人工智能应用的基础构件

通过利用人工智能技术,初创公司正在彻底改变他们的成长轨迹。从处理客户询问的智能聊天机器人到复杂的个性化用户体验推荐系统,人工智能工具使小型团队实现了巨大的影响。现代创业公司现在可以自动化复杂的操作,从数据中获得可行的见解,并有效地扩展他们的服务--这些曾经为大型企业保留的能力。让我们从系统体系结构的角度来探讨在初创企业中人工智能的实际实现,研究基本的技术堆栈和现实世界中的应用程序。

在下面的文章中,我们将深入探讨在组织的解决方案堆栈中利用AI模型的两种方法:

1. AI聊天应用程序

2. AI个性化

AI聊天应用程序

AI聊天应用程序 已经彻底改变了企业和个人与技术的互动方式,对查询和任务提供智能的实时响应。这些应用程序利用先进的自然语言处理来理解用户意图,提供与上下文相关的信息,并自动化传统上需要人工干预的日常交互。从客户服务和技术支持到个人协助和语言学习,AI聊天应用正在通过提供24/7的可用性、一致的响应和适应用户需求的可伸缩解决方案来改变数字通信。

人工智能聊天应用程序的构建模块

AI聊天应用程序是使用关键组件构建的,如用户界面、后端系统、AI处理、数据管理和编排工具,以创建平稳和响应的体验。

用户界面

· 正面的 :反应(网络)或波动(跨平台移动)。

· 信息传递平台整合 :比如什么频道,Facebook信使,或者定制的网络聊天界面。

后端

· 服务器框架 :用于处理请求的瓶、姜戈或诺德。

· API网关 :使用API网关或NGINX进行请求路由和安全性。

人工智能处理

· 人工智能模型 :用于NLP(用于聊天机器人)的开放式API,或用于培训定制模型的框架,如张力流或PYOTUT。

· 语言理解层 :合并NLP库,如斯派西或NLDK,或使用外部服务,如对话流或拉萨。

数据层

· 数据库 :结构化和非结构化数据的后GRESQLY或MOG数据库。

· 数据管道 :使用阿帕奇卡夫卡或拉比MQ来管理消息流。

· 数据仓库 :亚马逊红移或雪花用于存储和分析历史数据。

组织和监测

·

模型编排 使用库伯内特斯或码头工人群来管理容器。

·

·

监测工具 :普罗米修斯和格拉法纳被用来监测API性能、模型漂移和其他指标。

·

下面是一个基本的代码片段,用于使用烧瓶和开放的API在pydn中构建一个简单的后端来处理聊天机器人的响应。

步骤1:安装依赖项

pip install flask openai

步骤2:创建瓶后端

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)

解释守则

· 端点 :/chat 端点接收用户消息。

· AI模型集成 *openai.Completion.create() 功能使用公开赛模型生成响应。

· 响应 :机器人的答复以JSON格式送回。

部署考虑因素

· 集装箱化 :使用码头工人将应用程序集装箱化,以方便部署。

· 刻度 *对于更高的流量,使用 库伯内特斯 或者是像aws、天蓝或者谷歌云这样的云提供商。

· 数据安全 :对用户数据进行安全处理,特别是在处理敏感信息时。

AI个性化申请

为了为最终用户创建个性化内容,您可以利用AI模型分析用户数据(如偏好或过去的交互),并根据这些见解生成内容。下面是一个例子,说明如何使用开放式语言模型生成个性化内容,例如根据用户配置文件定制的建议或内容摘要。

人工智能个性化的基石

使用AI的个性化需要几个核心构件。这些组件共同理解用户偏好,预测他们的需求,并提供定制的建议或内容。

收集和处理数据

收集和组织用户数据,如浏览行为、偏好、人口数据和交互历史。

· 数据存储 ::SQL或Nosql数据库(例如。,后全球数据库)。

· 数据管道 :像阿帕奇卡夫卡、阿帕奇火花或ETL管道这样的工具来管理从收集到处理的数据流。

建立用户简介

根据相似的行为、偏好或人口数据创建详细的配置文件和分部用户,以提供更有针对性的建议。

· 集群模型 :使用k-均值集群或db扫描对类似用户进行分组。

· 特色工程 :用于数据操作的工具,如"大熊猫"。

推荐和生成内容

通过了解用户的偏好或与其他用户的相似之处,向用户推荐相关内容或产品。

· 协作过滤 :利用用户和项目(如产品、歌曲或文章)之间过去的互动来提出建议。

· 基于内容的滤波 :使用用户档案数据和物品特性的个性化建议。

· 混合型 ::结合协作和内容为基础的办法(例如:,压力流,火把)。

分析和适应反馈

不断改进个性化模型,包括用户反馈,如点击率或明确评级,以完善建议。

· 模式再培训管道 :使用mlp工具,如库贝流,ml流,或aws萨格梅克更新模型的反馈。

· 监测工具 :普罗米修斯和格拉法纳用于实时监测模型性能和行为。

下面是利用开放模型实现个性化的一个示例片段:

# 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)

解释守则

· 用户简介输入 这个片段使用字典来存储用户的偏好和最近的活动。这些细节允许AI创建更相关的内容。

· 定制提示符 :提示包括用户配置文件中的具体细节,引导AI生成反映其兴趣的个性化内容。

· 人工智能模型请求 *openai.Completion.create() 方法将提示发送到AI模型,然后该模型根据输入数据返回响应。

· 产出 :功能返回基于用户配置文件的个性化摘要或内容建议。

企业利用人工智能的例子

· 电子商务 :一些初创公司,比如说,使用人工智能,通过推荐引擎和聊天机器人提供个性化的购物体验,帮助用户找到基于偏好的商品。

· 医疗保健 :巴比伦健康和阿达健康使用人工智能聊天机器人提供症状检查和虚拟健康咨询,使用户能够立即和安全地获得医疗建议。

· 财务 使用人工智能分析用户的消费习惯,推荐节约策略,甚至通过一个方便用户的应用界面实现预算管理的自动化。

结论

通过实施 大型语言模型 在他们的技术堆栈中,初创企业可以提供个性化、可伸缩和成本效益高的解决方案。无论是通过客户服务聊天机器人,推荐引擎,还是预测分析,利用人工智能帮助创业者脱颖而出,快速扩大规模,满足日益增长的需求。这里的样例架构和代码是一个基础,但是基于特定的业务需求和增长目标,可以灵活定制。