当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT火了,对话式人工智能还能干嘛?

身兼数职的ChatGPT
  
  从2022火到了2023
  
  连日来一直是各大平台的热议对象
  
  其实除了写诗、敲代码、处理文档
  
  以ChatGPT为代表的
  
  对话式人工智能
  
  还有更重要的工作要做
  
  对话式AI与聊天机器人
  
  相信大多数人都经历过与聊天机器人交谈的挫败感。
  
在这里插入图片描述

作为一种对话界面,一般的聊天机器人允许人们口述或输入一种语言与计算机进行交互,但并没有上升到对话人工智能的水平——许多只是简单的基于规则的接口、遵循规定的流程,根本没有任何人工智能可言。
  
  这些机器人的回答往往笨拙僵硬,用户在费时费力地点完一长串选项后,才发现它们根本解决不了问题,用户体验相当糟糕。
  
  相比之下,ChatGPT这种对话式AI可以通过复杂的AI过程模拟人类互动,由于其先进的自然语言处理 (NLP)技术,对话式AI更有可能了解客户的需求,并在几秒钟内直接回答客户最迫切的问题。
  
  事实上,作为业务就绪系统,对话式AI正在加入主流技术,为企业带来战略利益。
  
  在零售业,对话式AI通过呼叫中心和客户服务交互为购物者提供简化的体验,客户可以快速回答问题、接收产品推荐、找到合适的数字渠道进行查询等。
  
  在医疗保健领域,对话式AI可以支持远程医疗患者分诊以识别潜在的医疗状况,安全地管理患者数据,并为安排预约、寻找帮助的患者提供支持。
  
  在房地产领域,对话式AI可以处理初始对话,以评估客户想要购买或出售的商品。鉴于AI每天处理数千个电话的能力,一个程序可以与客户关系管理系统集成,创造更多积极的体验。
  
在这里插入图片描述

另外,对话式AI可以通过处理大多数低级任务并简化他们的日常人机交互来减轻压力并提高生产力,这使员工腾出时间从事其他更有价值和更高级别的工作,从而使客户受益并提高士气。
  
  因此对于公司来说,对话式AI好处显而易见:更高效的员工和更好的客户服务,从而提高生产力及更高的客户满意度。为了增强竞争优势,许多企业正在增加对AI的投资。
  
  打造对话式AI
  
  虽然在最终用户看来对话式AI可能很简单,但其背后的技术错综复杂,涉及多个步骤、大量的计算能力以及不到300毫秒的计算:
  
  在自动语音识别(ASR)阶段,用户提出一个问题,应用程序会将音频转换为文本;在NLP阶段,问题被解释并生成智能响应文本;最后,响应文本在文本到语音(TTS)阶段被转换回音频供用户使用。
  
在这里插入图片描述

因此一旦公司准备好探索对话式AI项目,必须考虑需要什么样的基础设施,这取决于程序将托管在私有云还是公有云中。
  
  今天,大多数对话式人工智能实现都是基于云的,由超大规模云服务提供商推动。越来越多的客户也在寻求内部部署方法,以获得固有的隐私和安全优势,并能够控制自己的基础架构。
  
  戴尔和对话式AI技术全球领导者Kore.ai联合开发并验证了基于戴尔基础架构的对话式人工智能解决方案,以帮助企业利用人工智能优化自然语言理解的优势。以下是在Kubernetes上使用两个经验证的设计对Kore.ai进行了验证:
  
  ·使用VMware的人工智能经验证设计
  
  这一验证设计将VMware vSphere与Tanzu相结合,采用了戴尔基础架构。
  
  它是一个虚拟化平台,使企业能够管理Kubernetes容器和传统虚拟机的集群,为计算和存储资源提供完整的生命周期管理。这种经过验证的设计还包括对NVIDIA GPU和NVIDIA AI Enterprise的支持。
  
  ·使用Data Lakehouse的分析经验证设计
  
  这一验证设计为Kubernetes层集成了Symworld云原生平台。Symworld Cloud Native Storage通过查找连接到PowerEdge服务器的磁盘来提供Kubernetes存储类,需要持久卷的应用程序使用此Kubernetes存储类。
  
  PowerEdge 服务器为Kore.ai XO平台提供计算资源,PowerSwitch提供网络连接,PowerEdge服务器中的本地存储为Korea.ai XO平台提供存储空间。在XO平台的附加模块(如Search Assist)可能需要访问和使用大量数据的情况下,使用Dell ECS以获得S3兼容性或使用Dell PowerScale。
  
在这里插入图片描述

总体而言,戴尔与Kore.ai的对话式AI方案具有所有内部部署优势,提供类似云的体验,可快速实现价值并为对话式AI提供无需编码的方法。它可以通过自动执行重复性任务和提供全天候支持,帮助企业改善客户服务、降低成本和提高效率。
  
  据研究公司Markets and Markets称,全球对话式人工智能市场预计将从2021年的68亿美元增长到2026年的184亿美元,同期复合年增长率(CAGR)为21.8%。人工智能背后的技术正在快速发展,但企业可能缺乏人工智能专家,也无暇以所需的速度设计、部署和管理解决方案堆栈。
  
  作为高级计算领域的领导者,戴尔投资创建了一系列经过验证的人工智能和分析设计,以交付支持人工智能成功实施的高级计算解决方案,帮助企业加速创新并实现最佳业务成果。

相关文章:

ChatGPT火了,对话式人工智能还能干嘛?

身兼数职的ChatGPT      从2022火到了2023      连日来一直是各大平台的热议对象      其实除了写诗、敲代码、处理文档      以ChatGPT为代表的      对话式人工智能      还有更重要的工作要做      对话式AI与聊天机器人      相信大多数人…...

十一、操作数栈的特点(Operand Sstack)

1.每一个独立的栈帧中除了包含局部变量表以外,还包含一个后进先出的操作数栈,也可以称之为表达式栈。 2.操作数栈,在方法执行过程中,根据字节码指令,往栈中写入数据,或提取数据,即入栈&#xff…...

拆解瑞幸新用户激活流程,如何让用户“动”起来?

Aha时刻 一个产品的拉新环节,是多种方式并存的;新用户可能来自于商务搭建了新的渠道,运营策划了新的活动,企划发布了新的广告,销售谈下了新的客户,市场推广了新的群体,以及产品本身的口碑传播,功能更新带来的自然流量。 这是一个群策群力的环节,不同的团队背负不同的K…...

tkinter界面的TCP通信/开启线程等待接收数据

前言 用简洁的语言写一个可以与TCP客户端实时通信的界面。之前做了一个项目是要与PLC进行信息交互的界面,在测试的时候就利用TCP客户端来实验,文末会附上TCP客户端。本文分为三部分,第一部分是在界面向TCP发送数据,第二部分是接收…...

华为OD机试题,用 Java 解【任务混部】问题

最近更新的博客 华为OD机试题,用 Java 解【停车场车辆统计】问题华为OD机试题,用 Java 解【字符串变换最小字符串】问题华为OD机试题,用 Java 解【计算最大乘积】问题华为OD机试题,用 Java 解【DNA 序列】问题华为OD机试 - 组成最大数(Java) | 机试题算法思路 【2023】使…...

看linux内核启动流程需要的汇编指令解释

一、指令 0.MRS 和MSR MRS 指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行读操作。 MSR指令: 对状态寄存器CPSR和SPSR进行写操作。 1.adrp adrp x0, boot_args把boot_args的页基地址提取出来,放到x0中。 2.stp stp x21, x1, [x0]将 x21, x1 的值存入 x0寄存器记录的地址中…...

【巨人的肩膀】JAVA面试总结(二)

1、💪 目录1、💪1.0、什么是面向对象1.1、JDK、JRE、JVM之间的区别1.2、什么是字节码1.3、hashCode()与equals()之间的联系1.4、String、StringBuffer、StringBuilder的区别1.5、和equals方法的区别1.6、重载和重写的区别1.7、List和Set的区别1.8、Array…...

【网络安全入门】零基础小白必看!!!

看到很多小伙伴都想学习 网络安全 ,让自己掌握更多的 技能,但是学习兴趣有了,却发现自己不知道哪里有 学习资源◇瞬间兴致全无!◇ 😄在线找人要资料太卑微,自己上网下载又发现要收费0 🙃差点当…...

字节前端经典面试题(附答案)

有哪些可能引起前端安全的问题? 跨站脚本 (Cross-Site Scripting, XSS): ⼀种代码注⼊⽅式, 为了与 CSS 区分所以被称作 XSS。早期常⻅于⽹络论坛, 起因是⽹站没有对⽤户的输⼊进⾏严格的限制, 使得攻击者可以将脚本上传到帖⼦让其他⼈浏览到有恶意脚本的⻚⾯, 其注⼊⽅式很简…...

数据库管理工具的使用

目录 摘要 一、Navicat是什么? 二、使用步骤 1.如何下载与安装 2.如何连接远程数据库 总结 摘要 本文主要介绍数据库管理工具的使用 一、Navicat是什么? 它是一款数据库管理工具,将此工具连接数据库,你可以从中看到各种数据库的详细…...

让马斯克反悔的毫米波雷达,被国产雷达头部厂商木牛科技迭代到了5D时代

近日,特斯拉或将在其HW4.0硬件系统配置一枚高精度4D毫米波雷达的消息在外网刷屏。据分析,“纯视觉”信仰者马斯克之所以做出这样的决定,一方面是减配了雷达的特斯拉自动驾驶,表现不尽如人意;另一方面也跟毫米波雷达的技…...

MaxWell原理概述

文章目录1.MaxWell概述2.Maxwell输出数据格式3.Maxwell原理3.1 MySQL二进制日志3.2 MySQL主从复制1.MaxWell概述 Maxwell 是由美国Zendesk公司开源,用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作(包括insert、update、dele…...

电子技术——AB类输出阶

电子技术——AB类输出阶 原理 交越失真可以通过通过一个较小的偏置电流解除,如下图: QNQ_NQN​ 和 QPQ_PQP​ 的基极之间存在偏置电压 VBBV_{BB}VBB​ 。对于完美匹配的晶体管,当 vI0v_I 0vI​0 的时候,此时 vO0v_O 0vO​0 。每…...

Archlinux个人安装流程

操作环境: 时间:2023-02-17 电脑型号:联想拯救者R720 cpu:Intel Core i5-7300HQ 4x 3.5GHz gpu:NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 安装系统: 1.下载镜像: 请访问https://archlinux.org/查找镜…...

【Autoware】2小时安装Autoware1.13(保姆级教程)

前言:ROS的出现使得机器人软件开发更加快速和模块化,在此基础上,Autoware.ai开源项目可以让我们很容易地将一套完整的自动驾驶软件部署到我们的测试车辆上,并见证它跑起来! 文章目录1.Autoware简介2.电脑软硬件配置要求…...

JVM 堆内存模型

方法区和永久代的关系 方法区与 Java 堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。虽然 Java 虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分,但是它却有一个别名叫做 N…...

linux-中断下半部

引用preempt宋宝华: 是谁关闭了Linux抢占,而抢占又关闭了谁?Linux用户抢占和内核抢占详解(概念, 实现和触发时机)--Linux进程的管理与调度(二十)内核抢占实现(preempt)Linux中的preempt_count - 知乎 (zhihu.com)linux 中断子系统…...

SpringMVC源码:HandlerMapping加载1

参考资料: 《SpringMVC源码解析系列》 《SpringMVC源码分析》 《Spring MVC源码》 写在开头:本文为个人学习笔记,内容比较随意,夹杂个人理解,如有错误,欢迎指正。 前文: 《SpringMVC源码&a…...

【ArcGIS】12 投影

问题描述 在处理地理数据时,可能会遇到以下关于投影的问题: DEM缺少投影,提取流域会报错图层只有地理坐标系,没有投影坐标系,无法测量距离、计算面积等要素图层投影偏移量错误,与实际位置有偏差总之,投影对各种地理操作影响很大,有必要深入理解。 投影说明 在ArcGIS…...

【微信小程序-原生开发+TDesign】通用功能页封装——地点搜索(含腾讯地图开发key 的申请方法)

效果预览 核心技能点 调用腾讯地图官方的关键字地点搜索功能&#xff0c;详见官方文档 https://lbs.qq.com/miniProgram/jsSdk/jsSdkGuide/methodGetsuggestion 完整代码实现 地点输入框 <t-input value"{{placeInfo.title}}" bindtap"searchPlace" dis…...

大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用

本文介绍图数据库Neofj的安装与使用&#xff0c;操作系统&#xff1a;Ubuntu24.04&#xff0c;Neofj版本&#xff1a;2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装&#xff1a;Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...

设计模式和设计原则回顾

设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等

&#x1f50d; 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术&#xff0c;可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势&#xff0c;还能有效评价重大生态工程…...

什么是Ansible Jinja2

理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具&#xff0c;可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板&#xff0c;允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板&#xff0c;并通…...

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”

“Simple Design”&#xff08;简单设计&#xff09;是软件开发中的一个重要理念&#xff0c;倡导以最简单的方式实现软件功能&#xff0c;以确保代码清晰易懂、易维护&#xff0c;并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计&#xff0c;遵循“让事情保…...

CSS设置元素的宽度根据其内容自动调整

width: fit-content 是 CSS 中的一个属性值&#xff0c;用于设置元素的宽度根据其内容自动调整&#xff0c;确保宽度刚好容纳内容而不会超出。 效果对比 默认情况&#xff08;width: auto&#xff09;&#xff1a; 块级元素&#xff08;如 <div>&#xff09;会占满父容器…...

HDFS分布式存储 zookeeper

hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架&#xff0c;允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理&#xff08;1.海量的数据存储 2.海量数据的计算&#xff09;Hadoop核心组件 hdfs&#xff08;分布式文件存储系统&#xff09;&a…...

SiFli 52把Imagie图片,Font字体资源放在指定位置,编译成指定img.bin和font.bin的问题

分区配置 (ptab.json) img 属性介绍&#xff1a; img 属性指定分区存放的 image 名称&#xff0c;指定的 image 名称必须是当前工程生成的 binary 。 如果 binary 有多个文件&#xff0c;则以 proj_name:binary_name 格式指定文件名&#xff0c; proj_name 为工程 名&…...

比较数据迁移后MySQL数据库和OceanBase数据仓库中的表

设计一个MySQL数据库和OceanBase数据仓库的表数据比较的详细程序流程,两张表是相同的结构,都有整型主键id字段,需要每次从数据库分批取得2000条数据,用于比较,比较操作的同时可以再取2000条数据,等上一次比较完成之后,开始比较,直到比较完所有的数据。比较操作需要比较…...