通過利用人工智能技術(shù),初創(chuàng)公司正在徹底改變他們的成長軌跡。從處理客戶詢問的智能聊天機(jī)器人到復(fù)雜的個(gè)性化用戶體驗(yàn)推薦系統(tǒng),人工智能工具使小型團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了巨大的影響。現(xiàn)代創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)在可以自動(dòng)化復(fù)雜的操作,從數(shù)據(jù)中獲得可行的見解,并有效地?cái)U(kuò)展他們的服務(wù)--這些曾經(jīng)為大型企業(yè)保留的能力。讓我們從系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的角度來探討在初創(chuàng)企業(yè)中人工智能的實(shí)際實(shí)現(xiàn),研究基本的技術(shù)堆棧和現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用程序。

在下面的文章中,我們將深入探討在組織的解決方案堆棧中利用AI模型的兩種方法:

1. AI聊天應(yīng)用程序

2. AI個(gè)性化

AI聊天應(yīng)用程序

AI聊天應(yīng)用程序 已經(jīng)徹底改變了企業(yè)和個(gè)人與技術(shù)的互動(dòng)方式,對(duì)查詢和任務(wù)提供智能的實(shí)時(shí)響應(yīng)。這些應(yīng)用程序利用先進(jìn)的自然語言處理來理解用戶意圖,提供與上下文相關(guān)的信息,并自動(dòng)化傳統(tǒng)上需要人工干預(yù)的日常交互。從客戶服務(wù)和技術(shù)支持到個(gè)人協(xié)助和語言學(xué)習(xí),AI聊天應(yīng)用正在通過提供24/7的可用性、一致的響應(yīng)和適應(yīng)用戶需求的可伸縮解決方案來改變數(shù)字通信。

人工智能聊天應(yīng)用程序的構(gòu)建模塊

AI聊天應(yīng)用程序是使用關(guān)鍵組件構(gòu)建的,如用戶界面、后端系統(tǒng)、AI處理、數(shù)據(jù)管理和編排工具,以創(chuàng)建平穩(wěn)和響應(yīng)的體驗(yàn)。

用戶界面

· 正面的 :反應(yīng)(網(wǎng)絡(luò))或波動(dòng)(跨平臺(tái)移動(dòng))。

· 信息傳遞平臺(tái)整合 :比如什么頻道,Facebook信使,或者定制的網(wǎng)絡(luò)聊天界面。

后端

· 服務(wù)器框架 :用于處理請求的瓶、姜戈或諾德。

· API網(wǎng)關(guān) :使用API網(wǎng)關(guān)或NGINX進(jìn)行請求路由和安全性。

人工智能處理

· 人工智能模型 :用于NLP(用于聊天機(jī)器人)的開放式API,或用于培訓(xùn)定制模型的框架,如張力流或PYOTUT。

· 語言理解層 :合并NLP庫,如斯派西或NLDK,或使用外部服務(wù),如對(duì)話流或拉薩。

數(shù)據(jù)層

· 數(shù)據(jù)庫 :結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的后GRESQLY或MOG數(shù)據(jù)庫。

· 數(shù)據(jù)管道 :使用阿帕奇卡夫卡或拉比MQ來管理消息流。

· 數(shù)據(jù)倉庫 :亞馬遜紅移或雪花用于存儲(chǔ)和分析歷史數(shù)據(jù)。

組織和監(jiān)測

·

模型編排 使用庫伯內(nèi)特斯或碼頭工人群來管理容器。

·

·

監(jiān)測工具 :普羅米修斯和格拉法納被用來監(jiān)測API性能、模型漂移和其他指標(biāo)。

·

下面是一個(gè)基本的代碼片段,用于使用燒瓶和開放的API在pydn中構(gòu)建一個(gè)簡單的后端來處理聊天機(jī)器人的響應(yīng)。

步驟1:安裝依賴項(xiàng)

pip install flask openai

步驟2:創(chuàng)建瓶后端

from flask import Flask, request, jsonify

import openai

import os

# Set OpenAI API key

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])

def chat():

user_message = request.json.get("message")

# Generate a response from the AI model

response = openai.Completion.create(

engine="text-davinci-004",

prompt=user_message,

max_tokens=100,

temperature=0.7

)

bot_reply = response.choices[0].text.strip()

return jsonify({"reply": bot_reply})

if __name__ == "__main__":

app.run(debug=True)

解釋守則

· 端點(diǎn) :/chat 端點(diǎn)接收用戶消息。

· AI模型集成 *openai.Completion.create() 功能使用公開賽模型生成響應(yīng)。

· 響應(yīng) :機(jī)器人的答復(fù)以JSON格式送回。

部署考慮因素

· 集裝箱化 :使用碼頭工人將應(yīng)用程序集裝箱化,以方便部署。

· 刻度 *對(duì)于更高的流量,使用?庫伯內(nèi)特斯 或者是像aws、天藍(lán)或者谷歌云這樣的云提供商。

· 數(shù)據(jù)安全 :對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行安全處理,特別是在處理敏感信息時(shí)。

AI個(gè)性化申請

為了為最終用戶創(chuàng)建個(gè)性化內(nèi)容,您可以利用AI模型分析用戶數(shù)據(jù)(如偏好或過去的交互),并根據(jù)這些見解生成內(nèi)容。下面是一個(gè)例子,說明如何使用開放式語言模型生成個(gè)性化內(nèi)容,例如根據(jù)用戶配置文件定制的建議或內(nèi)容摘要。

人工智能個(gè)性化的基石

使用AI的個(gè)性化需要幾個(gè)核心構(gòu)件。這些組件共同理解用戶偏好,預(yù)測他們的需求,并提供定制的建議或內(nèi)容。

收集和處理數(shù)據(jù)

收集和組織用戶數(shù)據(jù),如瀏覽行為、偏好、人口數(shù)據(jù)和交互歷史。

· 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) ::SQL或Nosql數(shù)據(jù)庫(例如。,后全球數(shù)據(jù)庫)。

· 數(shù)據(jù)管道 :像阿帕奇卡夫卡、阿帕奇火花或ETL管道這樣的工具來管理從收集到處理的數(shù)據(jù)流。

建立用戶簡介

根據(jù)相似的行為、偏好或人口數(shù)據(jù)創(chuàng)建詳細(xì)的配置文件和分部用戶,以提供更有針對(duì)性的建議。

· 集群模型 :使用k-均值集群或db掃描對(duì)類似用戶進(jìn)行分組。

· 特色工程 :用于數(shù)據(jù)操作的工具,如"大熊貓"。

推薦和生成內(nèi)容

通過了解用戶的偏好或與其他用戶的相似之處,向用戶推薦相關(guān)內(nèi)容或產(chǎn)品。

· 協(xié)作過濾 :利用用戶和項(xiàng)目(如產(chǎn)品、歌曲或文章)之間過去的互動(dòng)來提出建議。

· 基于內(nèi)容的濾波 :使用用戶檔案數(shù)據(jù)和物品特性的個(gè)性化建議。

· 混合型 ::結(jié)合協(xié)作和內(nèi)容為基礎(chǔ)的辦法(例如:,壓力流,火把)。

分析和適應(yīng)反饋

不斷改進(jìn)個(gè)性化模型,包括用戶反饋,如點(diǎn)擊率或明確評(píng)級(jí),以完善建議。

· 模式再培訓(xùn)管道 :使用mlp工具,如庫貝流,ml流,或aws薩格梅克更新模型的反饋。

· 監(jiān)測工具 :普羅米修斯和格拉法納用于實(shí)時(shí)監(jiān)測模型性能和行為。

下面是利用開放模型實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的一個(gè)示例片段:

# Import OpenAI's library

import openai

import os

# Set OpenAI API key

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Define a function to create personalized content

def generate_personalized_content(user_profile):

# User profile information can include preferences, interests, or recent activity

preferences = user_profile.get("preferences", "technology and science")

recent_activity = user_profile.get("recent_activity", "read articles on AI")

# Customize the prompt for content generation

prompt = (

f"Generate a personalized article summary for a user interested in {preferences}. "

f"The user recently engaged with content about {recent_activity}. "

f"Create a summary that includes recent trends, news, and interesting topics "

f"to keep them engaged and informed."

)

# Generate content based on the prompt and user profile

response = openai.Completion.create(

engine="text-davinci-004",

prompt=prompt,

max_tokens=150,

temperature=0.7,

n=1 # Generate one response

)

# Extract and return the generated content

personalized_content = response.choices[0].text.strip()

return personalized_content

# Example user profile data

user_profile = {

"preferences": "technology and science",

"recent_activity": "read articles on AI and machine learning",

}

# Generate personalized content for the user

content = generate_personalized_content(user_profile)

print("Personalized Content:\n", content)

解釋守則

· 用戶簡介輸入 這個(gè)片段使用字典來存儲(chǔ)用戶的偏好和最近的活動(dòng)。這些細(xì)節(jié)允許AI創(chuàng)建更相關(guān)的內(nèi)容。

· 定制提示符 :提示包括用戶配置文件中的具體細(xì)節(jié),引導(dǎo)AI生成反映其興趣的個(gè)性化內(nèi)容。

· 人工智能模型請求 *openai.Completion.create() 方法將提示發(fā)送到AI模型,然后該模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)返回響應(yīng)。

· 產(chǎn)出 :功能返回基于用戶配置文件的個(gè)性化摘要或內(nèi)容建議。

企業(yè)利用人工智能的例子

· 電子商務(wù) :一些初創(chuàng)公司,比如說,使用人工智能,通過推薦引擎和聊天機(jī)器人提供個(gè)性化的購物體驗(yàn),幫助用戶找到基于偏好的商品。

· 醫(yī)療保健 :巴比倫健康和阿達(dá)健康使用人工智能聊天機(jī)器人提供癥狀檢查和虛擬健康咨詢,使用戶能夠立即和安全地獲得醫(yī)療建議。

· 財(cái)務(wù) 使用人工智能分析用戶的消費(fèi)習(xí)慣,推薦節(jié)約策略,甚至通過一個(gè)方便用戶的應(yīng)用界面實(shí)現(xiàn)預(yù)算管理的自動(dòng)化。

結(jié)論

通過實(shí)施?大型語言模型 在他們的技術(shù)堆棧中,初創(chuàng)企業(yè)可以提供個(gè)性化、可伸縮和成本效益高的解決方案。無論是通過客戶服務(wù)聊天機(jī)器人,推薦引擎,還是預(yù)測分析,利用人工智能幫助創(chuàng)業(yè)者脫穎而出,快速擴(kuò)大規(guī)模,滿足日益增長的需求。這里的樣例架構(gòu)和代碼是一個(gè)基礎(chǔ),但是基于特定的業(yè)務(wù)需求和增長目標(biāo),可以靈活定制。