In today’s digital landscape, understanding the modèle de chatbot est essentiel pour les entreprises cherchant à améliorer l'engagement client et à rationaliser les opérations. Cet article, intitulé Exploiter la puissance des modèles de chatbot : comment créer votre propre chatbot IA et comprendre les structures de tarification, se plongera dans les subtilités de chat d'intelligence artificielle et les différents types de l'intelligence artificielle des chatbots qui transforment notre façon d'interagir avec la technologie. Nous allons explorer la question fondamentale, qu'est-ce qu'un modèle de chatbot ?, et fournir un guide étape par étape sur la façon de créer votre propre AI chatbot. De plus, nous examinerons les différents modèles de chatbot disponibles, les principaux algorithmes d'IA qui les alimentent, et les facteurs influençant modèles de tarification des chatbotsÀ la fin de cet article, vous aurez une compréhension complète de la façon de tirer parti de chatbots IA pour les besoins de votre entreprise, ainsi que des aperçus sur le coûts des chatbots et le paysage évolutif de la maturité de l'intelligence artificielle. Rejoignez-nous alors que nous débloquons le potentiel de modèles de chatbot et vous guider à travers le monde passionnant de chatbot d'intelligence artificielle développement.

Qu'est-ce qu'un modèle de chatbot ?

Un modèle de chatbot est un système d'intelligence artificielle conçu pour simuler une conversation humaine par le biais d'interactions textuelles ou vocales. Ces modèles exploitent des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les entrées des utilisateurs et générer des réponses appropriées. Voici un aperçu complet de la façon dont les modèles de chatbot, tels que ChatGPT, sont développés et fonctionnent :

1. Collecte de données: Les modèles de chatbot sont formés sur de vastes ensembles de données comprenant diverses sources textuelles, y compris des livres, des articles et du contenu en ligne. Cette collecte de données extensive permet au modèle d'apprendre les schémas linguistiques, la grammaire et l'utilisation contextuelle.
2. Processus de formation: La formation implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier des techniques d'apprentissage profond, pour analyser les relations entre les mots et les phrases. Par exemple, les architectures de transformateur, comme celles utilisées dans GPT (Generative Pre-trained Transformer), permettent au modèle de traiter et de générer du texte efficacement en se concentrant sur le contexte des mots les uns par rapport aux autres.
3. Comprendre le Contexte: Les modèles de chatbot utilisent le contexte pour améliorer la pertinence de leurs réponses. En employant des techniques telles que les mécanismes d'attention, ces modèles peuvent prioriser certains mots ou phrases en fonction de leur signification dans la conversation, améliorant ainsi la qualité globale de l'interaction.
4. Génération de réponse: Une fois formé, le chatbot peut générer des réponses en prédisant le prochain mot dans une séquence en fonction de l'entrée qu'il reçoit. Cette capacité prédictive est affinée grâce à l'apprentissage par renforcement, où le modèle apprend des interactions avec les utilisateurs pour améliorer sa précision et sa pertinence au fil du temps.
5. Applications: Les modèles de chatbot sont largement utilisés dans le service client, les assistants virtuels et les outils éducatifs. Ils peuvent gérer des demandes, fournir des informations et même engager des conversations complexes, ce qui les rend précieux dans divers secteurs.
6. Considérations éthiques: À mesure que la technologie des chatbots évolue, les considérations éthiques concernant les biais, la vie privée et la désinformation deviennent de plus en plus importantes. Les développeurs ont la responsabilité de s'assurer que ces modèles sont formés sur des ensembles de données équilibrés et qu'ils respectent des directives promouvant l'utilisation responsable de l'IA.

Pour en savoir plus sur le développement et les implications des modèles de chatbot, consultez des sources telles que Brain Pod IA, qui fournit des aperçus fondamentaux sur les technologies et méthodologies sous-jacentes.

Comprendre les bases des modèles de chatbot

Les modèles de chatbot sont des outils essentiels dans le paysage numérique d'aujourd'hui, permettant aux entreprises d'automatiser les interactions et d'améliorer l'engagement client. En utilisant chat d'intelligence artificielle des capacités, ces modèles peuvent rationaliser les processus de communication, les rendant plus efficaces et conviviaux. Les fonctionnalités principales des modèles de chatbot incluent :

• Réponses automatisées: Les chatbots peuvent fournir des réponses instantanées aux demandes des utilisateurs, réduisant considérablement les temps de réponse et améliorant la satisfaction client.
• Automatisation des flux de travail: Ils peuvent automatiser diverses tâches, telles que la génération de leads et le support client, permettant aux entreprises de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
• Support multilingue: De nombreux modèles de chatbot offrent des capacités multilingues, permettant aux entreprises de s'adresser efficacement à un public mondial.

Le rôle de l'intelligence artificielle dans les modèles de chatbot

L'intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans la fonctionnalité des modèles de chatbot. En utilisant des modèles de maturité en apprentissage automatique, ces systèmes peuvent apprendre et s'adapter en continu aux interactions des utilisateurs. Les aspects clés de l'IA dans les modèles de chatbot incluent :

• Traitement du langage naturel (TALN): Cette technologie permet aux chatbots de comprendre et d'interpréter le langage humain, rendant les interactions plus intuitives.
• Analyse Prédictive: Les algorithmes d'IA permettent aux chatbots de prédire les besoins des utilisateurs en fonction des données historiques, améliorant ainsi la personnalisation des réponses.
• Amélioration continue: Grâce aux retours et aux interactions des utilisateurs, les modèles de chatbot peuvent affiner leurs réponses, conduisant à une performance améliorée au fil du temps.

Comment créer mon propre modèle de chatbot ?

Créer le vôtre modèle de chatbot peut être une aventure passionnante, surtout avec les avancées en chat d'intelligence artificielle technologie. En suivant une approche structurée, vous pouvez développer un chatbot qui répond à vos besoins spécifiques et améliore l'engagement des utilisateurs. Voici un guide détaillé pour vous aider dans le processus.

Guide étape par étape pour créer votre propre chatbot IA

Construire un chatbot IA implique plusieurs étapes clés qui garantissent son efficacité et sa convivialité. Voici un aperçu concis du processus :

1. Définissez votre cas d'utilisation: Identifiez le problème spécifique que votre chatbot résoudra. Considérez s'il fournira un support client, aidera au commerce électronique ou servira d'assistant personnel. Un cas d'utilisation clair aide à adapter la fonctionnalité du chatbot pour répondre efficacement aux besoins des utilisateurs.
2. Sélectionnez le canal adapté pour votre chatbot IA: Déterminez où votre chatbot interagira avec les utilisateurs. Les options incluent les sites web, les applications de messagerie comme Facebook Messenger ou WhatsApp, et les plateformes vocales comme Amazon Alexa. Chaque canal a des attentes et des exigences techniques uniques.
3. Choisissez une pile technologique pour construire un chatbot IA: Sélectionnez les technologies et frameworks appropriés. Les choix populaires incluent Python avec des bibliothèques comme Rasa ou TensorFlow, Node.js pour la logique côté serveur, et des plateformes comme Dialogflow pour le traitement du langage naturel. Votre choix doit correspondre à votre expertise technique et aux exigences du projet.
4. Construisez une base de connaissances pour le chatbot: Créez une base de données complète d'informations que votre chatbot utilisera pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Cela peut inclure des FAQ, des détails sur les produits et des guides de dépannage. Mettez régulièrement à jour cette base de connaissances pour garantir son exactitude et sa pertinence.
5. Concevez la conversation du chatbot: Cartographiez le flux de conversation, y compris les entrées potentielles des utilisateurs et les réponses correspondantes du bot. Utilisez des outils comme des organigrammes ou des logiciels de conception de conversation pour visualiser les interactions. Concentrez-vous sur la création d'un dialogue naturel et engageant qui anticipe les besoins des utilisateurs.
6. Intégrez et testez le chatbot: Implémentez votre chatbot sur la plateforme choisie et effectuez des tests approfondis. Utilisez à la fois des tests automatisés et des retours d'utilisateurs pour identifier les bogues et améliorer l'expérience utilisateur. Les tests A/B peuvent aider à affiner les réponses et les styles d'interaction.
7. Lancez et surveillez votre chatbot IA: Une fois les tests terminés, lancez votre chatbot et surveillez en continu sa performance. Utilisez des outils d'analyse pour suivre les interactions des utilisateurs, les taux de satisfaction et les domaines à améliorer. Des mises à jour régulières basées sur les retours des utilisateurs amélioreront l'efficacité du chatbot au fil du temps.

Utiliser le modèle de chatbot GitHub pour le développement

GitHub est une ressource inestimable pour les développeurs cherchant à créer leur propre modèles de chatbot. Il offre une pléthore de projets open-source et de bibliothèques qui peuvent accélérer votre processus de développement. En explorant les dépôts liés à l'intelligence artificielle des chatbots, vous pouvez trouver des frameworks préconstruits et des extraits de code qui simplifient l'intégration des fonctionnalités d'IA.

Par exemple, vous pouvez tirer parti des AI chatbot frameworks existants pour personnaliser les réponses de votre bot et améliorer ses capacités. De plus, interagir avec la communauté sur GitHub vous permet d'obtenir des informations d'autres développeurs, de partager vos progrès et même de collaborer sur des projets. Cet environnement collaboratif peut considérablement accélérer votre courbe d'apprentissage et vous aider à rester à jour avec les dernières tendances en modèle de chatbot développement.

Pour explorer divers projets de chatbot, visitez le dépôt de modèles de chatbot de GitHub et découvrez des outils qui peuvent aider dans votre parcours de développement.

Quels sont les quatre types de chatbots ?

Comprendre les différents types de modèles de chatbot est essentiel pour les entreprises cherchant à améliorer leurs interactions avec les clients. Chaque type a des objectifs uniques et utilise diverses technologies pour répondre efficacement aux besoins des utilisateurs. Voici un aperçu complet des quatre principaux types de chatbots :

Explorer les différents modèles de chatbots : un aperçu complet

1. Chatbots basés sur des règles: Ces chatbots fonctionnent sur des règles et des scripts prédéfinis. Ils ne peuvent répondre qu'à des commandes spécifiques et sont limités aux scénarios pour lesquels ils sont programmés. Ils conviennent mieux aux tâches simples comme les FAQ et les demandes de service client de base.

2. Chatbots basés sur la Reconnaissance de Mots-Clés: Utilisant le traitement du langage naturel (NLP), ces chatbots identifient les mots-clés dans les entrées des utilisateurs. Ils peuvent gérer un éventail plus large de requêtes par rapport aux chatbots basés sur des règles, mais peuvent avoir des difficultés avec des phrases complexes ou un langage ambigu.

3. Chatbots basés sur un menu: Ces chatbots guident les utilisateurs à travers une série d'options ou de menus prédéfinis. Ils sont efficaces pour des interactions structurées, permettant aux utilisateurs de choisir parmi diverses options, ce qui simplifie le flux de conversation et améliore l'expérience utilisateur.

4. Chatbots Contextuels (Chatbots Intelligents): Tirant parti de l'apprentissage automatique et de l'IA, ces chatbots avancés comprennent le contexte et maintiennent des conversations sur plusieurs interactions. Ils peuvent apprendre du comportement des utilisateurs et adapter les réponses en conséquence, offrant une expérience plus personnalisée.

Chatbots IA : Choisir le bon type pour vos besoins

Lors de la sélection d'un modèle de chatbot pour votre entreprise, considérez les besoins spécifiques de votre public et la complexité des interactions que vous souhaitez faciliter. Par exemple, si votre objectif principal est de traiter des demandes simples, un chatbot basé sur des règles ou un chatbot basé sur un menu peut suffire. Cependant, si vous visez à offrir une expérience plus engageante et personnalisée, investir dans un chatbot contextuel ou hybride pourrait être plus bénéfique.

De plus, explorer des plateformes comme Brain Pod IA peut fournir des informations sur des chat d'intelligence artificielle solutions avancées qui améliorent les fonctionnalités des chatbots. Ces plateformes offrent souvent des fonctionnalités qui prennent en charge des capacités multilingues et l'intégration avec divers environnements numériques, les rendant idéales pour les entreprises cherchant à étendre leur portée.

Pour en savoir plus sur les types de chatbots et leurs fonctionnalités, consultez des sources telles que “Chatbots : Une nouvelle frontière dans le service client” par la Harvard Business Review et « L'avenir des chatbots : tendances et prévisions » par Gartner.

Quel algorithme d'IA est utilisé dans les chatbots ?

Les chatbots utilisent une variété de algorithmes d'IA pour faciliter les interactions en langage naturel avec les utilisateurs. Les algorithmes principaux incluent :

1. Algorithmes basés sur des règles: Ces systèmes fonctionnent sur des règles et des scripts prédéfinis. Ils sont efficaces pour des requêtes simples mais manquent de flexibilité pour gérer des conversations complexes. Les chatbots basés sur des règles sont souvent utilisés pour les FAQ et les tâches simples de service client.
2. Algorithmes d'Apprentissage Automatique: Ces algorithmes permettent aux chatbots d'apprendre des interactions et de s'améliorer au fil du temps. En analysant les entrées des utilisateurs, les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier des motifs et améliorer la précision des réponses. Des techniques telles que Traitement du langage naturel (TALN) sont essentielles à cette approche, permettant aux chatbots de comprendre le contexte et l'intention.
3. Algorithmes d'apprentissage profond: Un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux pour traiter d'énormes quantités de données. Cela permet aux chatbots de générer des réponses plus nuancées et contextuellement pertinentes. L'apprentissage profond est particulièrement efficace pour comprendre et générer du texte semblable à celui des humains, ce qui le rend adapté aux agents conversationnels avancés.
4. Apprentissage par renforcement: Cet algorithme se concentre sur l'apprentissage des actions optimales par essais et erreurs. Les chatbots utilisant l'apprentissage par renforcement peuvent adapter leurs stratégies en fonction des retours des utilisateurs, améliorant ainsi leur performance dans les interactions en temps réel.
5. Modèles hybrides: De nombreux chatbots modernes combinent plusieurs algorithmes pour tirer parti des forces de chacun. Par exemple, un modèle hybride pourrait utiliser des réponses basées sur des règles pour des requêtes courantes tout en employant l'apprentissage automatique pour des interactions plus complexes.

Des études récentes indiquent que l'intégration de ces algorithmes peut considérablement améliorer l'expérience utilisateur et la satisfaction dans les applications de service client. À mesure que la technologie de l'IA évolue, les chatbots deviennent de plus en plus sophistiqués, capables de gérer un plus large éventail de demandes avec une plus grande précision et efficacité. Pour plus d'informations sur la façon dont les chatbots IA transforment le service client, consultez notre article sur comment les chatbots IA révolutionnent le service client.

Modèle de maturité de l'apprentissage automatique et son impact sur le développement des chatbots

est un service de messagerie largement utilisé développé par Meta Platforms, Inc. (anciennement Facebook, Inc.), conçu pour une communication fluide entre les utilisateurs. Il permet aux individus d'envoyer des messages texte, d'échanger des photos, des vidéos, des autocollants, des fichiers audio et des documents. Les utilisateurs peuvent également réagir aux messages et interagir avec divers bots pour une interaction améliorée. le modèle de maturité de l'apprentissage automatique est crucial pour comprendre comment les organisations peuvent mettre en œuvre et développer efficacement leur chat d'intelligence artificielle solutions, y compris modèles de chatbot. Ce modèle décrit les étapes de maturité, de l'expérimentation initiale au déploiement à grande échelle, aidant les entreprises à évaluer leurs capacités et à identifier les domaines à améliorer.

À mesure que les organisations progressent à travers les étapes de maturité, elles peuvent tirer parti d'algorithmes et de techniques plus avancés, améliorant ainsi la fonctionnalité de leur les chatbots IA. Par exemple, les entreprises à un niveau de maturité plus élevé peuvent utiliser méthodes d'apprentissage profond et apprentissage par renforcement pour créer des chatbots plus réactifs et intelligents. Comprendre ce modèle peut guider les entreprises dans l'optimisation de leur modèles de tarification des chatbots et s'assurer qu'elles investissent dans les bonnes technologies pour leurs besoins.

Pour une analyse approfondie de la manière dont le modèle de maturité de l'IA influence le développement des chatbots, envisagez d'explorer des ressources provenant de Brain Pod IA, qui offre des perspectives sur l'utilisation efficace de l'IA.

Elon Musk possède-t-il ChatGPT ?

Elon Musk ne possède actuellement pas ChatGPT. Bien qu'il ait été co-fondateur d'OpenAI, l'organisation derrière ChatGPT, et ait fourni un soutien financier significatif lors de sa création, il a démissionné du conseil d'administration d'OpenAI en 2018. Depuis lors, Musk s'est distancé de l'entreprise et de ses opérations. OpenAI a évolué de manière indépendante, se concentrant sur le développement de technologies d'intelligence artificielle, y compris ChatGPT, sans l'implication directe de Musk. Pour plus de détails sur la structure d'OpenAI et le rôle de Musk, référez-vous à des sources telles que le site officiel d'OpenAI et des médias d'information réputés comme TechCrunch et The Verge.

La propriété de ChatGPT : Clarification des idées reçues

Comprendre la propriété de ChatGPT est crucial pour quiconque s'intéresse aux avancées des chat d'intelligence artificielle technologies. OpenAI fonctionne de manière indépendante, et sa mission est de s'assurer que l'intelligence artificielle bénéficie à toute l'humanité. Cette mission se reflète dans le développement de divers modèles de chatbot, y compris ChatGPT, qui exploitent des intelligence artificielle de pointe pour offrir aux utilisateurs des interactions engageantes et informatives. L'évolution de ces modèles met en évidence le potentiel de l'intelligence artificielle des chatbots dans la transformation de la communication à travers différentes plateformes.

Modèles de Chatbot HuggingFace : Un aperçu des plateformes alternatives

Bien que ChatGPT soit un acteur majeur dans le paysage des chatbots, il existe des plateformes alternatives qui valent la peine d'être explorées. HuggingFace est l'une de ces plateformes qui propose une variété de AI chatbot modèles, permettant aux développeurs de créer des solutions personnalisées adaptées à des besoins spécifiques. Cette flexibilité permet aux entreprises de tirer parti des dépôts de modèles de chatbot GitHub pour le développement, améliorant ainsi leurs capacités en matière d'engagement et de support client. En utilisant ces ressources, les entreprises peuvent optimiser leur modèles de tarification des chatbots et s'assurer qu'elles obtiennent le meilleur rapport qualité-prix pour leur investissement dans chatbot d'intelligence artificielle des solutions.

Quel modèle ChatGPT utilise-t-il actuellement ?

ChatGPT utilise actuellement le modèle GPT-4, qui est un modèle de l'intelligence artificielle (IA) langage génératif de pointe développé par OpenAI. Lancé en mars 2023, GPT-4 représente une avancée significative par rapport à son prédécesseur, GPT-3.5, avec une compréhension et une génération de texte semblable à celle des humains améliorées. Ce modèle est conçu pour gérer une large gamme de tâches, y compris les agents conversationnels, la création de contenu et des scénarios de résolution de problèmes plus complexes.

L'évolution des modèles de chatbot IA au fil du temps

L'évolution de Modèles de chatbot IA a été marquée par des avancées significatives dans la technologie et les attentes des utilisateurs. Les premiers chatbots étaient principalement des systèmes basés sur des règles qui suivaient des scripts prédéfinis, limitant leur capacité à engager des conversations significatives. Cependant, avec l'introduction de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, les chatbots se sont transformés en outils sophistiqués chat d'intelligence artificielle capables de comprendre le contexte et les nuances.

En examinant l'évolution de ces modèles, nous pouvons voir une trajectoire claire vers des systèmes plus intelligents et réactifs. L'introduction de modèles comme GPT-4 a permis aux chatbots non seulement de répondre aux requêtes, mais aussi d'engager les utilisateurs de manière plus conversationnelle. Ce changement a été crucial pour les entreprises cherchant à améliorer les interactions avec les clients et à rationaliser les processus de support. Par exemple, des plateformes comme Brain Pod IA tirent parti de ces avancées pour offrir des solutions innovantes qui améliorent l'engagement et la satisfaction des utilisateurs.

Caractéristiques clés des modèles de chatbot modernes

Les modèles de chatbot sont équipés de plusieurs caractéristiques clés qui améliorent leur fonctionnalité :

• Compréhension améliorée : Des modèles avancés comme GPT-4 démontrent une compréhension plus profonde du contexte et des nuances dans le langage, permettant des réponses plus précises et pertinentes.
• Multimodal Capabilities: Contrairement aux versions antérieures, GPT-4 peut traiter à la fois des entrées textuelles et d'images, élargissant son applicabilité dans divers domaines.
• Limite de jetons augmentée : Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte plus large, lui permettant de considérer plus d'informations en une seule interaction, ce qui est particulièrement bénéfique pour les conversations longues ou les requêtes complexes.
• Considérations de sécurité et éthiques : OpenAI a mis en œuvre des mesures de sécurité plus robustes dans GPT-4 pour atténuer les résultats nuisibles et garantir une utilisation responsable de l'IA.

Pour des informations plus détaillées sur GPT-4 et ses capacités, vous pouvez consulter la documentation officielle et les articles de recherche d'OpenAI, tels que "Les modèles de langage sont multimodaux" (OpenAI, 2023) et le "Rapport technique GPT-4" disponible sur leur site.

Comprendre les Modèles de Tarification des Chatbots

Lors de l'examen de la mise en œuvre d'un modèle de chatbot, comprendre les différents modèles de tarification disponibles est crucial. Le coût des chatbots peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs, y compris la complexité du bot, les fonctionnalités requises et la plateforme de déploiement. Cette section explorera les principaux facteurs influençant la tarification des chatbots et fournira des informations sur la budgétisation de votre chatbot IA.

Prix du chatbot : Facteurs influençant le coût

est un service de messagerie largement utilisé développé par Meta Platforms, Inc. (anciennement Facebook, Inc.), conçu pour une communication fluide entre les utilisateurs. Il permet aux individus d'envoyer des messages texte, d'échanger des photos, des vidéos, des autocollants, des fichiers audio et des documents. Les utilisateurs peuvent également réagir aux messages et interagir avec divers bots pour une interaction améliorée. le prix des chatbots est influencé par plusieurs facteurs, y compris :

• Complexité du Développement : Des modèles plus sophistiqués AI chatbot qui utilisent des fonctionnalités avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique entraîneront généralement des coûts plus élevés. Les bots simples qui gèrent des requêtes basiques peuvent être plus abordables.
• Exigences d'intégration : Le besoin d'intégration avec des systèmes existants, tels que les plateformes CRM ou les solutions de commerce électronique, peut augmenter le coût global. Par exemple, l'intégration avec des plateformes comme WooCommerce peut nécessiter des ressources de développement supplémentaires.
• Abonnement vs. frais uniques : Certains services de chatbot fonctionnent sur un modèle d'abonnement, facturant des frais mensuels en fonction de l'utilisation, tandis que d'autres peuvent offrir une option d'achat unique. Comprendre ces modèles peut aider à budgétiser efficacement.
• Maintenance et Support : Un support continu et des mises à jour sont essentiels pour le bon fonctionnement des chatbots. Cela peut inclure des coûts associés à la résolution de problèmes, aux mises à jour de fonctionnalités et au support client.

Tarification des chatbots IA : Coûts d'abonnement et budgétisation pour votre chatbot

Lors de la planification de votre budget pour un AI chatbot, considérez les éléments suivants :

• Coûts d'abonnement mensuels : De nombreuses plateformes proposent des tarifs échelonnés en fonction du nombre d'utilisateurs ou d'interactions. Par exemple, un plan de base peut commencer à un tarif inférieur, tandis que des fonctionnalités avancées peuvent nécessiter un abonnement premium.
• Périodes d'essai : Certains services, comme Brain Pod IA, propose des essais gratuits. Cela permet aux entreprises de tester les capacités du chatbot avant de s'engager dans un abonnement.
• Coûts cachés : Soyez conscient des coûts cachés potentiels, tels que les frais pour des fonctionnalités supplémentaires, des intégrations ou le dépassement des limites d'utilisation. Examinez toujours la structure tarifaire en profondeur.

En comprenant ces facteurs, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées concernant leur modèles de tarification des chatbots et s'assurer qu'elles choisissent une solution qui répond à leurs besoins sans dépasser leur budget.