AI Scheduling

קביעת תורים עם AI: Reasoning מעל יומן דטרמיניסטי

Scheduling עם AI כולל שתי עבודות שונות: להבין מה האדם רוצה, ואז לבדוק מה באמת מותר ביומן. מודל שפה מצוין בראשונה; מנוע דטרמיניסטי חייב לשלוט בשנייה.

בקיצור
  • להפריד בין הבנת כוונה לבין חוקיות תור.
  • להפוך שפה טבעית לאילוצים מפורשים.
  • להציע מעט אפשרויות טובות, לא Dump של יום שלם.
  • לחשב מחדש ברגע ה-commit.

Scheduling כולל שתי עבודות שונות מאוד

“חמישי אחר הצהריים אצל אותו רופא” הוא פירוש שפה. האם 16:10 חוקי עם שירות של 40 דקות וחריג ביומן — זו לוגיקה אפליקטיבית. ערבוב בין השניים מייצר טעויות.

להפוך שפה טבעית לאילוצים מפורשים

רופא, שירות, יום, חלק ביום, earliest/latest, משך וטווח תאריכים צריכים להפוך למבנה שהמנוע יכול לבדוק.

מערכת טובה מציעה, לא מציפה

מטופל לא צריך לראות 27 סלוטים. עדיף להחזיר שתיים-שלוש אפשרויות שמתאימות לבקשה ולתת לשיחה לחדד.

סלוטים מוצעים אינם בהכרח הזמנים היחידים האפשריים

אם המטופל מבקש 16:10, אפשר לבדוק את 16:10 עצמו. רשת סלוטים היא Convenience, לא חוק טבע.

לחשב מחדש בזמן הקביעה

Availability היא מידע שמתיישן מהר. רגע לפני יצירת או הזזת תור צריך לאמת שהזמן עדיין פנוי וכל האילוצים עדיין תקינים.

מודל היומן של Menaela

Menaela משתמשת ב-AI כדי לפרש בקשות ולהרכיב אילוצים, אבל מנוע היומן הוא שקובע זמינות ומבצע את השינוי.

רוצים לבדוק איך זה מתנהג בתהליך שלכם?

תביאו כלל קביעה אמיתי, שיחת מטופל או מקרה קצה לא נוח. שם הכי קל לראות אם המוצר באמת עובד.

לנסות את Menaela