Le contenu décrit comment automatiser le flux de travail d'un arboriculteur, de l'évaluation des risques à la proposition finale, en éliminant les processus manuels et les erreurs. La solution proposée est un pipeline de données unifié qui alimente un outil d'IA comme ChatGPT pour générer des rapports techniques et des propositions client personnalisées.
L'auteur a mis au point un pipeline de documents IA pour prévenir les hallucinations, en s'éloignant de la génération de texte libre. Il utilise des schémas JSON stricts, des règles de validation spécifiques au domaine et une approbation humaine pour intercepter les erreurs avant qu'elles n'atteignent les clients.
Cette publication aborde le goulot d'étranglement des données en chinois pour l'entraînement des LLM et propose un pipeline pratique multi-source. Elle détaille comment extraire des données propres et structurées de plateformes sociales chinoises comme Weibo, Bilibili et Xiaohongshu pour enrichir les ensembles de données d'entraînement.