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器人到復雜的個性化用戶體驗推薦系統(tǒng),人工智能工具使小型團隊實現(xiàn)了巨大的影響?，F(xiàn)代創(chuàng)業(yè)公司現(xiàn)在可以自動化復雜的操作,從數(shù)據(jù)中獲得可行的見解,并有效地擴展他們的服務--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)中人工智能的實際實現(xiàn),研究基本的技術(shù)堆棧和現(xiàn)實世界中的應用程序。
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聊天應用程序
2. AI個性化
AI聊天應用程序
AI聊天應用程序 已經(jīng)徹底改變了企業(yè)和個人與技術(shù)的互動方式,對查詢和任務提供智能的實時響應。這些應用程序利用先進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,并自動化傳統(tǒng)上需要人工干預的日常交互。從客戶服務和技術(shù)支持到個人協(xié)助和語言學習,AI聊天應用正在通過提供24/7的可用性、一致的響應和適應用戶需求的可伸縮解決方案來改變數(shù)字通信。
人工智能聊天應用程序的構(gòu)建模塊
AI聊天應用程序是使用關(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)和響應的體驗。
用戶界面
· 正面的 :反應(網(wǎng)絡)或波動(跨平臺移動)。
· 信息傳遞平臺整合 :比如什么頻道,Facebook信使,或者定制的網(wǎng)絡聊天界面。
后端
· 服務器框架 :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(用于聊天機器人)的開放式API,或用于培訓定制模型的框架,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,如對話流或拉薩。
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。
·
下面是一個基本的代碼片段,用于使用燒瓶和開放的API在pydn中構(gòu)建一個簡單的后端來處理聊天機器人的響應。
步驟1:安裝依賴項
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 :/chat 端點接收用戶消息。
· AI模型集成 *openai.Completion.create() 功能使用公開賽模型生成響應。
· 響應 :機器人的答復以JSON格式送回。
部署考慮因素
· 集裝箱化 :使用碼頭工人將應用程序集裝箱化,以方便部署。
· 刻度 *對于更高的流量,使用?庫伯內(nèi)特斯 或者是像aws、天藍或者谷歌云這樣的云提供商。
· 數(shù)據(jù)安全 :對用戶數(shù)據(jù)進行安全處理,特別是在處理敏感信息時。
AI個性化申請
為了為最終用戶創(chuàng)建個性化內(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。下面是一個例子,說明如何使用開放式語言模型生成個性化內(nèi)容,例如根據(jù)用戶配置文件定制的建議或內(nèi)容摘要。
人工智能個性化的基石
使用AI的個性化需要幾個核心構(gòu)件。這些組件共同理解用戶偏好,預測他們的需求,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 ::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)建詳細的配置文件和分部用戶,以提供更有針對性的建議。
· 集群模型 :使用k-均值集群或db掃描對類似用戶進行分組。
· 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 :利用用戶和項目(如產(chǎn)品、歌曲或文章)之間過去的互動來提出建議。
· 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)。
分析和適應反饋
不斷改進個性化模型,包括用戶反饋,如點擊率或明確評級,以完善建議。
· 模式再培訓管道 :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時監(jiān)測模型性能和行為。
下面是利用開放模型實現(xiàn)個性化的一個示例片段:
# 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 這個片段使用字典來存儲用戶的偏好和最近的活動。這些細節(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節(jié),引導AI生成反映其興趣的個性化內(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。
· 產(chǎn)出 :功能返回基于用戶配置文件的個性化摘要或內(nèi)容建議。
企業(yè)利用人工智能的例子
· 電子商務 :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器人提供個性化的購物體驗,幫助用戶找到基于偏好的商品。
· 醫(yī)療保健 :巴比倫健康和阿達健康使用人工智能聊天機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。
· 財務 使用人工智能分析用戶的消費習慣,推薦節(jié)約策略,甚至通過一個方便用戶的應用界面實現(xiàn)預算管理的自動化。
結(jié)論
通過實施?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聊天機器人,推薦引擎,還是預測分析,利用人工智能幫助創(chuàng)業(yè)者脫穎而出,快速擴大規(guī)模,滿足日益增長的需求。這里的樣例架構(gòu)和代碼是一個基礎(chǔ),但是基于特定的業(yè)務需求和增長目標,可以靈活定制。
下載文檔
