Zastosowanie - przykłady

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Modele językowe to zaawansowane algorytmy NLP, które mogą być wykorzystywane do różnych zastosowań biznesowych. Na przykład, modele językowe mogą być wykorzystywane do:

  • Analizowania i interpretowania danych tekstowych
  • Generowania treści, takich jak artykuły, blogi, reklamy i wiadomości e-mail
  • Interakcji z klientami w sposób naturalny i zrozumiały
  • Optymalizowania procesów biznesowych

W zależności od zastosowania i specyfiki danych, modele językowe mogą być wdrażane w chmurze lub uruchamiane lokalnie. Dodatkowo, mogą operować na danych wewnętrznych przy użyciu technik głębokiego uczenia (deep learning) lub na danych zewnętrznych, wykorzystując techniki Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Technologia NLP i modele językowe mają ogromny potencjał do transformacji biznesu. Dzięki tym technologiom firmy mogą stać się bardziej wydajne, skuteczne i konkurencyjne.


Modele działające w chmurze

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS
  • Chatboty: mają zastosowanie w automatyzacja obsługi klienta. 
  • Analizy opinii: służą do monitorowania i analizy opinii klientów w mediach społecznościowych. 
  • Tłumaczenia maszynowe: natychmiastowe tłumaczenia dokumentów i komunikacji. 

Modele uruchamiane lokalnie

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Analiza dokumentów: automatyczne przetwarzanie i analiza wewnętrznych dokumentów firmowych. 
Systemy rekomendacji: personalizowanie rekomendacji produktów i usług na podstawie analizy zachowań użytkowników. 
Analiza tekstów prawnych: automatyzacja analizy i interpretacji tekstów prawniczych. 



Modele operujące na danych wewnętrznych (deep learning)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Analiza Sentymetu Klientów : Modele językowe oparte na głębokim uczeniu mogą analizować ogromne ilości danych tekstowych, takich jak recenzje produktów, komentarze w mediach społecznościowych, czy transkrypty rozmów z klientami.
Personalizacja Ofert i Komunikacji : Modele językowe mogą analizować historię zakupów, preferencje oraz zachowania klientów, aby tworzyć spersonalizowane oferty i rekomendacje. 
Wykrywanie Oszustw : Głębokie modele uczące się mogą analizować wzorce zachowań użytkowników oraz transakcji, aby wykrywać anomalie i potencjalne oszustwa. 
Analiza sprzedaży: Predykcja trendów sprzedaży i optymalizacja strategii marketingowych.
Automatyzacja procesów: Automatyzacja wewnętrznych procesów, takich jak przetwarzanie dokumentów czy analiza raportów finansowych.



Modele operujące na danych zewnętrznych (RAG)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Analiza Trendów Rynkowych: Modele językowe mogą przetwarzać dane z zewnętrznych źródeł, takich jak artykuły branżowe, raporty analityczne czy dane z mediów społecznościowych.
Analiza Konkurencji: Modele językowe mogą monitorować aktywność konkurencji poprzez analizę ich publikacji, raportów finansowych i działań marketingowych. 
Monitorowanie Reputacji Marki: Modele językowe mogą analizować wzmianki o firmie w mediach, forach dyskusyjnych i mediach społecznościowych, aby monitorować reputację marki. 
Zarządzanie wiedzą: Aktualizacja baz wiedzy i dokumentacji technicznej.
Monitorowanie rynku: Śledzenie trendów rynkowych i analizowanie konkurencji.
Wsparcie decyzyjne: Dostarczanie bieżących danych do podejmowania decyzji strategicznych.