Прикольные paper works статьи про AI агентов, что мы берем в практику.
Мы в hinocode.ai уже полтора года пилим AI солюшены и если честно особо не погружались в paper ворки(научные работы). Нам хватало базовой документации Open AI и базовых принципов по промптингу с 1, максимум 2 агентами. Прекрасно решали задачки.
Единственный раз, когда нам понадобилась мультиагентность - генерация AI прототипа.
Мы взяли проект по обработки support реквестов, где 120+ тикетов в день. Чувствуем более сильную ответственность за уровень галлюцинаций и соображалки LLM. Кажется, что надо будет хорошенько заморочиться по мультиагентной сетке, допустим:
1) Сначала валидировать general реквест клиента и понять к какой смысловой ветке он относится.
Разделением на ветки мы добиваемся более точного плана в каждой ветке. И + тратим меньше денег на промпт.
3) Внутри каждой ветки у нас тоже есть агент валидатор, который будет определять шаг решения проблемы при каждом новом сообщении и отслеживать движение по этим шагам. Допустим, я уже пошерил свою проблему и ввел необходимые данные. Могу перемещаться на следующий шаг.
4) Далее пишем ответ
*Это не окончательный флоу, мы будем тестировать стоимость агентов. Можно еще добавить агента по эстимации написанного ответа/выбранного шага. Но думаем пока не заползать в дебри.
Статья Antropic про агентов.
Она самая базовая, но важная для понимания основ агентов и воркфлоу агентов. Самое интересное что вынес:
Допустим воркфлоу Parallelization мы юзали в генераторе юзер-флоу, где было важно быстро отдать результат и сократить ожидание ответа с 15 минут до хотя бы 5.
Супер простейшая идея - запускать агентов параллельно, а потом агрегировать их результаты.
Еще прикольный кейс с voting: можно дать одну и ту же таску разным LLM моделям и далее выбрать самое норм решение. Если вам нужен более качественный и взвешенный результат.
Мы подобное делали с дебаггингом - несколько раз перепроверяли ошибки.
А вот в Orchestrator-workers агент Orchestrator сам определяется, сколько агентов запустить. Допустим когда вам нужно поискать X раз для решения задачи, но непонятно сколько раз и непонятно что искать.
Еще прям оч нравится Workflow: Evaluator-optimizer, но никогда не задумывался что так можно. Допустим у вас есть понятная система оценки удачного результата. Вы можете несколько раз перепроверять его и приносить execute агенту фидбек, а он снова будет перезапускаться. И так до момента, пока не получится.
Подойдет в кейсах, где нужен идеальный резалт, типо проверки каких-либо работ, допустим.
Круто описан кейс customer support агента, где в основе должен быть последовательный флоу проблем. Но на каждом шаге в агенте есть function calls, которые вызывает нужные на шаге tools. Допустим order history или issuing refunds API на шаге запроса рефанда. Видел такое уже на практике, когда отписывался от сервиса.
И вот еще статья более сложная, с фокусом на агенты-планеры.
Кстати, если вы думаете автоматизировать что-то в своем бизнесе с AI, записывайтесь на консультацию за донат вот тут.
Разберем по полочкам ваши бизнес процессы и подумаем:
- нужно ли вообще внедрение LLM модельки
- если нужен, подумаем как быстрее и дешевле внедрить
- нарисуем цепочку агентов
После звонка отправите столько, сколько посчитаете нужным.
Ставьте 🔥, если была полезна теоретическая сводочка по агентам.
@failblog let's go
Мы в hinocode.ai уже полтора года пилим AI солюшены и если честно особо не погружались в paper ворки(научные работы). Нам хватало базовой документации Open AI и базовых принципов по промптингу с 1, максимум 2 агентами. Прекрасно решали задачки.
Единственный раз, когда нам понадобилась мультиагентность - генерация AI прототипа.
Мы взяли проект по обработки support реквестов, где 120+ тикетов в день. Чувствуем более сильную ответственность за уровень галлюцинаций и соображалки LLM. Кажется, что надо будет хорошенько заморочиться по мультиагентной сетке, допустим:
1) Сначала валидировать general реквест клиента и понять к какой смысловой ветке он относится.
Разделением на ветки мы добиваемся более точного плана в каждой ветке. И + тратим меньше денег на промпт.
3) Внутри каждой ветки у нас тоже есть агент валидатор, который будет определять шаг решения проблемы при каждом новом сообщении и отслеживать движение по этим шагам. Допустим, я уже пошерил свою проблему и ввел необходимые данные. Могу перемещаться на следующий шаг.
4) Далее пишем ответ
*Это не окончательный флоу, мы будем тестировать стоимость агентов. Можно еще добавить агента по эстимации написанного ответа/выбранного шага. Но думаем пока не заползать в дебри.
Статья Antropic про агентов.
Она самая базовая, но важная для понимания основ агентов и воркфлоу агентов. Самое интересное что вынес:
Допустим воркфлоу Parallelization мы юзали в генераторе юзер-флоу, где было важно быстро отдать результат и сократить ожидание ответа с 15 минут до хотя бы 5.
Супер простейшая идея - запускать агентов параллельно, а потом агрегировать их результаты.
Еще прикольный кейс с voting: можно дать одну и ту же таску разным LLM моделям и далее выбрать самое норм решение. Если вам нужен более качественный и взвешенный результат.
Мы подобное делали с дебаггингом - несколько раз перепроверяли ошибки.
А вот в Orchestrator-workers агент Orchestrator сам определяется, сколько агентов запустить. Допустим когда вам нужно поискать X раз для решения задачи, но непонятно сколько раз и непонятно что искать.
Еще прям оч нравится Workflow: Evaluator-optimizer, но никогда не задумывался что так можно. Допустим у вас есть понятная система оценки удачного результата. Вы можете несколько раз перепроверять его и приносить execute агенту фидбек, а он снова будет перезапускаться. И так до момента, пока не получится.
Подойдет в кейсах, где нужен идеальный резалт, типо проверки каких-либо работ, допустим.
Круто описан кейс customer support агента, где в основе должен быть последовательный флоу проблем. Но на каждом шаге в агенте есть function calls, которые вызывает нужные на шаге tools. Допустим order history или issuing refunds API на шаге запроса рефанда. Видел такое уже на практике, когда отписывался от сервиса.
И вот еще статья более сложная, с фокусом на агенты-планеры.
Кстати, если вы думаете автоматизировать что-то в своем бизнесе с AI, записывайтесь на консультацию за донат вот тут.
Разберем по полочкам ваши бизнес процессы и подумаем:
- нужно ли вообще внедрение LLM модельки
- если нужен, подумаем как быстрее и дешевле внедрить
- нарисуем цепочку агентов
После звонка отправите столько, сколько посчитаете нужным.
Ставьте 🔥, если была полезна теоретическая сводочка по агентам.
@failblog let's go
Anthropic
Building Effective AI Agents
Discover how Anthropic approaches the development of reliable AI agents. Learn about our research on agent capabilities, safety considerations, and technical framework for building trustworthy AI.
🔥8✍3👍2❤1
Стрим с Сержем Фаге про AI агентов, ТГ блоггерство и не только -
завтра в вс, 8 фев 13:00 по МСК
Писал тут недавно про созвончик с Сержем(ex founder Островок, вики). С этого момента уже многое поменялось:
Он уже запустил несколько фокус групп для обкатки идеек вокруг блоггерства в ТГ каналах, экспертных консультациях и развития молодых талантов.
Я позвал на стримчик, стало интересно про это все поболтать! Что будет:
1) Недавний бэкграунд Сержа. Где он сейчас после сложного периода и как вылез из него. Неуспешный неуспех let's go.
2) Почему пошел в сегмент ТГ каналов и консалты, да и еще на русскоязычном рынке?
3) ТГ каналы.
- Почему надо начинать вести и как быстро раскрутить.
- Проблема от 0 до 1.
- Как научиться писать и облегчить себе жизнь.
- Приоткроем занавес сетки ТК каналов на блокчеин основе
4) Неприязнь денег в славянском менталитете и как победить эту багу.
5) Новая реальность в разработке ИИ ботов и миниапов: как можно быстро сейчас пилить гипотезы без разрабов.
Пишите под этим постом свои вопросы и я задам что успею! И ставьте 🔥, если ждете!
👉 Ссылка на стрим 8 февраля, в 13:00 по МСК
👉 Блог Сержа Фаге
👉 Блог Неуспешный неуспех
завтра в вс, 8 фев 13:00 по МСК
Писал тут недавно про созвончик с Сержем(ex founder Островок, вики). С этого момента уже многое поменялось:
Он уже запустил несколько фокус групп для обкатки идеек вокруг блоггерства в ТГ каналах, экспертных консультациях и развития молодых талантов.
Я позвал на стримчик, стало интересно про это все поболтать! Что будет:
1) Недавний бэкграунд Сержа. Где он сейчас после сложного периода и как вылез из него. Неуспешный неуспех let's go.
2) Почему пошел в сегмент ТГ каналов и консалты, да и еще на русскоязычном рынке?
3) ТГ каналы.
- Почему надо начинать вести и как быстро раскрутить.
- Проблема от 0 до 1.
- Как научиться писать и облегчить себе жизнь.
- Приоткроем занавес сетки ТК каналов на блокчеин основе
4) Неприязнь денег в славянском менталитете и как победить эту багу.
5) Новая реальность в разработке ИИ ботов и миниапов: как можно быстро сейчас пилить гипотезы без разрабов.
Пишите под этим постом свои вопросы и я задам что успею! И ставьте 🔥, если ждете!
👉 Ссылка на стрим 8 февраля, в 13:00 по МСК
👉 Блог Сержа Фаге
👉 Блог Неуспешный неуспех
🔥7❤5👏4
Fine tuning WORKS! В валидации лидов на Upwork - 9/10 success rate
#aihacks - рубрика, где я рассказываю о хаках, которые вы уже сегодня можете пойти и сделать для себя или бизнеса
Многие дрочат на AI без остановки - про AI возможности, дип сик, AGI, твит Альтмана и тд. А по факту никак на практике не юзают AI дары.
Хочу это поправить и ебашить бизнес кейсы один за другим - чтобы мотивировать вас пойти тоже внедрять AI, а не только кончать на него.
Я РАД КАК СЛОН, потому что мы победили проблему, которую не могли решить с обычным промптингом GPT год. С помощью FINE TUNING OpenAI модельки.
И которая нас стопала от full автоматической системы отклика на джобы(объявления на Upwork). = отобрать релевантные нам джобы и откликнуться автоматом.
Проблема - только 5/10 джоб валидировались правильно, В категорию "подходит" попадало 50% мусора.
Почему это было для нас проблемой - отклик на джобу на Upwork стоит 1.5-3$. Соответственно, если бы мы запустили авто отклики, мы бы теряли 100+ баксов с каждых 100 отвеченных джоб.
Fine tuning
Я всегда думал, что fine tuning - это что-то сложное и доступное с большим количеством данных - более 2000 строк.
Ученик превзошел учителя
Началось все с того, что друг Костя Хомченко рассказал, что он обучает модельки от 50 строк для своего продукта по переговорам. И очень смотивировал меня, потому что еще осенью мы учили в студии Костю лоукоду!
Уже через пару месяцев он построил на Bubble + N8N + Supabase свой продукт и сейчас сделал то, с чем я прокрастинировал год = обучил модельку на рабочем кейсе.
Собираем дата сет
Я сразу отправился собирать данные для обучения. Большая часть у нас уже была - мы год помечаем джобы - fit или нет. И пишем причину.
Сделали это в удобном ТГ ботике, в котором достаточно тыкнуть кнопку и написать причину.
Например:
В джобе написано - ищем ТОЛЬКО разработчиков
Эта джоба не подходит нам, потому что агенства такие бобры отвергают в 99% кейсах. Мы помечаем как dismatch и пишем причину - он ищет только разработчика.
Only bad cases - плохо
У нас уже было 300 строк фидбека, но только по джобам, которые не подходят.
Я это закинул в fine tune обучение, но получил не очень результат.
Джобы отмечало хорошо, но минусовало много релевантных.
Ах, да, и модельку я ставил 4o, за которую я отдал 30$/обучение - не дешево.
Training loss был 0.3, что не оч хорошо.
+ good cases = success
Далее я дал таску проджекту Ане разметить 200 джоб на которые мы ответили - написать, почему мы на них ответили. Дабы добавить позитивных кейсов
Уже получилось 500 строк в сумме, которые мы снова запустили в обучалку, но уже с GPT 4 mini. И тут СВЕРШИЛОСЬ ЧУДО!!!
9/10 джоб начали обрабатываться корректно, это 10%. До этого было 5/10 примерно.
Next step - полностью запущенный процесс автоооткликов, о котором скоро расскажу как запустим!
Пробуйте fine tuning в своем бизнесе!
Меня это смотивировало записать для вас гайд - как вы в вашем бизнесе можете взять минимальное кол-во данных и обучить LLM. Я хочу, чтобы вы тоже стали радостными слонами🐘, как и я!
Ставьте 🔥, если ждете!
Фоточки: 1 - реакция на 1ый резалт, 2 - пример нашего датасета, 3 - реакция на вторую модельку, 4 - сравнение обычной модельки и обученной в play ground
#aihacks - рубрика, где я рассказываю о хаках, которые вы уже сегодня можете пойти и сделать для себя или бизнеса
Многие дрочат на AI без остановки - про AI возможности, дип сик, AGI, твит Альтмана и тд. А по факту никак на практике не юзают AI дары.
Хочу это поправить и ебашить бизнес кейсы один за другим - чтобы мотивировать вас пойти тоже внедрять AI, а не только кончать на него.
Я РАД КАК СЛОН, потому что мы победили проблему, которую не могли решить с обычным промптингом GPT год. С помощью FINE TUNING OpenAI модельки.
И которая нас стопала от full автоматической системы отклика на джобы(объявления на Upwork). = отобрать релевантные нам джобы и откликнуться автоматом.
Проблема - только 5/10 джоб валидировались правильно, В категорию "подходит" попадало 50% мусора.
Почему это было для нас проблемой - отклик на джобу на Upwork стоит 1.5-3$. Соответственно, если бы мы запустили авто отклики, мы бы теряли 100+ баксов с каждых 100 отвеченных джоб.
Fine tuning
Я всегда думал, что fine tuning - это что-то сложное и доступное с большим количеством данных - более 2000 строк.
Ученик превзошел учителя
Началось все с того, что друг Костя Хомченко рассказал, что он обучает модельки от 50 строк для своего продукта по переговорам. И очень смотивировал меня, потому что еще осенью мы учили в студии Костю лоукоду!
Уже через пару месяцев он построил на Bubble + N8N + Supabase свой продукт и сейчас сделал то, с чем я прокрастинировал год = обучил модельку на рабочем кейсе.
Собираем дата сет
Я сразу отправился собирать данные для обучения. Большая часть у нас уже была - мы год помечаем джобы - fit или нет. И пишем причину.
Сделали это в удобном ТГ ботике, в котором достаточно тыкнуть кнопку и написать причину.
Например:
В джобе написано - ищем ТОЛЬКО разработчиков
Эта джоба не подходит нам, потому что агенства такие бобры отвергают в 99% кейсах. Мы помечаем как dismatch и пишем причину - он ищет только разработчика.
Only bad cases - плохо
У нас уже было 300 строк фидбека, но только по джобам, которые не подходят.
Я это закинул в fine tune обучение, но получил не очень результат.
Джобы отмечало хорошо, но минусовало много релевантных.
Ах, да, и модельку я ставил 4o, за которую я отдал 30$/обучение - не дешево.
Training loss был 0.3, что не оч хорошо.
+ good cases = success
Далее я дал таску проджекту Ане разметить 200 джоб на которые мы ответили - написать, почему мы на них ответили. Дабы добавить позитивных кейсов
Уже получилось 500 строк в сумме, которые мы снова запустили в обучалку, но уже с GPT 4 mini. И тут СВЕРШИЛОСЬ ЧУДО!!!
9/10 джоб начали обрабатываться корректно, это 10%. До этого было 5/10 примерно.
Next step - полностью запущенный процесс автоооткликов, о котором скоро расскажу как запустим!
Пробуйте fine tuning в своем бизнесе!
Меня это смотивировало записать для вас гайд - как вы в вашем бизнесе можете взять минимальное кол-во данных и обучить LLM. Я хочу, чтобы вы тоже стали радостными слонами🐘, как и я!
Ставьте 🔥, если ждете!
Фоточки: 1 - реакция на 1ый резалт, 2 - пример нашего датасета, 3 - реакция на вторую модельку, 4 - сравнение обычной модельки и обученной в play ground
🔥41🎉9❤5👍2🍾1
Стрим с Антоном Гладковым 18 февраля, в 20:00 по МСК.
Когда AI заменит биздевов и че делать в жопе?
Антон Гладков - фаундер лучшего биздев агентства в русскоязычном пространстве SLSBMB.
- Ex коммерческий директор в Aviasales в далеком 2016.
- И также создатель легендарных стримов про продажи и жизнь! Вот тут можно посмотреть
О чем весело попиздим 3 часа:
1) Когда AI полностью заменит биздевов и sales менеджеров разных видов.
2) Что сейчас уже AI делает лучше? Разберем кейсы ребят: как они юзают LLM в своих процессах.
3) Неуспешные неуспехи Антона из прошлого и как он из них выбирался
4) Далее нырнем в то, как справляться и переживать жопу
5) В конце по традиции ответим на вопросы, которые напишите под этим постом
Вторник, 18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar. Просто кликните и попадете в календарик с заполненной ссылкой, тайтлом и временем.
И также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
🎁Тизер: запостил несколько историй с вырезками из нашего созвончика. Сделал в прекрасной нейронке Klap
🔥Ставьте огонечки, если ждете и интересно послушать
@failblog let's go!
Когда AI заменит биздевов и че делать в жопе?
Антон Гладков - фаундер лучшего биздев агентства в русскоязычном пространстве SLSBMB.
- Ex коммерческий директор в Aviasales в далеком 2016.
- И также создатель легендарных стримов про продажи и жизнь! Вот тут можно посмотреть
О чем весело попиздим 3 часа:
1) Когда AI полностью заменит биздевов и sales менеджеров разных видов.
2) Что сейчас уже AI делает лучше? Разберем кейсы ребят: как они юзают LLM в своих процессах.
3) Неуспешные неуспехи Антона из прошлого и как он из них выбирался
4) Далее нырнем в то, как справляться и переживать жопу
5) В конце по традиции ответим на вопросы, которые напишите под этим постом
Вторник, 18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar. Просто кликните и попадете в календарик с заполненной ссылкой, тайтлом и временем.
И также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
🎁Тизер: запостил несколько историй с вырезками из нашего созвончика. Сделал в прекрасной нейронке Klap
🔥Ставьте огонечки, если ждете и интересно послушать
@failblog let's go!
53🔥20❤4👍4
Антон Гладков про БАЗУ в скрипте холодного письма и про его кастомизацию.
А стрим уже в этот вторник, 20:00 МСК
Для тех кто не знает Антона,
Хочу подогреть вас немножко к будущему легендарному стриму. А для тех кто знает - просто порадовать 💖
Я обожаю стримы Антона за его простой слог, с миксом шуток и афоризм. Он супер искусно жанглирует этими 3 деталями, импровизирует и объясняет сложные вещи не скучно, смешно, по фактам.
Я взял наш созвончик и нарезал с Klap рилсики. Лучшие моменты с коллов, где и полезно и смешно.
Это вообще имба, я думаю что теперь точно начну делать полноценную фабрику контента, потому что времени уходит на монтаж почти 0 и выполнимо ассистентом - джуном.
А ниже текст, для тех, кому максимально лень ждать загрузки видосов.
Видос 1 - про правильную структуру холодного письма.
Как довести читателя письма до стадии: "меня тут слишком хорошо ебут, я тут точно кончу".
И суперский пример про продукт по оптимизации костов на Амазон. Где ребята думали, что экономить 700$ на оптимизации нод Амазона. А оказалось, что время решалы стоит в 10 раз больше на это внедрение, чем экономия.
Про важность ресерча и касдева и добавление цифр из них в питч.
Видос 2 - Про кастомизацию писем.
Топовые решалы уже не смотрят на литературу. Если присутствует какая-то литературная хуйня, моментально срабатывает триггер - не читать дальше. "Какой-то спамер че-то мне пытается втюхать."
Идеально продающее письмо - абсолютно одинаковое для любого уровня решалы.
Потому что ты в абсолюте продаешь только несколько цифер или 1/набор механик.
Видос 3 - Почему вы уже будете базово лучше, выполнив пункты из прошлых видео: никто не хочет общаться с сейлзом
Классический сейлз - чел, который "читает по булитикам".
С ними бесполезно разговаривать, потому что в среднем глубина погружения сейлза очень слабая.
Поэтому если мейл хоть немного напоминает мейл от сейлза, конверсия будет низкая.
Стрим с Антоном будет во вторник, 18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar. Просто кликните и попадете в календарик с заполненной ссылкой, тайтлом и временем.
И также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
Ставьте 🔥, если заценили видосы и смыслы
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
А стрим уже в этот вторник, 20:00 МСК
Для тех кто не знает Антона,
Хочу подогреть вас немножко к будущему легендарному стриму. А для тех кто знает - просто порадовать 💖
Я обожаю стримы Антона за его простой слог, с миксом шуток и афоризм. Он супер искусно жанглирует этими 3 деталями, импровизирует и объясняет сложные вещи не скучно, смешно, по фактам.
Я взял наш созвончик и нарезал с Klap рилсики. Лучшие моменты с коллов, где и полезно и смешно.
Это вообще имба, я думаю что теперь точно начну делать полноценную фабрику контента, потому что времени уходит на монтаж почти 0 и выполнимо ассистентом - джуном.
А ниже текст, для тех, кому максимально лень ждать загрузки видосов.
Видос 1 - про правильную структуру холодного письма.
Как довести читателя письма до стадии: "меня тут слишком хорошо ебут, я тут точно кончу".
И суперский пример про продукт по оптимизации костов на Амазон. Где ребята думали, что экономить 700$ на оптимизации нод Амазона. А оказалось, что время решалы стоит в 10 раз больше на это внедрение, чем экономия.
Про важность ресерча и касдева и добавление цифр из них в питч.
Видос 2 - Про кастомизацию писем.
Топовые решалы уже не смотрят на литературу. Если присутствует какая-то литературная хуйня, моментально срабатывает триггер - не читать дальше. "Какой-то спамер че-то мне пытается втюхать."
Идеально продающее письмо - абсолютно одинаковое для любого уровня решалы.
Потому что ты в абсолюте продаешь только несколько цифер или 1/набор механик.
Видос 3 - Почему вы уже будете базово лучше, выполнив пункты из прошлых видео: никто не хочет общаться с сейлзом
Классический сейлз - чел, который "читает по булитикам".
С ними бесполезно разговаривать, потому что в среднем глубина погружения сейлза очень слабая.
Поэтому если мейл хоть немного напоминает мейл от сейлза, конверсия будет низкая.
Стрим с Антоном будет во вторник, 18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar. Просто кликните и попадете в календарик с заполненной ссылкой, тайтлом и временем.
И также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
Ставьте 🔥, если заценили видосы и смыслы
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
1🔥11
МЫ ЗАПУСТИЛИ FULL Upwork автоматизацию: 32 отправленных джоб, 1 бук кола, 4 чата и 0 потраченных минут.
#UNeverSleeptraction, #1
Йоу, хочу закрепить эту ачивку. Мечтали об этом больше года и в итогу made this shit!
Теперь у нас есть full automative Upwork sales процесс в этом канале продаж. Остается только докручивать качество ответов и валидации работ, на которые мы отвечаем.
В прошлом посте рассказывал, как победили валидацию fine tune. Теперь мы пишем ответы с LLM и отправляем автоматически.
Цифры с людьми:
Обычно KPI менеджера по Апворку был 40 ответов в неделю. На это он тратил по 3 часа в день или по 15-20 часов в неделю. И это в лучшем случае.
Если менеджер прокрастинировал, то смело можно было умножать на 2.
У процесса с человеком было несколько проблем:
1) Сложно было учить отбирать джобы
2) Сам процесс валидации + отклика занимал около 10 минут на джобу, даже с учетом, что мы с LLM генерили ответ. В сумме 3 часа в день
3) Стоимость менеджера на этот тип работ = 500+$/месяц.
НО даже когда все это окаем, оставался одна проблема, которую невозможно было решить: время ответа на джобу с момента ее прихода и вытекающая стоимость.
Для контекста правил джунглей Апворка:
В Upwork сейчас есть логика Яндекс Директа: ты можешь заплатить за первые 4 места золотых и будешь отображаться в топе.
При этом доказанный опытами факт - вероятность прочтения отклика выше в несколько раз, если юзер получает ответ в первые 15 минут. Он еще на сайте и + у него не так много ответов.
А когда проходит час, есть смысл покупать место за филки, примерно 3$ доплаты за джобу. В итоге у тебя выходит чек в 5$ за отклик.
С другой стороны, когда ты откликаешься автоматически супер быстро(до 10 минут), откликов не так много собирается и бустить = тратить на это деньги не надо.
И стоимость 2$+- вместо 5$
Но что важнее - стоимость звонка у тебя понижается из-за большего опен рейта. А кол-во этих звонков увеличивается.
И что еще важнее - нет больше bottle neck в кол-ве откликов, нет ограниченного дня человека. Можно откликнуться в теории хоть на все новые джобы апворка.
Первые резалты:
- 32 отвеченных джоб
- 11 open rate
- из них 4 переписки
- и 1 забуканный кол!
Мы начинаем упаковывать продукт в SAAS подписку, уже купил домен и придумал название: U NEVER SLEEP COM. Прикол получился:You U(upwork) never sleep.
Расскажу через недельку трекшен по этому продукту.
На фото все сопречастные из Hi no code gang - проджект Аня и разраб Влад
Го если соберем 52 🔥, я соберу тупо лучший гайд по fine tune даже если вы абсолютный 0 в коде и даже лоукоде😈
Напоминаю про стримчик с Антоном будет во вторник, 18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar.
Он будет прямо тут, а также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
#UNeverSleeptraction, #1
Йоу, хочу закрепить эту ачивку. Мечтали об этом больше года и в итогу made this shit!
Теперь у нас есть full automative Upwork sales процесс в этом канале продаж. Остается только докручивать качество ответов и валидации работ, на которые мы отвечаем.
В прошлом посте рассказывал, как победили валидацию fine tune. Теперь мы пишем ответы с LLM и отправляем автоматически.
Цифры с людьми:
Обычно KPI менеджера по Апворку был 40 ответов в неделю. На это он тратил по 3 часа в день или по 15-20 часов в неделю. И это в лучшем случае.
Если менеджер прокрастинировал, то смело можно было умножать на 2.
У процесса с человеком было несколько проблем:
1) Сложно было учить отбирать джобы
2) Сам процесс валидации + отклика занимал около 10 минут на джобу, даже с учетом, что мы с LLM генерили ответ. В сумме 3 часа в день
3) Стоимость менеджера на этот тип работ = 500+$/месяц.
НО даже когда все это окаем, оставался одна проблема, которую невозможно было решить: время ответа на джобу с момента ее прихода и вытекающая стоимость.
Для контекста правил джунглей Апворка:
В Upwork сейчас есть логика Яндекс Директа: ты можешь заплатить за первые 4 места золотых и будешь отображаться в топе.
При этом доказанный опытами факт - вероятность прочтения отклика выше в несколько раз, если юзер получает ответ в первые 15 минут. Он еще на сайте и + у него не так много ответов.
А когда проходит час, есть смысл покупать место за филки, примерно 3$ доплаты за джобу. В итоге у тебя выходит чек в 5$ за отклик.
С другой стороны, когда ты откликаешься автоматически супер быстро(до 10 минут), откликов не так много собирается и бустить = тратить на это деньги не надо.
И стоимость 2$+- вместо 5$
Но что важнее - стоимость звонка у тебя понижается из-за большего опен рейта. А кол-во этих звонков увеличивается.
И что еще важнее - нет больше bottle neck в кол-ве откликов, нет ограниченного дня человека. Можно откликнуться в теории хоть на все новые джобы апворка.
Первые резалты:
- 32 отвеченных джоб
- 11 open rate
- из них 4 переписки
- и 1 забуканный кол!
Мы начинаем упаковывать продукт в SAAS подписку, уже купил домен и придумал название: U NEVER SLEEP COM. Прикол получился:
Расскажу через недельку трекшен по этому продукту.
На фото все сопречастные из Hi no code gang - проджект Аня и разраб Влад
Го если соберем 52 🔥, я соберу тупо лучший гайд по fine tune даже если вы абсолютный 0 в коде и даже лоукоде😈
Напоминаю про стримчик с Антоном будет во вторник, 18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar.
Он будет прямо тут, а также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
5🔥65
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Стрим с Антоном Гладковым уже через 1 час⚠️
Дабы подогреть вас еще больше к стримчику, прикрепляю выдержку из кола про будущее LLM в биздеве:
Антон верит, что LLM сейчас уже может проводить сейлз колы и он бы уже сейчас это смогу внедрить.
Так как LLM уже сейчас может кушать большие пласты информации с помощью векторного поиска. Но из-за отсуствия времени и фокуса пока не делает.
Поговорим про это после неуспешных неуспехов и как переживать говнецо!
18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar.
Он будет прямо тут, а также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
Ставьте 🔥, если ждете!
И пишите вопросы в комментах!
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
Дабы подогреть вас еще больше к стримчику, прикрепляю выдержку из кола про будущее LLM в биздеве:
Антон верит, что LLM сейчас уже может проводить сейлз колы и он бы уже сейчас это смогу внедрить.
Так как LLM уже сейчас может кушать большие пласты информации с помощью векторного поиска. Но из-за отсуствия времени и фокуса пока не делает.
Поговорим про это после неуспешных неуспехов и как переживать говнецо!
18 февраля, 20:00. Создал для вас ссылку на ивент в Google Calendar.
Он будет прямо тут, а также будем рестримить в YouTube, тут можно поставить уведомление
Ставьте 🔥, если ждете!
И пишите вопросы в комментах!
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥7
Продолжаем: про неуспешный неуспех
Upd: стрим уже закончили, оставляю этот пост для истории. Посмотреть супер стрим можно тут на ютубчике!
Upd: стрим уже закончили, оставляю этот пост для истории. Посмотреть супер стрим можно тут на ютубчике!
3🔥6
Застримили с Антоном Гладковым на почти 5 часов! Запись тут
На Youtube 240 лайв просмотров, думаю тут было человек 50! Всем спасибо кто пришел, мои хорошие💖
Обсудили дохуя чего, чуть позже вернусь с вырезками текстовыми и видео. Если супер кратко, о том что вспомнил в первую очередь:
- самый трогательный момент - рассказ Антона про расставание с бизнес-партнером год назад - можно брать как ценный урок и проверить ваши текущие связи в команде
- очень много говорили про AI в биздеве, в каждом sales процессе: что уже точно на 100% заменено и где нужно еще пару месяцев(
- про тупость людей в их антагонизме к AI и почему это глупо
- про то, как критически мыслить, когда видишь всякие разные истории успеха на примере известного ed-tech проекта
Если наберем 52 🔥, проведем следующий стрим уже через недельку!
Пошерьте этот стрим своим друзьям, кому может быть полезно 🙏
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
На Youtube 240 лайв просмотров, думаю тут было человек 50! Всем спасибо кто пришел, мои хорошие💖
Обсудили дохуя чего, чуть позже вернусь с вырезками текстовыми и видео. Если супер кратко, о том что вспомнил в первую очередь:
- самый трогательный момент - рассказ Антона про расставание с бизнес-партнером год назад - можно брать как ценный урок и проверить ваши текущие связи в команде
- очень много говорили про AI в биздеве, в каждом sales процессе: что уже точно на 100% заменено и где нужно еще пару месяцев(
- про тупость людей в их антагонизме к AI и почему это глупо
- про то, как критически мыслить, когда видишь всякие разные истории успеха на примере известного ed-tech проекта
Если наберем 52 🔥, проведем следующий стрим уже через недельку!
Пошерьте этот стрим своим друзьям, кому может быть полезно 🙏
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
🔥52
Авто-лидген с AI в Upwork, 10d results:
- 11 коллов
- 35 чатов
- 108 просмотрено джоб
- 332 отправленных джоб
#UNeverSleeptraction #2 - трекшен нашего тула по авто-ответам на Upwork с AI
Писал буквально неделю назад первый пост трекшена и уже у нас есть новая ачивка!!!
Йоу, прошло 10 дней работы нашей full automated автоматизации на Апворке, время подводить первые результаты.
Напомню, что мы сделали full automated процесс ответов на proposals:
- сначала мы валидируем джобы и отбираем подходящие нам
- затем создаем AI ответ
- и затем автоматически откликаемся
Первые резалты пиздец какие классные! Начнем с количества откликов.
Ранее человек мог откликнуться на 300 джобов максимум в месяц из-за монотонности процесса и временных ограничений.
--> теперь мы закрываем то же самое кол-во автоматически за 10 дней
То есть можем делать уже базово в 3 раза больше чем человек, с нашими прошлыми откликами.
Даже при более низкую конверсию закроет число.
Но конверсии при этом почти ровно такие же, как в хорошие времена и в 2 раза лучше, чем в последние месяцы.
Fails:
Но конечно такого меда не бывает без fail нюансов)
1) Спустя 7 коллов у нас нет еще проектов закрытых.
Как и всегда, попадается все равно не релевант:
- Индия
- Мало денег
- Ебнутые стартаперы
2) Потраченные деньги: слили уже баксов 500 на Upwork коннекты.
При хотя бы одном закрытом проекте это в экономике. Но пока расход. Ждем ждем :)))
3) Валидация все еще работает не идеально, из 500 релевантных джоб 57 все еще не релевант. То есть мы ответили на 57 и потратили на них 120 лишних $$$.
Будем ебашить еще больше fine tune!
Ставьте 🔥, если тоже в тоже в шоке от первых резалтов🎢
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
- 11 коллов
- 35 чатов
- 108 просмотрено джоб
- 332 отправленных джоб
#UNeverSleeptraction #2 - трекшен нашего тула по авто-ответам на Upwork с AI
Писал буквально неделю назад первый пост трекшена и уже у нас есть новая ачивка!!!
Йоу, прошло 10 дней работы нашей full automated автоматизации на Апворке, время подводить первые результаты.
Напомню, что мы сделали full automated процесс ответов на proposals:
- сначала мы валидируем джобы и отбираем подходящие нам
- затем создаем AI ответ
- и затем автоматически откликаемся
Первые резалты пиздец какие классные! Начнем с количества откликов.
Ранее человек мог откликнуться на 300 джобов максимум в месяц из-за монотонности процесса и временных ограничений.
--> теперь мы закрываем то же самое кол-во автоматически за 10 дней
То есть можем делать уже базово в 3 раза больше чем человек, с нашими прошлыми откликами.
Даже при более низкую конверсию закроет число.
Но конверсии при этом почти ровно такие же, как в хорошие времена и в 2 раза лучше, чем в последние месяцы.
Fails:
Но конечно такого меда не бывает без fail нюансов)
1) Спустя 7 коллов у нас нет еще проектов закрытых.
Как и всегда, попадается все равно не релевант:
- Индия
- Мало денег
- Ебнутые стартаперы
2) Потраченные деньги: слили уже баксов 500 на Upwork коннекты.
При хотя бы одном закрытом проекте это в экономике. Но пока расход. Ждем ждем :)))
3) Валидация все еще работает не идеально, из 500 релевантных джоб 57 все еще не релевант. То есть мы ответили на 57 и потратили на них 120 лишних $$$.
Будем ебашить еще больше fine tune!
Ставьте 🔥, если тоже в тоже в шоке от первых резалтов🎢
P.S. Этот пост написан в лучшем канале про применение AI на практике - Неуспешный Неуспех(ссылочка)
🔥31