Tốt nhất năm 4 cái Công nghệ AI Công cụ

Đội ngũ phát triển của một công ty khởi nghiệp cần tạo ra một chatbot tinh vi cho nền tảng thương mại điện tử của họ. Thay vì xây dựng một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ đầu, họ sử dụng một API mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Họ cung cấp cho API tài liệu sản phẩm và các bản ghi dịch vụ khách hàng trong quá khứ để làm ngữ cảnh. Điều này cho phép chatbot hiểu chính xác ý định của người dùng và cung cấp các câu trả lời phù hợp, đặc thù của công ty. Kết quả là một hệ thống hỗ trợ tự động 24/7 xử lý hơn 70% các yêu cầu phổ biến, giải phóng nhân viên hỗ trợ để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

Một công ty công nghệ y tế đặt mục tiêu tạo ra một công cụ cho các bác sĩ X-quang có thể phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm trong ảnh X-quang. Đội ngũ khoa học dữ liệu của họ sử dụng một nền tảng MLOps để quản lý toàn bộ quy trình làm việc. Họ bắt đầu bằng cách sử dụng các công cụ gán nhãn dữ liệu của nền tảng để gán nhãn cho hàng nghìn hình ảnh. Sau đó, họ huấn luyện một mô hình thị giác máy tính tùy chỉnh trên cơ sở hạ tầng được trang bị GPU của nền tảng. Nền tảng này giúp họ theo dõi các thử nghiệm, quản lý phiên bản mô hình và cuối cùng triển khai mô hình hoạt động tốt nhất dưới dạng một API an toàn có thể được tích hợp vào phần mềm bệnh viện, cải thiện độ chính xác chẩn đoán.

Một nhà phát triển ứng dụng di động muốn thêm chức năng điều khiển bằng giọng nói vào ứng dụng nhà thông minh của mình. Họ sử dụng một API Chuyển giọng nói thành văn bản dựa trên đám mây. Khi người dùng nói một lệnh như "Giảm độ sáng đèn phòng khách", ứng dụng sẽ gửi âm thanh đến API. API sẽ chuyển giọng nói thành văn bản với độ chính xác cao và độ trễ thấp, sau đó gửi lại cho ứng dụng. Ứng dụng sau đó phân tích văn bản để thực hiện hành động tương ứng. Việc tích hợp này mang lại trải nghiệm người dùng rảnh tay, tiện lợi mà nhà phát triển không cần phải trở thành chuyên gia về công nghệ nhận dạng giọng nói.

Một công ty dịch vụ tài chính xử lý hàng nghìn hóa đơn và đơn xin vay vốn mỗi ngày, một công việc thủ công và dễ xảy ra lỗi. Họ triển khai một nền tảng AI kết hợp Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). Các tài liệu được quét sẽ được đưa vào hệ thống. Công nghệ OCR chuyển đổi hình ảnh thành văn bản, và sau đó mô hình NLP trích xuất và phân loại các thông tin chính như số hóa đơn, số tiền và tên người nộp đơn. Dữ liệu này được tự động điền vào phần mềm tài chính của họ, giảm 90% việc nhập dữ liệu thủ công và cải thiện đáng kể độ chính xác của dữ liệu.

Một nhà bán lẻ trực tuyến muốn tăng doanh số bằng cách cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. Đội ngũ khoa học dữ liệu của họ sử dụng một nền tảng học máy để xây dựng một công cụ đề xuất. Họ cung cấp cho nền tảng dữ liệu lịch sử, bao gồm lịch sử mua hàng của người dùng, hành vi duyệt web và chi tiết sản phẩm. Nền tảng này cung cấp các công cụ để tiền xử lý dữ liệu này và huấn luyện một số mô hình đề xuất (ví dụ: lọc cộng tác). Sau khi đánh giá các mô hình, họ triển khai mô hình hiệu quả nhất dưới dạng API. Trang web của họ gọi API này để hiển thị một mục 'Đề xuất cho bạn' độc đáo cho mỗi khách truy cập, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi tăng 15%.

Một nhà sáng lập startup muốn xây dựng một ứng dụng mới tạo ra nội dung marketing cho mạng xã hội. Họ quyết định sử dụng một mô hình tạo văn bản nền tảng có sẵn qua API. Đội ngũ phát triển của họ xây dựng một giao diện người dùng nơi các nhà tiếp thị có thể nhập mô tả sản phẩm và đối tượng mục tiêu. Dữ liệu đầu vào này được gửi đến API của mô hình AI, API này sẽ trả về một số biến thể nội dung quảng cáo sáng tạo. Bằng cách xây dựng trên một mô hình mạnh mẽ có sẵn, startup có thể ra mắt sản phẩm của mình trong vài tuần thay vì nhiều năm, tập trung nguồn lực vào trải nghiệm người dùng và chiến lược thị trường thay vì phát triển mô hình cốt lõi.