Модернизация учебной программы по данным о трудоустройстве

Как это работает

Чтобы связать Default Data Loader и Embeddings OpenAI, не нужен программист: готовый сценарий соединяет их за пару минут.

1. Запуск: Проанализировать учебный план Start
2. Затем: Загрузить данные трудоустройства выпускников
3. Проверка: Объединить источники данных
4. Затем: База знаний учебного плана
5. Затем: Супервайзер модернизации учебного плана
6. Затем: Подготовка результатов к хранению
7. Затем: Сохранить результаты анализа
8. Затем: Загрузить шаблоны зачисления
9. Затем: Извлечь программы курсов
10. Затем: Загрузить документы учебного плана
11. Затем: Разделить текст учебного плана
12. Затем: Посчитать векторы текста
13. Затем: Инструмент семантического поиска
14. Затем: Векторные представления запросов
15. Затем: Инструмент запроса данных о занятости
16. Затем: Когнитивная нагрузка Calculator
17. Затем: Агент согласования результатов обучения
18. Затем: Модель агента согласования
19. Затем: Парсер вывода агента согласования
20. Затем: Агент прогнозирования спроса в отрасли
21. Затем: Модель агента прогнозирования
22. Затем: Парсер вывода агента прогнозирования
23. Затем: Модель супервизора
24. Затем: Парсер вывода супервайзера

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.