.

Наше первое приложение называется ТЗ Highlighter. Оно читает техническую документацию «по диагонали» и выделяет основные моменты. Для этого нейросеть получает файл с техзаданием в любом формате — например, pdf. После этого ChatGPT проходится по тексту по схеме, которую мы создали — выделяет стек, простым языком описывает основные задачи. В результате получается короткая тезисная «выжимка», которая позволяет быстро понять, что же хочет от разработчиков заказчик. Такое решение может значительно облегчить жизнь при работе с тендерной документацией. Чтобы продемонстрировать наш бот в действии, мы нашли с помощью Яндекса открытое техзадание на разработку мобильного приложения.

Чтобы бот работал, используется цепочка агентов: подключаются доступные модели OpenAI, запускается интерпретатор кода, выполняется поиск контекста в больших документах с помощью векторной модели, составляется эффективный промпт и извлекается информация из интернета.

Конечно, нет. Что бы ни говорили о возможностях нейросетей, заменить опытных разработчиков не смогут даже лучшие из них. GPT Store — интересная и полезная платформа, но не стоит воспринимать ее как альтернативу кастомной разработке. Она не сможет создать сложный веб-сервис, приложение со сложной бизнес-логикой. На данном этапе ее можно воспринимать скорее, как развлечение и небольшую помощь.

Например, наш ТЗ Highlighter — полезный, но не безупречный инструмент. Его можно сравнить со стажером-новичком: работу он выполнит, возможно — правильно, но лучше за ним перепроверить. И поручать ему сложные, творческие задачи бесконтрольно тоже не стоит.

Будущее наступило, искусственный интеллект развивается стремительно, за этим интересно наблюдать, а пробовать самостоятельно — еще интереснее. GPT Store подходит для этого как нельзя лучше: пообщавшись с нейросетью вы получаете вполне работоспособного бота, который нарисует вам изображение, напишет несложный текст или решит другие задачи.

Но если вам нужно IT-решение на базе ИИ, которое будет решать узкоспециальные задачи бизнеса, лучше обратиться к профессионалам. Разработчики создадут для вас кастомную нейросеть, обучат ее на вашей базе знаний, проверят, что она работает с высокой точностью. Такой сервис станет более надежным и полезным инструментом, упростит бизнес-процессы и возьмет на себя часть рабочей рутины сотрудников.

Подписывайтесь на наш телеграм-канал, скоро расскажем, какие проекты мы разрабатываем на базе ИИ: