ABAP2XLSX on avoimen lähdekoodin kirjasto ABAP:lle, joka tarjoaa ohjelmallisen käyttöliittymän Microsoft Excel -tiedostojen (XLSX-muodossa) luomiseen, muokkaamiseen ja tallentamiseen suoraan SAP-järjestelmistä.
Avaa RAP-taitosi tekoälyn avulla
LeverXillä sitoutumisemme johtavana ABAP-kehitysratkaisujen tarjoajana saa meidät jatkuvasti parantamaan taitojamme erityisesti kehittyvän RAP:n (Restful ABAP Programming model) osalta. Aikakautena, jolloin huipputeknologiayritykset panostavat voimakkaasti tekoälyn (AI) nopeaan kehitykseen, ymmärrämme, että nykyaikaisille kehittäjille on ratkaisevan tärkeää ymmärtää tekoälyteknologioiden perusteet. Siksi LeverX ehdottaa tekoälyn voiman valjastamista integroimalla tekoälypohjaiset työkalut päivittäisiin oppimiskäytäntöihimme
Olemme kuulleet paljon NotebookLM:stä YouTubesta ja erilaisista erikoistuneista medioista. Tieteen harrastajat suosittelevat työkalua henkilökohtaiseksi avustajaksi monenlaisten tietolähteiden tutkimiseen. Niinpä päätimme kokeilla sitä itse ja arvioida sen tarjoamia etuja.
Tämän artikkelin pääajatuksena on havainnollistaa, miten LeverX voi hyödyntää NotebookLM:ää ja sen suurta kielimallia (Large Language Model, LLM) RAP-taitojemme parantamiseen. Jos tämä työkalu on sinulle jo tuttu, voit huoletta ohittaa johdanto-osan ja siirtyä suoraan konkreettisiin skenaarioihin.
Lyhyt huomautus ennen syventymistä: tämä on kattavaa luettavaa. Ota siis suosikkikahvisi mukaan, asetu mukavasti istumaan ja lähde LeverXin mukaan tähän valaisevaan seikkailuun.
Kannattaako NotebookLM integroida oppimiseen?
Pitkä tarina lyhyesti: Onko välttämätöntä integroida NotebookLM:ää ja siihen liittyvää LLM:ää hyödyntävä oppimisen työnkulku henkilökohtaiseen koulutusmatkaasi? Lyhyt vastaus on myöntävä - kyllä, se kannattaa.
On kuitenkin myös tärkeää tiedostaa tietyt rajoitukset (kuten tietosuojaan liittyvät huolenaiheet ja riippuvuus syötteen laadusta). Siitä huolimatta mahdollisuus kokeilla NotebookLM:ää on varmasti arvokas.
Mitä NotebookLM tarkalleen ottaen on?
NotebookLM on Googlen kehittämä työkalu, joka toimii tekoälyavusteisena tutkimusavustajana. Ajattele sitä älykkäänä avustajana, joka auttaa sinua oppimaan. Voit ladata siihen erilaisia lähteitä (kuten asiakirjoja tai videoita), minkä jälkeen se luo asiaankuuluvia ehdotuksia ja vastauksia, jotka ovat tiukasti sidoksissa kyseisiin lähteisiin. Tämä tarkoittaa, että se ei vain keksi asioita, vaan viittaa antamiisi tietoihin.
Miltä työtila näyttää?
Kuvittele, että NotebookLM:ssä on kolme pääosiota:
- Oikealla puolella: Löydät erilaisia ladattuja lähteitä, pääasiassa PDF-tiedostoja ja YouTube-videoita. Keskeinen ominaisuus tässä on mahdollisuus ottaa nämä lähteet käyttöön tai poistaa ne käytöstä, jolloin voit hallita sitä, kuinka paljon kontekstia NotebookLM käyttää, kun kysyt siltä kysymyksiä. Tutustumme siihen, miten konteksti rakentuu ja miten sen vastaukset linkittyvät näihin lähteisiin kohdassa "Vastausten rakentaminen". Tämä ominaisuus on erittäin kätevä, ja sitä kannattaa tarkastella tarkemmin.
- Keskellä: Tämä on keskusteluhuoneesi, johon voit kirjoittaa kysymyksiä (kehotteita) ja saada vastauksia. Nämä vastaukset perustuvat aina valitsemiisi lähteisiin. Aiomme käyttää tätä aluetta ahkerasti tutkimuksemme aikana. Lyhyesti sanottuna, ajattele sitä chat-käyttöliittymänä, jota pyörittää LLM, joka käyttää tietopohjanaan lataamiasi lähteitä.
- Vasemmalla puolella: Tämä alue sisältää NotebookLM Studion, joka tarjoaa valmiita ominaisuuksia. Voit esimerkiksi luoda opinto-oppaita, koota Briefing-lähteitä tai luoda FAQ-istuntoja. Huomionarvoista on, että NotebookLM Studio voi jopa simuloida podcasteja sisältösi perusteella. Yleensä emme kuitenkaan mieluummin käytä näitä sisäänrakennettuja ominaisuuksia, lukuun ottamatta chat-tulosteiden tallentamista muistiinpanoiksi. Tämän yksinkertaisen mutta arvokkaan toiminnon avulla voit tallentaa LLM-vastauksia myöhempää käyttöä varten.
Ennen kuin menemme pidemmälle, keskustellaan hetki lähteistä tarkemmin.
Mistä lähteet tulevat?
Jotta voit käyttää RAP-dokumentaatiota (Restful ABAP -ohjelmointimallia koskevia tietoja) tehokkaasti NotebookLM:n ladattavana lähteenä, on ratkaisevan tärkeää valita dokumentaatio sopivassa muodossa - tarkemmin sanottuna PDF-muodossa.
Hyviä uutisia! SAP helpottaa tätä prosessia antamalla käyttäjien ladata dokumentaationsa PDF-muodossa. Tarvittavan materiaalin hankkimiseksi riittää, että siirryt SAP:n viralliselle RAP-dokumentaatiolle omistetulle sivustolle ja etsit PDF:n lataamista koskevan vaihtoehdon, joka mahdollistaa mukautetun PDF-tiedoston luomisen.
Tätä suoraviivaista menettelyä noudattamalla voidaan varmistaa ensisijainen lähde LLM:ää varten. On syytä huomata, että näiden lähteiden mahdolliset sovellukset ovat vain mielikuvituksen rajoittamia.
Skenaario 1: Selitä N-sanaisesti
Perusajatuksena tässä on pyytää NotebookLM-chattia selittämään erilaisia RAP-käsitteitä käyttäen eri pituisia sanoja.
Meidän kehotuksemme: N sanaa
NotebookLM:n vastaus: N sanan selitys
Tämä lähestymistapa käsitteiden oppimiseen on erityisen tehokas. Lyhyet selitykset auttavat meitä muistamaan määritelmän ytimen, kun taas keskipitkät kuvaukset tarjoavat tiiviit mutta informatiiviset määritelmät RAP-terminologiasta. Laajemmissa selityksissä syvennytään yksityiskohtaisemmin ja selvitetään toisiinsa liittyvien RAP-käsitteiden välisiä yhteyksiä.
Tämä esimerkki toimii erinomaisena pohjana syvällisemmälle tutkimukselle. NotebookLM:ssä voisi esimerkiksi käyttää kehotteita, jotka on suunniteltu parantamaan RAP:n sisaruskäsitteiden, kuten Draft Table (luonnostaulukko), Transactional Buffer (transaktionaalinen puskuri), RAP Runtime Framework (RAP-runkoajankehys), Draft Actions (luonnostoiminnot) ja Exclusive Locks (yksinoikeuslukitukset), ymmärtämistä.
Asiaankuuluva kysymys voisi olla: "Mikä rooli transaktiopuskurilla on hallitsemattoman tyyppisessä RAP-liiketoimintaobjektin toteutuksessa?". Tämä edellyttää syvempää sukellusta RAP:n koukeroihin.
Ennen kuin syvennytään seuraaviin skenaarioihin, selvitetään, miten NotebookLM muotoilee vastauksensa.
Väliaika: Miten NotebookLM muodostaa vastaukset
Olet ehkä huomannut harmaat ympyrät, joiden keskellä on numeerisia indikaattoreita. Kyseessä on klikattava linkki, jonka kautta pääsee käsiksi näytteisiin ladatuista lähteistä. Tämä toiminto ilmentää yhtä NotebookLM:n keskeisistä periaatteista: sen LLM-moottori pyrkii johdonmukaisesti perustelemaan päätelmänsä arvovaltaisista lähteistä saaduilla tiedoilla.
Esimerkiksi huomasimme pohtivamme, miksi termi "Staging" valittiin yhden sanan kuvaajaksi. Selvyyden saamiseksi kursori vietiin numerolla "1" merkityn kuvakkeen päälle.
Vastauksena NotebookLM esitti suoran otteen kyseisestä lähteestä.
Kävimme SAP Help -portaalissa ja löysimme kyseisen tekstin, joka sijaitsi loogisesti Business Objectia, RAP BO Provisioningia ja Draftia koskevissa luvuissa. Näyttää siltä, että LLM on poiminut tiedot dokumentaatiosta, jossa kuvataan luonnosprosessin perusteet. Tämä lähestymistapa on kiitettävä; se osoittaa, että malli on määritellyt keskeisen termin sopivassa yhteydessä eikä valinnut sitä mielivaltaisesti.
Itse asiassa termi "Staging" voidaan tulkita dokumentaatiossa lyhyellä selityksellä, jonka mukaan "luonnostelutyö on kuin staging-alue". Tämä assosiaatio auttaa ymmärtämään ja muistamaan taustalla olevan käsitteen.
Lisäksi on havainnollistettu linkitysjärjestelmän toimintaa NotebookLM:ssä. LLM tuottaa vastaukset antamiesi lähteiden perusteella, mikä takaa perustellun ja asiayhteyteen liittyvän tuloksen.
Muistiinpanojen luominen: Keskeisen tiedon muistaminen
Päätavoitteena on muistaa ja ymmärtää lähteistä saatu tieto. Muistamisprosessiin kuuluu uuden tiedon hankkiminen, joka sijaitsee aluksi lyhytkestoisessa muistissamme. Jotta tiedon siirtyminen pitkäkestoiseen muistiin helpottuisi, on tärkeää palata toistuvasti materiaaliin ja paneutua siihen. Tämän iteratiivisen prosessin kautta kognitiivinen järjestelmämme vakiinnuttaa tiedon vähitellen, jolloin lopulta saavutetaan tavoite pitkäkestoisesta säilyttämisestä.
Jokaisen vastauksen lopussa on painike "Tallenna muistiin", jonka avulla voit luoda NotebookLM:ään tallennetun muistiinpanon. Tämä ominaisuus kuvastaa osuvasti tuotteen nimikkeistöä ja toimii arvokkaana työkaluna, jonka avulla voit kerrata ja vahvistaa sisällön ymmärtämistäsi.
Tallennettuihin muistiinpanoihin pääsee käsiksi NotebookLM:n käyttöliittymän oikealla puolella, mikä mahdollistaa tehokkaan uudelleentarkastelun ja tiedon vahvistamisen. Kun tämä kehys on mielessäsi, voit nyt siirtyä seuraavaan skenaarioon.
Skenaario 2: Termien määrittelypeli
Ideana on saada LLM osallistumaan prosessiin, jossa se valitsee satunnaisesti käsitteitä RAP-asiakirjoista ja esittää ne analysoitavaksi. Sinä annat sitten vastauksia chat-käyttöliittymässä, ja LLM arvioi vastauksesi. Lisäksi sinulla on mahdollisuus luoda erilaisia arviointiasteikkoja, kuten prosenttiperusteisia arviointeja tai numeerinen asteikko 1-10.
Meidän kehotuksemme: Valitse satunnainen RAP-termi.
Se valitsi RAP-termin "ABAP Behavior Pool".
NotebookLM:n vastaus: Selitä ABAP Behavior Pool
Vastaus annettiin päähänpistosta, jotta nähtäisiin, miten se arvioitaisiin.
Tämän jälkeen se antoi palautetta selityksestä.
NotebookLM:n vastaus: Vastausarviointi
Tässä tapauksessa LLM arvioi vastauksen ja nosti esiin ne opinnäytetyön näkökohdat, jotka olivat SAP RAP -dokumentaation mukaisia. Lisäksi se täydensi vastausta selitysosassa lisäselvityksillä, kuten mainitsemalla ominaisuuksien hallinnan erilaisten tapahtumakäyttäytymistyyppien ohella, joita ei ollut otettu huomioon. Malli antoi myös erityisiä syntaksiohjeita, kuten "toteutus luokassa", jolla tarkennettiin väittämää "mainittu BDEF:ssä." Vastauksen selitysosan perusteellinen tarkastelu mahdollisti artikulaation parantamisen ja vastauksen yleisen laadun parantamisen. LLM tarjosi myös lukuisia viittauksia asiaankuuluviin lähteisiin jatkotutkimusta varten.
Myöhemmin heräsi kiinnostus väärän vastauksen antamisen seurauksia kohtaan. Tämän seurauksena sitä kehotettiin valitsemaan toinen RAP-termi analysoitavaksi.
Valittiin termi "Determination", jolloin annettiin tarkoituksellisesti virheellinen vastaus, joka vastasi "Validation" -määritelmää sen sijaan, että se olisi vastannut tarkasti "Determination" -määritelmää.
Kehotuksemme: Määrittele Determination validoinniksi.
Tämän seurauksena arviointi antoi negatiivisen arvosanan ja antoi sitten oikean määritelmän, jota tukivat arvovaltaiset lähteet. Lisäksi malli selvitti syyt siihen, miksi vastaus oli epätarkka, ja suoritti sen jälkeen vertailevan analyysin "Määrittelyn" ja "Validoinnin" välillä.
NotebookLM:n vastaus: Sekoitti määrittelyn ja validoinnin
Näet, että järjestelmä tunnisti vastauksen ristiriitaisuudet, tajusi, että "Määritelmä" oli sekoitettu "Validointiin", ja antoi sitten lyhyen vertailun termien välillä.
Tämä skenaario simuloi haastatteluprosessia, ja sitä voidaan hyödyntää yhteenvetoa edeltävässä valmisteluvaiheessa. Lisäksi voidaan laatia kattava luettelo asiaankuuluvasta RAP-terminologiasta määritelmineen ja lähettää se ChatGPT:hen tai muuhun LLM-ohjelmaan, jossa on ääni-teksti- ja teksti-ääni -ominaisuudet. Tämän jälkeen malli voi tämän kuratoidun kysymysluettelon perusteella helpottaa vuorovaikutteista, puhuttua kysely- ja vastaustilaisuutta.
ChatGPT:n äänitila
Skenaario 3: Huijauslomakkeen luominen
Toinen NotebookLM:ää käyttävä lähestymistapa liittyy RAP Business Object (BO) -käsitteiden, kuten Behavior Definition Language (BDL) -käyttäytymismäärittelykielen (Behavior Definition Language) huijauslomakkeiden luomiseen. BDL toimii kielellisenä kehyksenä, jossa määritellään avainsanat BDEF-lähdekoodia varten.
Kehotuksemme: Luo huijausluettelo
Huijauslomakkeen ensimmäisessä iteraatiossa sisältö oli toivottua laajempi. Sen vuoksi kielimallia pyydettiin tiivistämään sitä merkittävästi. Useiden yritysten jälkeen se tuotti tiiviimmän version. Tässä on tulos:
NotebookLM Response: Numeroinnin huijauslehti
On muutama tärkeä näkökohta, jotka on syytä pitää mielessä. Ensinnäkin LLM:ää käytettäessä on erittäin suositeltavaa määrittää tietty aihe huijauslistan tulostusta varten. Tässä tapauksessa pyydettiin nimenomaan numerointia eikä koko huijauslomaketta RAP BDEF:lle. Perusteluna tälle on se, että laajemmat aiheet aiheuttavat yleensä suuremman epätarkkuuksien riskin. Jos esimerkiksi tiettyä aihetta käsitellään yksinomaan hallittujen toteutustyyppien yhteydessä, NotebookLM-moottori saattaa virheellisesti päätellä, että siihen liittyvä ominaisuus koskee yksinomaan hallittuja skenaarioita, mikä ei välttämättä pidä paikkaansa. Ole varovainen sen kanssa.
Toiseksi on erittäin suositeltavaa lukea aihe etukäteen, jotta voit tunnistaa mahdolliset asiavirheet. Mielestämme on ehdottoman tärkeää tarkistaa LLM:n tuotos ennen sen soveltamista tuotantoympäristössä.
Kolmanneksi suositellaan jokaisen huijauslomakkeen sisältämän väitteen huolellista tarkistamista, sanamuodon tarkentamista tarvittaessa ja mahdollisesti tarkkojen lisätietojen sisällyttämistä. Vasta tämän perusteellisen tarkastuksen jälkeen huijauslomaketta voidaan pitää käyttövalmiina ja arvokkaana tietolähteenä.
Koska luotat tuotoksen sisältöön eikä se sisällä asiavirheitä, voit tallentaa huijauslomakkeen muistiinpanona ja palata siihen uudelleen juuri ennen haastattelua.
Bonusskenaario: Kaavio huijauslomakkeesta
Jos haluat oppia materiaalin mieluummin visuaalisesti, voit käyttää mitä tahansa tekoälykaavioiden luontityökalua tehdäksesi kaavion huijauslomakkeesta. Yksi tällainen työkalu, jota olemme hyödyntäneet, on Napkin AI. Ehdotimme NotebookLM:stä luotua huijauslomaketta.
AI-syöttö: Past Cheat Sheet kaavion luomiseksi
Ja tässä on saamamme tulos.
AI Output: Cheat Sheetistä luotu kaavio
Johtopäätös: Onko NotebookLM oikea sinulle?
NotebookLM tarjoaa lupaavan lähestymistavan oppimiseen hyödyntämällä omiin kerättyihin lähteisiin perustuvia LLM:iä. Kuten kaikilla tekoälytyökaluilla, myös sillä on kuitenkin vahvuutensa ja rajoituksensa, jotka on tärkeää ottaa huomioon. Seuraavassa on yhteenveto tärkeimmistä eduista ja haitoista sekä ehdotuksia työnkulun parantamiseksi NotebookLM:n avulla:
Plussaa:
- Tarjoaa henkilökohtaisiin lähteisiisi koulutetun LLM:n, joka parantaa relevanssia ja kontekstia.
- Tukee erityyppisiä syötteitä, tekstin lisäksi myös YouTube-videoita.
- Useimmissa LLM:n tuottamissa lausunnoissa on linkit alkuperäisiin lähteisiin, mikä tekee tarkistamisesta kätevää.
- LLM pystyy luomaan monipuolista oppimissisältöä, kuten tietokilpailuja, pelejä ja huijauslomakkeita.
- Voit tallentaa tuotokset muistiinpanoina, muokata tai tarkentaa niitä ja palata niihin myöhemmin käyttövalmiina oppimateriaaleina.
- Ominaisuudet, kuten äänitiivistelmät, lähdetiedotteet ja kysymys- ja vastausosiot (vaikka LeverX ei olekaan tutkinut niitä syvällisesti), voivat olla hyödyllisiä oikeissa tilanteissa.
- Chat-käyttöliittymä tarjoaa kehotuksia, jotka auttavat tutkimaan lähteitä tarkemmin, ja opastaa sinua materiaalin läpi.
- Se voi simuloida vuoropuhelua esittämällä kysymyksiä tai korjaamalla vastauksiasi, mikä lisää sitoutumista.
- NotebookLM voidaan yhdistää muihin tekoälytyökaluihin, kuten ChatGPT:hen faktantarkistusta tai äänitilaa varten, ja Napkin AI:n kaltaisiin kuvageneraattoreihin oppimiskokemuksen rikastuttamiseksi.
Miinukset:
- Tulosten tarkkuus on noin 85-90 %, joten se ei ole täysin luotettava.
- Sinun on tarkistettava ja tarkistettava kaikki tuotettu sisältö perusteellisesti ennen sen käyttöä.
- Tuotokset vaativat usein manuaalista parantelua, jotta ne olisivat valmiita käytännön käyttöön.
- Alustava perehtyminen kysyttyyn aineistoon on hyödyllistä parempien tulosten saamiseksi.
- LLM:n hallinta on tärkeää säilyttää epätarkkuuksien välttämiseksi, esimerkiksi rajoittamalla tuotoksen pituutta.
- Mitä laajemmasta tai monimutkaisemmasta aiheesta on kyse, sitä suurempi on harhojen tai virheellisten lausuntojen mahdollisuus.
Ehdotuksia työnkulun ja tarkkuuden parantamiseksi:
- Paranna lähdeaineistoa lisäämällä manuaalisesti luotuja tai yksityiskohtaisempia asiakirjoja aukkojen täyttämiseksi.
- Hienosäädä ja kokeile kehotteita; kehotteiden suunnittelu on tärkeä alue, jota kannattaa tutkia parempien tulosten saavuttamiseksi.
- Käytä kehotteiden ketjua selventämään tai purkamaan kyseenalaisia tuotoksia, esimerkiksi esittämällä jatkokysymyksiä, kuten "Miksi annat tämän vastauksen?".
- Yhdistä tekoälyn ja manuaalisen tarkistuksen yhdistäminen - aloita ChatGPT:n avulla faktojen tarkistaminen ja tee sitten omat tarkistuksesi.
Suosittelisiko LeverX NotebookLM:ää muille? Kyllä, mutta varoen. Se on arvokas työkalu kokeiluun ja oppimiseen, erityisesti kehittäjille, jotka haluavat integroida tekoälyn opiskelurutiineihinsa. Muista vain: kuten mikä tahansa avustaja, se toimii parhaiten asiantuntevan valvonnan alaisena.
.webp)
