Экскурсия по co:her Playground Игровая площадка обеспечивает легкий доступ к большим языковым моделям Введение Что такое co:here ? Мало что может сравниться с хорошей демонстрацией… площадка co:here позволяет вам создать собственную демонстрацию. Из первоначальных впечатлений от co:here видно, что продукту и его дизайну было уделено много внимания. co:here — очень хорошо упакованный и цельный продукт. Похоже, большое внимание уделяется управлению сложностью под..

Анализ интеграции Co:here и HumanFirst И как LLM можно использовать в рабочих потоках NLU Введение На прошлой неделе HumanFirst создал POC, который заменяет вложения NLU HumanFirst вложениями Co:here . После создания прототипа и тестирования с двумя наборами данных… стало очевидным следующее: Co:here , как правило, имеет ограниченное количество совпадающих намерений с определенным единственным высоконадежным намерением. HumanFirst NLU имел ряд ложных срабатываний ,..

Как построить карьеру в разговорном ИИ Вот пошаговое руководство, которое направит вас на ваш путь Введение Я считаю, что любой может построить карьеру в области разговорного ИИ, используя несколько простых инструментов и методов, которым научился сам. Что вам нужно: Доступ к ноутбуку или какому-либо персональному компьютеру Интернет-соединение, оно не обязательно должно быть сверхскоростным Адрес электронной почты В некоторых случаях может пригодиться кредитная карта,..

Используйте высказывания клиентов для создания намерений и примеров намерений чат-бота И как управление намерениями осуществляется тремя платформами Введение Намерения — это передовая линия любого традиционного чат-бота или диалогового агента ИИ. Архитектура Chabot очень универсальна для коммерческих чат-платформ; основные опоры: Намерения Сущности Ответы бота (он же скрипт/диалог бота) Sate Machine (Диалоговое) Управление Чтобы понять пользователя, нам нужно..