혁신적인 User Intent Understanding 도구

창의적이고 혁신적인 User Intent Understanding 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

User Intent Understanding

  • Claude는 Anthropic이 개발한 차세대 AI 어시스턴트입니다.
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    Claude 2란?
    Claude는 다양한 복잡한 작업을 높은 정확도로 처리하도록 설계된 Anthropic의 AI 어시스턴트입니다. 고급 자연어 처리 모델을 기반으로 구축되었으며, 유용하고 정직하며 해가 없는 답변을 제공할 수 있도록 훈련되었습니다. 방대한 문서를 처리하고 인간과 유사한 상호 작용을 생성할 수 있습니다. 개인 및 팀 사용 모두를 목표로 하여, Claude는 사용자의 의도 및 맥락을 이해함으로써 안전하고 효율적인 지원을 제공합니다.
  • Magifind는 온라인 검색 경험을 향상시키는 혁신적인 AI 기반의 의미 검색 엔진입니다.
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    Magifind란?
    Magifind는 비할 데 없는 검색 경험을 제공하기 위해 설계된 최첨단 의미 검색 엔진입니다. 자율 크롤링 기술을 사용하여 웹사이트에서 콘텐츠와 메타데이터를 매끄럽게 수집하고 빠른 통합을 가능하게 합니다. 비싼 맞춤형 통합이 필요한 다른 솔루션과 달리, Magifind는 완전한 서비스의 종단 간 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자 의도를 이해하고 매우 관련성 높은 결과를 제공하여 전자 상거래를 향상시키고, 고객 참여를 개선하고 매출을 증가시킵니다.
  • Marqo는 사용자 의도와 선호를 이해하는 개인화된 AI로 검색 전환을 최적화합니다.
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    Marqo란?
    Marqo는 사용자 의도를 이해하고 해석하여 검색 전환을 최적화하는 AI 기반 검색 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 제품 카탈로그와 사용자 행동 데이터를 연결하여 개인화된 검색 엔진 모델을 구축합니다. Marqo는 수동 태깅을 자동 분석으로 대체하고 매우 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 주요 기능에는 다중 모드 검색, 개인화된 추천, 비즈니스 목표에 따른 맞춤화가 포함되어 있어 전자상거래 및 콘텐츠 검색 애플리케이션에 효과적인 솔루션이 됩니다.
  • Kater는 자동화된 응답 및 개인화된 상호작용을 통해 고객 지원을 간소화하는 AI 에이전트입니다.
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    Kater란?
    Kater는 응답을 자동화하고 사용자에게 질문에 대한 도움을 주는 AI 기반 고객 지원 에이전트입니다. 고객의 의도를 이해하기 위해 머신 러닝을 사용하여 개인화된 상호작용을 제공하고 질문을 효율적으로 해결합니다. Kater는 일상적인 문의를 처리하고 24시간 연중무휴 지원을 제공함으로써 인적 에이전트의 작업량을 줄이고, 고객이 언제든지 적시에 도움을 받을 수 있도록 합니다. 이전 상호작용에서 학습하는 능력 덕분에 시간이 지남에 따라 응답을 개선하여 맞춤형 지원 경험을 제공합니다.
  • LiteLLM은 매끄러운 자연어 상호작용을 위한 AI 에이전트입니다.
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    LiteLLM란?
    LiteLLM은 자연어 처리에 특화된 최첨단 AI 에이전트입니다. 대화 중에 지능적이고 상황에 맞는 응답을 제공하여 요약, 번역 및 정보 검색과 같은 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다. 사용자의 의도와 맥락을 이해하는 능력을 통해 LiteLLM은 다양한 애플리케이션에서 생산성과 창의성을 향상시켜 자동화와 효과적인 커뮤니케이션이 필요한 비즈니스에 적합합니다.
  • Semantic Kernel을 사용하여 대화형 AI 조수(Copilot)를 구축하는 데모로, LLM 체인, 메모리, 플러그인 결합을 보여줍니다.
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    Semantic Kernel Copilot Demo란?
    Semantic Kernel Copilot 데모는 Microsoft의 Semantic Kernel 프레임워크로 고급 AI 에이전트를 구축하는 방법을 보여주는 종단 간 참조 애플리케이션입니다. 이 데모는 다단계 추론을 위한 프롬프트 체이닝, 세션 간 맥락을 기억하는 메모리 관리, 외부 API 또는 서비스와의 통합을 가능하게 하는 플러그인 기반 스킬 구조를 특징으로 합니다. 개발자는 Azure OpenAI 또는 OpenAI 모델용 커넥터를 구성하고, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의하며, 캘린더 액세스, 파일 작업, 데이터 검색과 같은 도메인별 스킬을 구현할 수 있습니다. 이 샘플은 이러한 구성 요소를 오케스트레이션하여 사용자 의도를 이해하고, 작업을 수행하며, 시간에 따라 맥락을 유지하는 대화형 Copilot를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이는 개인화된 AI 어시스턴트 개발을 빠르게 촉진합니다.
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