73 search results for "AI聊天机器人"

在ChatGPT最新的GPT Builder环境中构建定制化的AI聊天机器人现在可以不用编码，尽管没有官方的操作手册虽然其无需编码的方法对吸引力而言很有吸引力，但这项任务…

纽约市今天推出了一个AI行动计划作为首次行动，该市是美国首个大型城市制定了一个框架，用于评估AI工具以及使用AI工具带来的风险在市政厅揭幕时，官员们表示…

亚马逊宣布向人工智能初创公司Anthropic投资40亿美元，以在人工智能竞争中占据更大份额这是最近几个月来科技巨头投资人工智能领域的最新一项高层投资，越来越多的已建立的公司都将目光投向人工智能，希望从中获得新的经济机会根据…

AI生产系统是决策的支柱。通过生产规则，这些系统自动化复杂任务，高效处理数据并生成见解。它们便于包括全局数据库、生产规则和控制系统在内的知识密集型流程。其关键特点包括简单性、模块化、适应性和可修改性。根据特征，AI生产系统可以分为不同类型，通过前向和后向链接等控制策略引导推理过程。了解AI中的生产系统对于发挥AI潜力、将其与机器学习整合以及解决其部署中的伦理考虑至关重要。 生产系统的组成部分 AI生产系统的组成部分包括三个基本要素： 全局数据库：全局数据库作为系统的内存，存储与其运行相关的事实、数据和知识。它是生产规则可以访问以做出明智决策和得出结论的存储库。 生产规则：生产规则构成系统的核心逻辑。它们是系统在做出决策时遵循的一组准则。这些规定了系统对各种输入和情况的反应。 控制系统：控制系统管理生产规则的执行。它确定规则应用的顺序，确保高效处理并优化系统性能。 AI生产系统的特点 AI生产系统具有几个关键特点，使它们成为自动化决策和问题解决的多功能强大工具： 简单性：生产系统提供了一种简单的方式来编码和执行规则，使其对开发人员和领域专家易于使用。 模块化：这些系统由模块化组件组成，允许在不中断整个系统的情况下添加、删除或修改规则。这种模块化增强了灵活性和易维护性。 可修改性：AI生产系统具有高度的适应性。可以更新或替换规则而无需进行大规模的重构，确保系统始终与不断发展的要求保持一致。 知识密集型：它们擅长处理知识丰富的任务，依赖于全面的全局数据库。 适应性：AI生产系统可以动态适应新的数据和场景。这种适应性使它们能够不断改进。 AI生产系统的分类 AI生产系统可以根据常见的四种分类进行分类： 单调生产系统：在单调生产系统中，法则和真理在执行过程中保持恒定。一旦推导出一个事实，规则就保持不变。这种稳定性确保了可预测性，但可能限制在动态环境中的适应性。 部分可交换生产系统：在这种类型的系统中，规则可以灵活应用，允许一定程度的适应性，同时保持某些约束条件。部分可交换性在稳定性和灵活性之间取得了平衡。 非单调生产系统：非单调生产系统更具动态性和适应性。规则可以在执行过程中添加、修改或撤销。它们非常适用于需要根据不断变化的情况调整知识库的情况，因为它们具有灵活性。 可交换系统：可交换系统具有可以以任何顺序应用的规则，而不会改变结果。在规则应用的顺序不重要的情况下，这种高度的灵活性可能是有益的。 控制策略 控制策略在指导推理和确定规则如何处理数据以做出决策或得出结论方面至关重要。控制策略决定了生产规则应用的顺序以及系统如何处理数据。它们对于AI生产系统中的高效决策和问题解决至关重要。 通常采用两种主要的控制策略： 前向链接 也称为数据驱动的推理，系统从可用数据和事实开始。然后，系统迭代地将生产规则应用于数据，以得出新的结论或事实。此策略持续进行，直到满足特定的目标或条件。前向链接适用于您有数据并想确定可能的结果或后果的情况。 后向链接…

无论对于任何公司，客户查询都是无穷无尽的。随着问题的增多或为了熟悉公司的产品，每家公司都努力降低响应时间并加快解决过程的速度。在这种情况下，与传统的人工智能系统相比，基于生成式人工智能（Generative AI）的系统更高效。生成式人工智能能够生成与传统人工智能系统不同的新颖数据。它利用大型语言模型（LLMs）和深度学习技术来解释自然对话的响应。目前正在进行更多的研究和进展，以便更容易理解复杂的查询，其中只有一小部分通过当前基于聊天机器人的客户查询可见。 使用生成式人工智能在客户服务中的好处 响应时间改善：引入生成式人工智能可以减少客户的等待时间，提供迅速的响应，并旨在即时解决问题。 可扩展性和24/7可用性：通过使用人工智能进行可扩展的操作，消除了雇佣多个人处理客户的繁琐过程，最大程度地减少了工作量和成本，使其成为一种可持续、可扩展的选择。它还消除了时间限制。它确保在工作时间以外和没有员工的情况下提供支持。 增强个性化：通过更快的提供和全天候可用性，进一步提升了客户体验。与人类相比，客户得到了更高效的回应，这几乎是我们所有人都见证过的。 回应的一致性：通过人工智能生成的回应，客户可以获得解决方案的一致性和准确性。他们可以保持统一的语气和信息输出。 来源：Hubspot 了解有关生成式人工智能工具的全部信息，如何使用它们，它们如何帮助您的日常工作生活等。参加我们独家的生成式人工智能项目！ 选择用于客户服务的生成式人工智能 每个公司的一般客户服务和人工智能客户服务都因其业务而异。技术专长、使用案例和预算等因素是关键的决定因素。逐步行动的步骤应该是首先了解不同的生成式人工智能模型，然后选择适合需求的正确模型。 不同的生成式人工智能模型 语言模型（例如GPT-3） 这是一个带有预训练功能的旧版本，用于生成模仿人类文本。GPT-3是一种功能多样的人工智能，可以进行多个应用的精细调整。在客户服务中，它更适用于回答常见问题、生成书面内容和提供信息。语言模型易于通过API获得，并支持多种语言。然而，它们可能需要一定数量的数据和专业知识来对特定的客户服务任务进行精细调整。 聊天机器人和虚拟助手 这些是专门设计用于端到端的对话客户互动。它们可以由规则或自然语言处理模型提供动力。聊天机器人和虚拟助手用于处理常规查询、自动化客户互动和提供即时响应。它们可以根据品牌的语气和风格进行定制。这些类型的生成式人工智能提供实时客户支持，可以处理大量查询，并与消息平台集成。它们可能难以回应复杂的查询。 定制的生成式模型 定制化是指为公司特定的客户服务任务训练人工智能模型。定制化可能依赖于现有框架，也可能从零开始。人工智能客户服务的应用是在独特的客户服务需求中。由于基于公司的训练，这些生成式人工智能可以灵活控制特殊任务。创建过程涉及技术专长，并需要投入时间和金钱。 选择适合您的客户服务需求的正确模型 上述类型展示了不同公司的不同需求。因此，选择正确的模型也是主观的。分析以下步骤有助于做出合乎逻辑的决策： 了解需求，包括要处理的查询类型和要执行的具体任务 了解可用的资本、资源和技术专长的可用性 查看可用数据及其适用于不同模型的情况 考虑可扩展性，以满足增长预期 检查生成式模型是否符合您的测试和评估参数…

“Rackspace Technology Inc. 推出了一个被他们称为ICE的新的生成式人工智能系统根据《圣安东尼奥快报》的报道，ICE的设计目的是帮助企业快速处理重复性任务并迅速分析私有数据ICE 是一个专有系统，使用了大型语言模型…”