Platform Personality Chatbot AI Kustom: Uji Alfa BooCae

Saya yakin banyak dari Anda di sini juga berpikiran sama,
saya ingin benar-benar mencoba membuat JARVIS milik Iron Man.

Kami membuka gratis versi uji alfa dari layanan platform personality chatbot AI kustom, 'BooCae', dan ingin mendengar berbagai masukan seperti bug maupun hal-hal yang perlu ditingkatkan.
Sesuai namanya sebagai uji alfa, mohon dipahami sebagai layanan yang masih bersifat eksperimental, dan kami terus menambahkan fitur-fitur baru.

'BooCae' menargetkan diri sebagai platform 'personality chatbot AI kustom' yang menggabungkan ChatGPT dengan berbagai model AI raksasa lain seperti LLAMA dan ALPACA, serta beragam API dan plugin.
Chatbot AI BooCae pada umumnya dibangun di atas ChatGPT-3.5-Turbo API, dengan 'pelatihan kustom' untuk tiap bidang yang disusun secara independen. Layanan uji alfa ini juga mencakup avatar AI multimodal dan dapat dioperasikan.
Model untuk membuat avatar dengan AI dikembangkan secara terpisah sebagai 'aplikasi native', dan saat ini masih diuji secara offline tanpa didaftarkan ke store. (Ini akan saya perkenalkan secara terpisah nanti.)

Kebetulan ada model serupa di Amerika, yaitu 'Character.AI', dan sambil merujuk ke situs tersebut saya telah berupaya melakukan berbagai perbaikan dan diferensiasi dengan cara saya sendiri.

Struktur konfigurasi layanan dasar, poin pembeda, dan sebagainya adalah sebagai berikut.

-AI model: ChatGPT diterapkan sebagai dasar, dan GPT lain seperti Alpaca dan LLaMA juga akan segera ditambahkan. ChatGPT menggunakan open API dengan GPT3.5-TURBO sebagai fondasinya. (Kecepatan respons dan biaya tentu juga perlu dipertimbangkan.)

-AI persona: Secara default digunakan set prompt standar yang didefinisikan sebagai AI assistant, lalu diberi sedikit modifikasi agar sesuai dengan konteks Korea. Ini juga akan terus kami perbarui ke depannya.

-Dataset pelatihan tambahan kustom: Berdasarkan informasi publik yang tersedia (portal informasi publik, informasi terbuka tanpa hak cipta, dan sebagainya), kami secara eksperimental melatih konten seperti berita dan kamus, dan saat ini terus meningkatkan kuantitas serta kualitasnya. Ke depannya, saya juga melihat perlunya membeli data profesional berbayar.

-API untuk pengambilan informasi real-time: Untuk memanfaatkan data yang membutuhkan real-time (misalnya informasi nilai tukar), kami menggunakan berbagai API dan terus menambahkannya. Pemanggilan API real-time juga merupakan hal yang perlu dipertimbangkan dari sisi biaya.

-Platform chatbot: Karena ada beragam platform chatbot mulai dari versi publik hingga versi komersial, kami memanfaatkan modul dan API dari berbagai platform chatbot, dan ingin dapat mendukung lebih banyak platform lagi.
Platform chatbot pada dasarnya bertumpu pada struktur yang memungkinkan pengaturan kondisi seperti skenario. Ada yang sudah menyertakan ChatGPT secara bawaan (dalam kasus ini, terus terang sering kali agak sulit menyebutnya benar-benar sebagai platform chatbot), atau tidak menyertakannya secara bawaan tetapi membuka API sehingga ChatGPT dapat dihubungkan secara manual melalui konfigurasi API.
Saya melihat keduanya sama-sama memiliki keunggulan masing-masing.
Yang penting adalah memperluas keberagaman agar dapat mendukung lebih banyak platform secara bebas.

-Penerapan dan distribusi: Ini dapat didefinisikan dalam bentuk web widget, tautan URL, dan API, sehingga memungkinkan dukungan multi-platform seperti web / web app / native app / atau layanan suara seperti Google Assistant.

-Fitur pencarian: Untuk pendaftaran dan pemanfaatan kata kunci, fitur pencarian diterapkan apa adanya dari yang disediakan Notion, dan saya menilai struktur DB-nya juga sangat berguna.

-Iklan: Dengan mempertimbangkan model pendapatan, kami melakukan uji penerapan secara eksperimental dengan asumsi menampilkan iklan sponsor setiap kali AI memberikan jawaban.
Bentuk iklannya saya lihat meliputi 1) video 2) gambar 3) teks dan URL 4) penyisipan konten bergaya PPL di dalam jawaban.

-Avatar AI: Poin diferensiasi terbesar yang kami siapkan ada pada sisi multimodal. Saya menilai bahwa avatar AI multimodal sejati menurut definisi BooCae adalah gabungan dari pembuatan teks, pembuatan/replikasi/sintesis suara, pembuatan gambar, sintesis ke video, serta pemrosesan video seperti latar belakang, semuanya diterapkan secara terpadu melalui AI.
Sebagian besar gambar video yang dipublikasikan pada uji alfa BooCae dibuat menggunakan Wav2LIP dan sejenisnya, dan dalam pengujian awal saya menilai respons pengguna memang jelas lebih tinggi, sehingga kami memfokuskan hal ini sebagai poin diferensiasi.

Platform layanan menggunakan 'Notion', dan situsnya memanfaatkan oopy.
Kategori layanan didefinisikan menjadi puluhan jenis, dan saya kira ini akan terus bertambah.
Sesuai komposisi kelas layanan, kategori dibagi menjadi Special (istimewa), Brand (layanan merek seperti perusahaan), Expert (layanan ahli), Ready (pelatihan sedang berlangsung), dan Comming soon (menunggu pelatihan).

Untuk meneliti respons terhadap layanan dan mendengarkan pendapat, formulir survei juga disertakan di dalam pengumuman, jadi kami sangat mengharapkan banyak masukan tanpa sungkan.

Karena masih tahap uji alfa, masih ada banyak kekurangan di berbagai sisi.
Kami juga membutuhkan tim untuk membangun proyek ini bersama. Jika Anda tertarik, saya akan berterima kasih jika Anda mengirim chat.

URL uji alfa: https://boocae.oopy.io/