智能客服深度学习
社区干货
集简云 x 科沃斯创新模式研究院丨ChatGPT集成微信公众号打造智能客服机器人
**科沃斯机器人是全球最早的服务机器人研发与制造商之一,秉持【让机器人 服务每个人】的使命。**自1998年成立以来,科沃斯深耕服务机器人使用场景及体验的洞察与分析,专注于研发、设计和制造全球领先的家用、商用... 比如用ChatGPT连接公众号做智能客服机器人,让大家知道ChatGPT的产品功能。但ChatGPT账号注册繁琐,在国内的网络环境下使用门槛高,这些阻碍让很多人虽然听说过ChatGPT,却一直没有亲自体验过,更没有办法思考Chat...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
AI实时服务案例分享-客服故障检测 | 社区征文
## 1. 背景介绍在线客服作为商业银行互联网金融服务的第一线,是客户出现问题最先求助的对象,其服务水平可直接影响到银行的品牌形象。通过客服系统,支持企业和客户更好的交流与互动,使客户获得高效的服务体验,是商... 当下客户服务要求不断提高,客户更期望等待时间短,问题解决快,服务质量好。因此,推动快速解决方案和为客户提供一流的服务是商业银行更应该关注的重点。在线客服的日常工作不仅包括客户业务受理,也包含故障反馈处理...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 智能硬件端等。这里推荐两个好用的应用部署。*云端:*可以使用华为云的一站式开发平台ModerArts来开发微信小程序。ModerArts提供数据结构化标注管理,大规模分布式模型训练服务,同时支持模型在智能终端、边缘计算和...
特惠活动
智能客服深度学习-优选内容
智能客服深度学习-相关内容
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及Chatdoc等工具应用。### *...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=sFMepW89k1jBxck9LHvULe0l%2BPQ%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段...
产品架构
以及上线后服务弹性调度和监控告警的全链路服务。最终应用在智能问答、智能搜索、推荐系统和数据去重等产品中,可广泛应用于LLM支持的智能客服、领域知识问答,文本检索、AIGC跨模态检索、结构化混合检索,相似推荐、相关推荐、相似检测和去重,相关排序、打散排序、聚类分析和数据挖掘等场景。Viking DB 产品能力模块详细介绍如下: 文本生成向量:非结构化数据文本写入之后,向量数据库通过深度学习神经网络提取文本数据里的内容和语义...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自... 智能制造:在生产中,很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的运作,预测隐性故障与维护规定,提高工作效能和产品质量。同时,边缘计算可用于进行灵便制造,快速调整加工过程,以满足市场需求。...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目... 这种融合将推动个性化服务、智能决策支持系统和自动化流程的快速发展。在技术成长的道路上,我认识到持续不断地学习的重要性。随着技术的不断进步,只有不断地更新知识和技能,我们才能跟上时代的步伐。大数据分析、...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网络和机器学习,经历无数寒冬的人工智能,随着计算机性能和存储的不断提升,算力的满足以及随着各种算法模型的迭代和改进,又得益于深度学习技术和大数据技术的快速... 而且人工智能还能够帮助你对代码做自动化测试以及辅助后续的运维工作,从开发到发布再到运维,目前都有一些比较成熟的解决方案,堪称AI一条龙服务。不但如此,在公关方面甚至法律方面,AI都是一个不错的顾问。这不但让你...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。