介绍 在近年来，聊天机器人在人工智能的推动下发展成了功能复杂的对话代理工具。本指南深入探讨了构建一个高级的Rasa-powered聊天机器人的过程，该机器人专门针对与Confluence页面和Jira工单相关的用户查询进行了定制。将Confluence和Jira集成起来带来了很多好处，可以简化信息检索，并促进协同工作环境的形成。Confluence有助于协同文档编写，而Jira则是一个强大的项目管理工具。通过创建与这些平台无缝集成的聊天机器人，可以提高可访问性，优化团队进行内容协作和项目管理的效率。 学习目标 在本文中，您将学习到： Rasa项目设置：学习如何启动一个Rasa项目，为高级聊天机器人的开发奠定基础。 NLU意图定义：定义Confluence和Jira查询的特定自然语言理解（NLU）意图，提高聊天机器人的理解能力。 自定义动作开发：创建基于Python的自定义动作，与Confluence和Jira的API进行交互，从而扩展功能。 模型训练和测试：了解模型训练过程，确保聊天机器人的泛化能力，并进行迭代测试以持续改进。 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 基础概念 Rasa Rasa是一个开源的对话人工智能平台，可以帮助开发人员构建强大的上下文感知的聊天机器人。Rasa利用机器学习来理解并响应复杂的用户输入，不仅仅是简单的基于规则的系统。其自然语言处理能力和对话管理工具使得Rasa成为创建智能对话代理的多功能解决方案。 Jira Jira是由Atlassian开发的一款著名的项目管理和问题追踪工具。在敏捷软件开发中被广泛使用，Jira通过组织任务、追踪问题和使团队的工作流程变得更加高效来促进协作。其丰富的功能，如可自定义的工作流和实时协作，有助于在开发团队和项目经理中的广泛使用。Jira的丰富的RESTful API允许与外部工具和应用的无缝集成，实现实时数据交换和自动化。 Confluence Confluence同样是由Atlassian开发的一个协同平台，用于组织内的高效文档编写、知识共享和团队合作。它是一个集中化的空间，供团队创建、共享和协作于内容，使其成为项目文档、会议记录和一般知识管理的重要工具。实时协同编辑可以让多个团队成员同时在同一文档上进行工作。通过Confluence强大的搜索能力，可以高效地找到相关信息。Confluence与Jira等Atlassian产品无缝集成，创造了一个统一的项目管理和文档生态系统。 聊天机器人 聊天机器人已成为现代数字互动的重要组成部分，能够提供即时和个性化的响应。由人工智能驱动，聊天机器人能够解释用户的输入、理解上下文，并提供相关信息或执行操作。从客户支持到流程自动化，聊天机器人改变了企业与用户互动的方式，提高了效率和用户体验。聊天机器人利用自然语言处理来识别用户意图，使其能够以上下文相关和准确的方式响应。在Rasa的上下文中，自定义动作是Python函数，扩展了聊天机器人的功能，使其能够执行除简单意图识别之外的任务。 先决条件 在我们深入开发过程之前，请确保您拥有必要的工具和访问权限： Python和虚拟环境 确保您已安装Python。使用以下命令创建并激活虚拟环境： # 命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux）…
Leave a CommentTag: chatbots
介绍 欢迎来到客户反馈分析的世界，在这里，客户意见的未开发财富可以塑造您的业务的成功。在当今激烈的竞争和大型语言模型的背景下，理解客户的想法不再是一种奢侈，而是一种必要性。客户反馈分析既是一门艺术，也是一门科学——一种从调查、评论、社交媒体和支持互动等多种来源中提取可操作见解的方法论。 在当今数字领域中，客户反馈比以往任何时候都更加丰富，企业不断寻求方法来利用这一财富。本文介绍了人工智能与客户反馈分析的融合，探讨了自然语言处理（NLP）和机器学习等技术如何提取可操作见解。我们揭示了人工智能在提高客户满意度和推动业务成功方面的转变潜力。让我们一起踏上这段启迪之旅，探索人工智能与优化客户体验之间的协同作用。 学习目标 人工智能基础：掌握基本的人工智能概念，包括自然语言处理和大型语言模型，以及它们与客户反馈分析的相关性。 人工智能应用：探索人工智能在调查、情感分析、反馈分类和自动化响应等方面的实际应用，突出其效率。 现实世界的影响：通过各种行业案例研究了解人工智能在改善客户体验方面的实际影响。 挑战和伦理：认识客户反馈分析中的人工智能挑战和伦理考虑，如数据质量和隐私。 战略性采用人工智能：学习如何战略性地利用人工智能获取竞争优势，在反馈分析中提高决策能力、客户关注度、效率、智能和创新。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解人工智能：简要概述 人工智能（AI）是一项革命性的技术，旨在在机器和系统中复制类似人类的智能。这个简要概述提供了有关AI核心概念和功能的见解。 模仿人类智能 在本质上，人工智能旨在通过使机器能够从数据中学习、识别模式、做出决策和执行通常需要人类认知的任务来模拟人类智能。它通过算法和数据的结合来实现这一目标。 算法的作用 算法，或预定义的规则和指令集，构成了人工智能的基础。这些算法处理大量数据，识别相关性，并利用这些信息进行预测或决策。机器学习和深度学习是人工智能的子集，专注于通过对数据的迭代学习来提高算法性能。 数据作为燃料 数据是人工智能的命脉。人工智能系统可以访问的质量数据越多，其性能和准确性就越好。这些数据可以包括文本、图像、音频或任何其他形式的信息，人工智能系统被设计用来分析或处理这些信息。 人工智能的类型 人工智能可以分为两种主要类型：狭义或弱人工智能和广义或强人工智能。狭义人工智能专为语言翻译或图像识别等特定任务而设计，而广义人工智能具有类似人类智能的能力，可以执行各种类似人类认知的任务（尽管这种水平的人工智能在很大程度上仍然是理论性的）。 人工智能的应用 人工智能在医疗、金融、客户服务和自动驾驶等各个领域都有应用。它驱动着聊天机器人、推荐系统和GPT-3等大型语言模型。这些应用利用了人工智能分析数据、理解自然语言和做出明智决策的能力。 这个简要概述为我们展示了人工智能及其多面功能的迷人世界。当我们深入探索本文时，我们将看到人工智能在提高客户反馈分析中的关键作用。…
Leave a Comment人工智能（AI）聊天机器人的出现重塑了对话体验，带来了似乎与人类理解和使用语言相似的进步这些聊天机器人依赖于庞大的语言模型，正在逐渐熟练地应对人类互动的复杂性然而，最近的一项研究揭示了这些模型持续存在的脆弱性[…]
Leave a Comment介绍 在迅速发展的生成式人工智能领域，一个新纪元已经到来。这场变革性的转变为AI应用带来了前所未有的进步，其中聊天机器人处于前沿。这些由AI驱动的对话代理模拟了人类般的互动，为企业和个人重新塑造了沟通方式。术语“Gen AI Era”强调了先进AI在塑造未来方面的作用。“解锁潜力”意味着聊天机器人驱动个性化体验、高效解决问题和创造力的转变阶段。标题提示了如何通过由Gen AI驱动的聊天机器人从头开始构建模型，从提示中生成文本，引领对话新时代的发现。 本文深入探讨了聊天机器人和Gen AI的交叉领域，通过从提示生成文本，揭示了它们的深远影响。它探讨了聊天机器人如何增强沟通、简化流程并提升用户体验。这一旅程揭示了聊天机器人在Gen AI时代的潜力，探索了它们在不同行业中的演变、应用和变革力量。通过前沿的AI创新，我们揭示了聊天机器人如何在这个充满活力的人工智能时代重新定义互动、工作和联系。 学习目标 Gen AI Era概述：解释Generation AI（Gen AI）的概念及其在人工智能不断发展的背景下的重要性。 强调聊天机器人的作用：强调聊天机器人在Gen AI范式中的关键作用，展示其对沟通和互动的变革性影响。 探索LangChain的见解：深入研究LangChain博客文章“LangChain DemoGPT：迎接Generation AI应用的新时代”，提取有关整合聊天机器人和Gen AI的关键见解和启示。 预测未来趋势：预测聊天机器人技术在Gen AI时代的未来发展轨迹，概述可能塑造人工智能领域的趋势、创新和可能性。 提供实用见解：为对在自己的背景中利用聊天机器人感兴趣的读者提供实用建议和推荐，指导他们有效地应用这种技术。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 从脚本化回应到类人交互的旅程…
Leave a Comment在一个快速发展的技术景观中，生成式人工智能项目的出现重新定义了我们与内容的交互、创造和体验方式。这些项目利用人工智能的力量来复制人类的创造力和生产力，涵盖从文本聊天机器人到视频生成器的范围。这些生成式人工智能项目证明了人工智能不断扩展的能力，塑造了一个无限创新的未来。 顶级生成式人工智能项目 这些开创性的生成式人工智能项目利用技术的威力来创造内容，从文本聊天机器人到音乐生成器，革新了行业和创造力。以下是一些最佳的生成式人工智能项目： 文本聊天机器人 文本聊天机器人是通过人工智能生成的项目，与用户进行自然语言对话。这些由人工智能驱动的系统模拟人类交互，并在多个行业提供信息、帮助和协助。 功能 文本聊天机器人使用自然语言处理（NLP）来理解用户输入并生成相应的回答。 它们可以处理各种查询，从回答常见问题到提供个性化建议。 一些先进的聊天机器人利用机器学习来分析用户交互，随着时间的推移不断改进回答。这些聊天机器人可以包含在网站、消息应用和客户服务平台中。 应用 全天候可用性：文本聊天机器人提供全天候的协助，即使在工作时间之外也能即时回应用户的查询。 可扩展性：聊天机器人可以同时处理多个对话，确保增强的客户服务而无需长时间等待。 一致性：聊天机器人提供稳定的回答和信息，减少人为错误和不一致性的风险。 成本效益：实施聊天机器人可以通过减少对庞大人工客户支持团队的需求来节省成本。 快速信息检索：聊天机器人可以快速检索相关信息，相比手动搜索节省用户时间。 示例：Weobot：心理健康机器人 YouTube视频摘要生成器 YouTube视频摘要生成器是一种生成式人工智能工具，从视频中提取关键内容，将冗长的内容压缩为简洁的摘要。这项技术为内容创作者、研究人员和观众提供了高效访问视频信息的方式。 功能 YouTube视频摘要生成器采用音频转录、图像分析和自然语言处理（NLP）技术来分析视频内容。 它们识别关键片段、关键词和视觉线索，生成捕捉视频要点的简洁摘要。这些摘要通常包括关键因素、讨论主题和相关部分的时间戳。 应用 节省时间：视频摘要生成器使观众能够快速了解主要内容，无需观看整个视频，节省时间。 高效内容创作：创作者可以重复使用摘要内容进行推广、社交媒体发布或演示。 研究协助：研究人员可以在较短时间内审查多个视频，提取重要信息用于研究。…
Leave a Comment“掌握一门新语言最有效的方法是什么？就是说它！但我们都知道，在别人面前尝试新的单词和短语可能会让人感到害怕如果你有一个耐心的人…”
Leave a Comment2022年10月，当我开始尝试大型语言模型（LLM）时，我最初的倾向是探索文本补全、分类、NER和其他与自然语言处理相关的领域尽管…
Leave a Comment人工智能（AI）正在引领下一波革命性的技术变革。尽管AI的能力令人着迷，但人们对其潜在风险的担忧也在增加。虽然像ChatGPT这样的AI聊天机器人处于前沿，只需一个提示就可以简化任务，但像PassGAN这样的工具却增加了网络安全风险。随着人们接受人工智能，了解潜在的网络安全风险以及如何在这个不断发展的领域中保护自己至关重要。本文讨论了如何使用AI工具来破解密码以及如何保护自己免受此类攻击的方法。 还阅读：黑客使用WormGPT攻破电子邮件安全 AI的惊人力量 AI进入我们的日常生活，带来了令人敬畏和担忧之处。虽然AI能够为增长和创新带来巨大机遇，但它也有一定的弱点需要解决。最近，人们开始关注AI在破解网络安全（尤其是密码）方面的潜力。最近的一项研究发现，AI能够在不到60秒的时间内破解一些最常用的密码。 还阅读：FraudGPT：AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 揭示威胁 AI动力密码破解工具所带来的威胁程度令人震惊。网络安全公司Home Security Heroes进行了一项全面的研究，揭示了AI在这个领域的强大能力。他们的研究结果显示，专门的AI工具，特别是AI动力的PassGAN（密码生成对抗网络），不仅可以破解密码，而且可以以惊人的效率进行破解。 还阅读：黑客在DEF CON上用恶作剧揭示了AI的漏洞 巧妙的方法论 开创性的PassGAN工具利用了生成对抗网络（GAN）这一机器学习技术。它从过去的数据泄露中学习真实密码的模式和分布，使其能够创建多个组合来尝试在最短时间内破解用户的密码。 令人恐惧的统计数据 该研究的结果对所有互联网用户而言是个警钟。令人震惊的是，超过一半（51%）的常用密码可以在不到60秒的时间内被破解。情况迅速升级-在一个小时内，这个百分比跳至61%。更令人不安的是，71%的密码可以在一天内被破解，令人惊讶的是，81%的密码可以在一个月内被破解。 还阅读：中国黑客入侵微软云，潜伏一个多月未被察觉 加强你的防御 考虑到这个令人不安的现实，保护您的数字存在从未如此重要。该研究强调，长度少于七个字符的密码，即使包含符号，也可以在不到六分钟的时间内解锁。无论多么复杂，一个包含数字、大写字母、小写字母和符号的六个字符的密码都可以被像PassGAN这样的AI立即破解。 还阅读：谷歌推出面向网络安全的生成式AI AI无法破解的密码类型：力求无敌 然而，还没有完全失去希望。该研究强调，超过18个字符的密码是抵御AI工具的理想防御措施。如果密码纯粹是数字，AI将花费近一年的时间来破解它。或者，一个包含数字、小写字母、大写字母和符号组合的18个字符的密码将令AI为之困惑整整六万亿年-也就是六百万亿年！ 如何保护密码免受AI攻击 为了增强对人类和AI威胁的防御，制定密码时请遵循以下最佳实践： 长度至关重要：选择至少15个字符的密码。 混合使用：结合大写字母、小写字母、数字和符号。…
Leave a Comment介绍 语言模型在引人入胜的对话型人工智能领域中占据重要地位，该领域涉及技术和人类之间进行自然对话。最近，一种令人瞩目的突破性进展被称为大型语言模型（LLM）引起了大家的注意。像OpenAI令人印象深刻的GPT-3一样，LLM在理解和生成类似人类文本方面表现出了异常能力。这些令人难以置信的模型已成为一种改变游戏规则的技术，尤其在创建更智能的聊天机器人和虚拟助手方面。 在本博客中，我们将探讨LLM如何为对话型人工智能做出贡献，并提供易于理解的代码示例来展示它们的潜力。让我们深入研究一下，看看LLM如何使我们的虚拟互动更具吸引力和直观性。 学习目标 了解大型语言模型（LLM）的概念及其在推进对话型人工智能能力方面的重要性。 了解LLM如何使聊天机器人和虚拟助手能够理解和生成类似人类的文本。 探索提示工程在指导基于LLM的聊天机器人行为中的作用。 认识到LLM相对于传统方法在改进聊天机器人响应方面的优势。 发现LLM在对话型人工智能的实际应用。 本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的。 理解对话型人工智能 对话型人工智能是人工智能创新领域，专注于开发能够以自然和类似人类的方式理解和回应人类语言的技术。通过使用自然语言处理和机器学习等先进技术，对话型人工智能赋予聊天机器人、虚拟助手和其他对话系统与用户进行动态和交互式对话的能力。这些智能系统可以理解用户的查询，提供相关信息，回答问题，甚至执行复杂任务。 对话型人工智能已经在客户服务、医疗保健、教育和娱乐等各个领域得到应用，彻底改变了人类与技术互动的方式，为更具共情和个性化的人机交互打开了新的前沿。 语言模型的演进：从基于规则的聊天机器人到LLM 在不久的过去，与聊天机器人和虚拟助手的互动往往感觉呆板和令人沮丧。这些基于规则的系统遵循严格预定义的脚本，依靠开发人员编程的特定关键字和响应。同时，它们提供了回答常见问题等基本功能。由于它们缺乏上下文理解，对话感觉僵硬和有限。 基于规则的聊天机器人时代 语言模型的历程始于基于规则的聊天机器人。这些早期聊天机器人基于预定义的规则和模式运行，依靠开发人员编程的特定关键字和响应。与此同时，它们提供了回答常见问题等基本功能。由于它们缺乏上下文理解，对话感觉僵硬和有限。 统计语言模型的兴起 随着技术的进步，统计语言模型进入了舞台。这些模型利用统计算法分析大量的文本数据集，并从数据中学习模式。采用这种方法，聊天机器人可以处理更广泛的输入范围，并提供稍微更具上下文相关的响应。然而，它们仍然难以捕捉人类语言的复杂性，经常导致不自然和脱节的响应。 基于Transformer模型的兴起 真正的突破发生在基于Transformer模型的出现时，尤其是革命性的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。第三代GPT-3代表了对话型人工智能的一次重大变革。GPT-3在大量互联网文本的预训练基础上，利用深度学习和注意力机制的威力，使其能够理解上下文、语法、语法甚至类似人类的情感。 理解大型语言模型 具有复杂神经网络的LLM，由开创性的GPT-3（Generative…
Leave a CommentLangChain是一个强大的框架，用于创建能够生成文本、回答问题、翻译语言等各种与文本相关的应用程序我从……开始就一直在使用LangChain
Leave a Comment自从AI革命开始以来，像ChatGPT和Bard这样的聊天机器人已成为我们几乎离不开的必备工具我们在各个领域都使用聊天机器人：商业、学校……
Leave a Comment当我开始学习一门新语言时，我喜欢买那些“会话对话”书籍我发现这些书籍非常有用，因为它们帮助我理解语言的工作方式，而不仅仅是…
Leave a Comment