AI Agenic Smart Storation

ปรับใช้ภาพ

2025-2026 โมเดลภาษาขนาดใหญ่พัฒนาจาก "คุยในกล่องกล่องโต้ตอบ" เป็น "ตัวแทน" สามารถเรียกเครื่องมือ ภารกิจ จําบริบท". ธุรกิจเปลี่ยนจาก "หรือไม่ใช้ AI"."วิธีการฝัง AI เข้าในกระบวนการธุรกิจประจําวัน เพื่อให้ทุกคนในทุกๆ ตําแหน่งสามารถใช้มัน"。

แต่ยังมีช่องว่างอย่างมากระหว่างความเป็นจริงและความคาดหวัง: รูปแบบทั่วไปของกิจการไม่เข้าใจบริบทธุรกิจขององค์กร -- มันไม่รู้ว่ากฏระเบียบผลิตภัณฑ์ของคุณ,

ฉากที่กล่าวมานี้ สําหรับธุรกิจที่คาดหวังที่จะฝังแบบจําลองขนาดใหญ่เข้าไปในกระแสงานประจําวัน เพื่อบรรลุประสิทธิภาพ AIZhiHua Tech (Shanghai e-Seok-shu Hsien-Shui tadition Telechic Tech) สืบค้นเมื่อ 2 July School.The available AI Agent workstation construction programme does not represent the disclosure of data for specific clients.

ความท้าทายในการปฏิบัติการ

1. "การกินกิโลกรัม" ระหว่างความสามารถและฉากธุรกิจ

• โมเดลทั่วไปไม่เข้าใจบริบทของกิจการรุ่นใหญ่สามารถเป็นคําตอบที่เรียบเนียนสําหรับ "อะไรคือการจัดการห่วงโซ่อุปทาน" แต่เมื่อคุณถาม "อัตราการคืนของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น 3% เมื่อเดือนที่แล้ว" มันไม่สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลลําดับของคุณ และส่งกลับมาเพื่อวิเคราะห์ได้จริง
• ความ รู้ ด้าน ธุรกิจ ไม่ ได้ รับ การ จัด ระเบียบ อย่าง มี ประสิทธิภาพคู่มือผลิตภัณฑ์นี้กระจัดกระจายในความไม่ต่อเนื่อง เทคโนโลยีถูกเก็บไว้ในมาร์กดาวน์ในโกดังกิท และเครื่องราชอิสริยาภรณ์มาตรฐานของลูกค้า อยู่ในมุมหนึ่งของเอกสารหนังสือการบิน ความรู้นี้คือ "ข้อมูลมืดที่ไม่อาจเข้าถึงได้" สําหรับโมเดล
• ไม่สามารถจัดการการแสดงผลได้ในสถานการณ์ลูกค้า-ลูกค้า ตัวแปรสินค้าที่ไม่ต่อเนื่อง การอ้างถึงกระบวนการที่ล้าสมัย และคําแนะนําที่ขัดกับนโยบายของบริษัท

2. คอมพลีเมนต์องค์กรของเจ้าหน้าที่หลายหน่วยงาน ความร่วมมือและเครื่องมือ

• เอเกอร์เดี่ยวมีเพดานบริการรับเชิญ ต้องการความสามารถในการเข้าใช้ทั้ง 2 แบบ (ตรวจสอบแฟ้มผลิตภัณฑ์), สืบค้นข้อมูล (ตรวจสอบสถานะลําดับ), ทําการประมวลผล (เริ่มการเรียกคืน), และผู้พิพากษาตัดสินใจ (ดูเพิ่ม) ความสามารถเหล่านี้ทั้งหมดถูกฝังอยู่ในคําใบ้ที่ไม่เพียงแต่สัญลักษณ์เท่านั้น แต่อัตราการถูกต้องลดลงด้วยความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น
• ปฏิสัมพันธ์ของเจ้าหน้าที่กับระบบที่มีอยู่สืบค้นใน enterprise, สืบค้นฐานข้อมูล CRM - ทั้งหมดต้องการการควบคุมและเชื่อมต่อที่ปลอดภัย และรุ่นไม่สามารถเป็น "เสรีภาพ" เพื่อเข้าถึงข้อมูลสําคัญได้
• ตัวแบ่งประเภทต่อไปนี้: งานคอมพลิเน็กซ์อาจจะต้องการเจ้าหน้าที่มืออาชีพหลายคน เช่น "การจัดการกับการร้องเรียนลูกค้า" อาจต้องการการวิเคราะห์ประวัติของเจ้าหน้าที่

3. การขาดวงปิดสําหรับการประเมินผลกระทบและการจัดอันดับ

• การ ขาด เมตรการทดลองนี้ได้ผลดีครับ คําตอบคืออะไร?
• ความคิดเห็นเสีย▪ ผู้ ใช้ แก้ไข คํา ตอบ สําหรับ ตัว แทน ที่ ใช้ ไม่ ถูก ต้อง แต่ การ แก้ไข ไม่ ได้ ถูก รวบ รวม และ ใช้ เพื่อ ปรับ ปรุง ประสิทธิภาพ ของ ตัว อย่าง ให้ เหมาะ สม.

การคิดออกแบบโปรแกรม

1. RAG + ฐานความรู้: การทําโมเดลการอ่านธุรกิจ

• การจัดอันดับความรู้ทางธุรกิจผู้ใช้ถาม ระบบนี้รับเอาความรู้ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดมา และฉีดเข้าไปเป็นบริบทในรุ่นที่ถาม
• การรับค่าคุณภาพปรับปรุงอย่างต่อเนื่องสืบค้นข้อมูลในโปรแกรม Tech และเพิ่มอัตราการประมวลผลและอัตราความแม่นยําอย่างต่อเนื่อง ผ่านการทดสอบและแสดงความคิดเห็นแบบคู่มือ
• ยาม เฝ้า ยามตั้งค่ากลไกกฎก่อนการแสดงผลแบบ - การทดสอบว่าผลลัพธ์ที่ได้มีข้อมูลผลิตภัณฑ์ผิดพลาด, การละเมิดความต้องการการปฏิบัติตามหรือไม่ และแนะนําการโอนข้อมูลด้วยตนเองเมื่อความสามารถของตัวแทนเกินความสามารถแล้ว การปฏิบัติการ Senssivision (เช่น การลบข้อมูล, การลบข้อมูล) ต้องการการยืนยันอีกครั้ง

2. ฟังก์ชันเรียก + เครื่องมือ chain การจับ

• ซองเครื่องมือมาตรฐานสืบค้น ดูเพิ่มที่ระบบภายในขององค์กร (CRM / ERP / OA / ฐานข้อมูล) เป็นฐานข้อมูลมาตรฐาน Funct/ API ตัวแทนเรียกข้อมูลเมื่อต้องการผ่านโปรโตคอลโทรติดต่อระบบปฏิบัติการ ตัวอย่างเช่น "สืบค้น Order" (ผู้ติดตาม Id=") เรียกตัว `rerracks graphed Json.
• อํานาจและการควบคุมความปลอดภัยสืบค้นเมื่อ '% 1' ที่อยู่ด้านล่าง: เครื่องมือของเอเจ้นท์เรียกสิทธิ์ของผู้ใช้เดียวกันว่า สิทธิของผู้ใช้ - ตัวแทนสามารถตรวจสอบลําดับได้ แต่ไม่สามารถคืนค่า และผู้จัดการของเอเจนท์มีสิทธิ์ในการใช้ได้ที่จะคืนค่าข้อมูล ส่วนปฏิบัติการที่ละเอียดอ่อนทั้งหมดบันทึกบันทึกการทํางานที่ตรวจสอบได้
• การ หา เหตุ ผล และ การ วาง แผน ใน หลาย ๆ ทางสืบค้นเมื่อ 1 March 2014. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม 2560. สืบค้นเมื่อ 2014. "ข้อมูลเชิงลึก". สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม 2560. สืบค้นเมื่อ 2014.

3. ระบบการส่งเสริมและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

• ตัวบ่งชี้การประเมินหลายมิติการประเมินผล อัตราการเติมเต็มงาน ความพึงพอใจผู้ใช้ เวลาประมวลผลเฉลี่ย อัตราการแปลง -- จัดตั้งการประเมินผลเชิงเท่า
• ฟีดแบ็คของมนุษย์ ส่งเสริมการเรียนรู้ (RLHF)ต่อไปนี้: แหล่งป้อนจากผู้ใช้เมื่อ Aagent ตอบสนอง, เช่น, ups/points, แก้ไขข้อผิดพลาด, คําแนะนําเพิ่มเติม เป็นต้น, จะถูกเก็บและเข้ากระบวนการการถอดไพ่โดยอัตโนมัติ และถูกใช้ในระยะสุดท้ายในรุ่นที่ปรับ-ติม หรือตัวเร่งความเร็วที่พอดี
• กระดานมุมมองลูกเล่นการจัดการให้การสนับสนุนข้อมูลสําหรับ AI การตัดสินใจผ่านการเรียนรู้แบบเรียลไทม์ของเจ้าหน้าที่, ความแม่นยํา, ความพึงพอใจของผู้ใช้งานและ ROI

ขอบเขตความจุของระบบ

○ เบส identerm และเครื่องยนต์ RAG

• ความละเอียดหลายหน่วย (PDF/Word/Marketown/Confilence/Flying Book)
• การคัดเลือกฐานข้อมูลของเวกเตอร์และการปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุด (Mileus / ไพน์โคนี / Viviewate)
• สืบค้นแบบผสม (สืบค้นด้วย Warriance + search + ตัวกรองโครงสร้างคํา)
• นโยบายส่วนและการฝังตัวต้นแบบ

○ องค์การ และ เครื่อง มือ ที่ ใช้ ใน การ จัด การ กับ สิ่ง แวด ล้อม

• เครื่องยนต์ผังการทํางานของเอเจ้นท์ (คอมโพเนนต์หลายระบบ + วงจรของสาขาเงื่อนไข + วงจร)
• การเรียกเครื่องมือมาตรฐาน
• ภารกิจหาเหตุผลหลายขั้นตอน วางแผนและติดตามการทํางาน
• การควบคุมและควบคุมการติดตามการทํางานสําหรับเครื่องมือ

○ ชั้น ปรับหลายชั้น

• ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบไม่ปรากฎชื่อ เพื่อใช้ป้องกันความแตกต่างระหว่าง API จากผู้ผลิตต่าง ๆ
• รองรับหลายโมเดล เช่น OpenAI / Asure / genal / Man-speeed / Deplook
• เส้นทางรุ่น: เลือกรุ่นอัตโนมัติตามชนิดของงานและค่าใช้จ่าย
• กลไกการถอยกลับ: แบบจําลองการสํารองข้อมูลอัตโนมัติ เมื่อไม่มีรุ่นหลักอยู่

กล่องโต้ตอบและส่วนเชื่อมต่อ

• Intrra- Interprice Chat Planp (การจองหนังสือ/ Pertor/ Soft)
• ส่วนติดต่อ Office ของเว็บจบ, รองรับการแสดงผลของ Markown และเน้นรหัส
• หน่วยความจําแบบคอนเท็กซ์ และการจัดการกล่องโต้ตอบหลายล้อ
• แสดงผลแบบ Floyid, ผู้ใช้ที่ต่ํากว่า กําลังรอการรับรู้

• ปรับ ปรุง เวที ให้ เหมาะ สม ที่ สุด

• การจัดการรุ่นและการทดสอบ A/B
• คุณภาพของคําตอบที่จะไล่จับ + ป้ายชื่อคู่มือโดยอัตโนมัติ
• ชุดสะสมส่วนป้อนข้อมูลและวิเคราะห์ของผู้ใช้
• ใช้พาเนลสถิติและ RI

ส่งจดหมาย

การจัดวางภาพโดยมีกรอบภาพเป็นระยะเยื้อง

• ความรู้ได้ย้ายจาก "เห็นเอกสาร" ไป "ถามเกี่ยวกับ"–: ความรู้ทางธุรกิจ เช่น ตัวแปรผลิตภัณฑ์ กระบวนการดําเนินการ โครงการทางประวัติศาสตร์ ถูกนํามาใช้เป็นภาษาธรรมชาติในทันที
• การอัตโนมัติของการประมวลผลแผ่นงานซ้ํา• การ บริการ ทาง การ เงิน ทาง อิเล็กทรอนิกส์ ที่ ให้ ความ ช่วย เหลือ ทาง การ แพทย์ และ คํา ตอบ ของ เอช ไอ วี ทํา ให้ มี ความ ถี่ สูง ขึ้น โดย มี การ จัด การ กับ คํา ถาม และ คํา ตอบ ของ เจ้า หน้าที่ โดย ลด อัตรา การ เข้า แทรกแซง ด้วย มือ 40 ถึง 70 เปอร์เซ็นต์.
• คอมพลีเน็กซ์ ดําเนินการโดยตัวแทนในคอนเสิร์ตภาระกิจ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การทบทวนสัญญา การทบทวนรหัส
• AI วิวัฒนาการต่อเนื่องของความสามารถสืบค้นเมื่อทําการตอบรับและระบบการประเมินผล เจ้าหน้าที่เพิ่มประสิทธิภาพ ด้วยการใช้การใช้งานเพิ่มขึ้น แทนที่จะค่อยๆลดลง หลังจากใช้ครั้งเดียว