Nadat ik eindelijk de hele website en documentatie had gekoppeld aan een waterdichte vertaalworkflow (met po4a bovenop Hugo), die toevallig exact dezelfde toolset en logica gebruikt als de Ansel-applicatie, kreeg ik het idee om lege vertalingen te automatiseren, eerst vanuit de vertaalbestanden van de software, daarna via de ChatGPT API, die Markdown-syntaxis behoorlijk goed vertaalt.
Als je alleen werkt, kun je niet rekenen op sociaal lijntrekken , dus moet je slim zijn. Je kunt de lijst met dingen die ik al geautomatiseerd heb op de achtergrond voor Ansel bekijken.
Omdat ik zelf een hele AI-zoekmachine heb geschreven, wat vooral neerkomt op een webcrawler (want dat was het meest bewerkelijke deel om te schrijven en te debuggen), kreeg ik de kans om deze website door de ogen van een bot te zien. Stukje bij beetje paste ik de HTML-sjablonen en metadata aan om het crawlen, indexeren en zoeken makkelijker te maken, eerst voor de interne zoekmachine,1 daarna voor Chantal AI .
Zelfs met Chantal krijg ik nog te veel terugkerende vragen over informatie die al ergens beschreven staat. Zeker, de documentatie loopt een beetje achter op de code, maar de commit-berichten die ik schrijf zijn bedoeld om niet-technisch genoeg te zijn zodat power-users begrijpen wat er tegenwoordig in de software gebeurt.
Ik snap dat er niets ergers is dan vast te zitten met je probleem zonder een tijdig antwoord, maar ik kan onmogelijk dienstdoen als helpdesk voor iedere gozer in elke tijdzone met alles wat opgeschoond moet worden in deze stomme software. Wat betekent dat er nog steeds een gat is om te vullen.
Het grootste nadeel van Chantal is dat het taalmodel behoorlijk zwaar is om te hertrainen, en ik kan het onmogelijk op een of andere server automatiseren. Bovendien kunnen websites niet te snel gecrawld worden zonder door servers geblokkeerd te worden, dus dat kost niet al te veel rekenkracht, maar het vereist wel dat een of andere computer een week lang aanstaat met een stabiele internetverbinding. Wat betekent dat ik het taalmodel en de webindex maar 4 keer per jaar bijwerk. Op dit moment bevat de webindex 63.452 pagina’s, kent het taalmodel 47.579 woorden, en is het me eindelijk gelukt om het redelijk conform te maken met de geheugen-I/O-beperkingen van een gedeelde hosting.
Het plan is op dit moment om het crawlen van de website op een of andere server te automatiseren, want dat is niet al te zwaar, en dan het model ’s nachts op mijn eigen computer te hertrainen (wat ongeveer 4 u aan rekenwerk kost en bijna al mijn 32 GB RAM…).
Hoe dan ook, tijdens mijn geknutsel met de ChatGPT API ontdekte ik dat je je eigen aangepaste GPT kunt trainen.2 Dat is zo simpel als het voeren van tekstinhoud die het kan gebruiken, en nu kan ChatGPT ook websites en sitemaps laden en kan het geconfigureerd worden om verzoeken naar een Rest API te sturen. Dus, zonder verder oponthoud, maak kennis met Ansel GPT .
Ansel GPT is geconfigureerd om Github-issues, commits, berichten van het communityforum en deze hele website één keer per week te cachen en bij te werken. Het kan complexe (en redelijk accurate) antwoorden geven over welke module je moet gebruiken, hoe en wanneer, in Ansel, evenals over concepten uit de kleurtheorie. Ik heb het ook geconfigureerd om de backend van Chantal AI te gebruiken, wat (bijna) een Rest API is, en de GPT zal de door Chantal geïndexeerde links volgen om zijn antwoorden te verbeteren.
De kanttekening is dat het gebruik van Ansel GPT voorbehouden is aan ChatGPT Plus-abonnees, dus ik heb het gevoel dat ik 2 dagen heb gewerkt om alles te configureren zodat OpenAI kan profiteren van mijn werk. Maar goed, als dat op de semi-lange termijn tenminste minder werk voor mij betekent, laten we het dan maar een overwinning noemen.
Translated from English by : Claude. In case of conflict, inconsistency or error, the English version shall prevail.
