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在商业与技术的领域，对话式人工智能已经获得了行业广泛的认可与使用，也产生了重大而直接的价值。 最初这是由GPT-2 到 GPT-3 等大语言模型奠定了深厚基础，然后它们的高级后继者将对话界面提升到了新的高度。 新版本的大语言模型不仅仅能处理输入，还能够完美地集成到聊天环境中，从而实现动态、响应式，并根据用户需求智能定制的交互。 OpenAI 和 Google 等通过 API 对外开放，可以让开发者快速集成，让企业能够将人工智能驱动的功能增强到现有系统。 对考虑数据隐私的组织来说，使用开源框架在本地部署大型语言模型，也可以解决相关问题，建立自己的规则。 这种灵活性也是存在代价，无论是硬件投资还是云部署支出。通过精心设计的架构，企业可以有效地利用 ChatGPT 或 Google Bard 的 API 等商业模型，而不会损害其私人数据。 集成本地模型和商业模型目前也已经可能，其中敏感数据由本地模型处理以限制数据暴露，并且商业模型的更广泛功能用于更通用的交互。 5 个关键业务用例 跨越不同的业务领域。这些人工智能驱动的工具超越了单纯的技术进步；他们正在重塑企业与客户互动的方式，简化复杂的运营，并鼓励新形式的创新。我们现在将探讨这些模型产生深远影响的五个关键用例。 客户支持助手 对话式人工智能的第一个也是最直观的应用在于客户参与。通过将这些模型集成到客户生命周期的各个阶段，企业可以明显增强与客户的互动。 让我们探讨一下实现这一目标： 1）订单处理——对话式人工智能可以将传统的订单处理流程转变为交互式、高效且用户友好的体验。通过以自然语言理解和处理客户请求，这些模型可以促进无缝订单下达、定制与确认。 2）客户支持——人工智能驱动的聊天界面是客户咨询和支持的第一联系点。通过利用大型语言模型，企业可以提供即时、准确的 24*7 支持。这不仅可以缩短响应时间，还可以确保所提供支持质量的一致性。 3）投诉管理- 处理客户的不满和投诉是客户服务的一个重要方面。对话式人工智能可以有效地分类投诉，提供即时响应，并将复杂问题上报给人类代表。这种方法有助于管理客户的期望，并通过确保及时有效地解决他们的问题来提高满意度。 一个简单的设置即可奠定第一块基石： 2.人工智能驱动的数据接口 这是科幻小说中经常设想的概念，即人工智能与数据管理的集成，正在企业环境中迅速成为现实。传统的数据处理方法需要丰富的数据存储结构知识、SQL 技能和大量时间，但这种方法正在不断发展。 1）轻松的数据检索和聚合 大语言模型为与公司数据交互提供了革新型的用户界面。 通过自然语言指令，这些模型可以轻松收集和聚合数据，从而简化你的组织内部流程。想象一下，通过简单的查询请求复杂数据的便利性，例如“显示产品 X 过去五年中按季度计算的平均投诉解决时间。” 通过大语言模型处理的此类查询可以在几秒钟内产生所需之结果。 2）智能集成和隐私保护  为了有效实施，明智地集成访问权限至关重要。所有公司内部表都应在 RAG（检索增强生成）路由过程中进行完整描述。 一旦数据库被集成并且其结构被全面记录，可以确保敏感数据不会直接暴露给模型。例如，模型可以生成 SQL 查询并根据其结构选择数据库，而实际的数据检索和聚合则在安全的环境中进行。该设置可确保敏感信息仅可供最终用户使用，而大语言模型则无法使用，特别是在不需要以自然语言输出的情况下。 授予大语言模型特定的访问权限，例如通用的分析数据检索（例如计数查询），可以进一步简化操作。这使得企业能够利用大语言模型的力量进行数据分析，而不会影响数据安全和隐私。 3.人工智能辅助人力资源 基于客户交互和数据接口中应用的原则，常见的实现是 HR 文档接口。诸如“今年我还剩多少假期？”之类的问题。或“我的部门有哪些消防安全预防措施？” 这些都可以由人工智能驱动的人力资源助手有效地处理。…

BS-1230 series label shrink tunnel adopt hot air circulating shrinkage, shrinking for the body as well as the cap of bottles.   Features: √Inside the tunnel, two high-power blowing motors ensure enough circulating air. √If necessary, a rotary device can be added and the blowing air for the tunnel can be strengthened partially. √It is equipped…

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