KI-Agenten nicht mehr nur in Demos, sondern in kritischen Arbeitsabläufen einsetzen.
Sie können einen Streamlit-Chatbot in wenigen Minuten mit einem einfachen Chatbot und ein paar API-Aufrufen erstellen.
KI verändert das Geschäft mit Automatisierung, datengesteuerten Erkenntnissen und intelligenteren Kundenerlebnissen. Durch den Einsatz von KI können die Arbeitskosten um über 50 % gesenkt werden.
Human-in-the-Loop ist eine weit gefasste Kategorie, die die Art und Weise umfasst, wie Menschen mit KI zusammenarbeiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Die KI-Dokumentenindizierung hilft Ihnen, unstrukturierte Dateien in durchsuchbares Wissen zu verwandeln und ermöglicht eine semantische Suche für RAG.
Website-Chatbots vereinfachen den Kundenservice und die Support-Workflows. Außerdem helfen sie den Support-Teams, auf den Gesprächsverlauf der Kunden zuzugreifen, um den Support zu optimieren.
KI im E-Commerce wird eingesetzt, um das Online-Einkaufserlebnis zu personalisieren und einen 24/7-Support anzubieten. Unternehmen nutzen sie auch für Nachfrageprognosen und zur Verbesserung der Sicherheit.
Eine Fallstudie über den strategischen Einsatz von KI - und feinen Käse aus Quebec.
KI-Agenten automatisieren Arbeitsabläufe, führen Datenanalysen durch und treffen eigenständig Entscheidungen, wodurch Unternehmen bis zu 300 Millionen US-Dollar an Gemeinkosten einsparen können.
Die Erstellung eines React-Chatbots kann mit ein paar Zeilen Code unter Verwendung von Simple Chatbot und der Botpress durchgeführt werden.
Von KI-Halluzinationen spricht man, wenn KI falsche Informationen weitergibt. Dies wird durch schlechte Daten und Eingabeaufforderungen verursacht, aber Plattformen implementieren Schutzmaßnahmen, um zu verhindern, dass die Nutzer davon betroffen sind.
Das Gesprächsdesign umfasst die Entscheidungsfindung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und Wiederherstellungspfade, um ein Gleichgewicht zwischen einem strukturierten Fluss und einem flüssigen Gefühl herzustellen.
AIOps nutzt KI für IT-Vorgänge wie die Korrelation von Ereignissen und die Erkennung von Anomalien. Es wird am besten mit zentralisierten Daten in gut strukturierten Pipelines verwendet.