们的网站、注册们的网络研讨会或联系们获取演示。很明显：年是人工智能年。从的发布开始，这是场技术革命。最初的交互代理很快开始转向索引文档，现在，索引文档、连接到数据源并通过简单的句子进行数据分析。随着的成功，很多人去年承诺很快就会提供大型语言模型……但这些承诺很少得到兑现。些重要的原因是：们正在构建人工智能代理，而不是法学硕士人们将这个问题视为研究问题，而不是工程问题不良数据在本博客中，们将研究人工智能代理作为将法学硕士与后端系统连接起来的方式的作用。然后，们将了解如何用直观的交互式语义来理解用户意图，将代理设置为下代用户界面和用户体验。
最后，随着即将推出的软件人工智能代理，们将讨论为什么们需要带回人们在过去几个月里似乎已经忘记的些软件工程原则。想分钟内吃到披萨与传统的点击方法相比，法学硕士提供了种更直观、更简化的交互方法。为了说明这点，假设您想通过食品配送应用程序订购分钟内送达的美味玛格丽特披萨。这个看似简单的请求可能会在应用程序中触发系列复杂的交互，可能会用正常的进行几分钟的交互。例如，您可能必须选 斯洛文尼亚移动的数字 择披萨类别，搜索带有令人垂涎欲滴的图片的餐厅，检查他们是否有玛格丽特披萨，然后了解他们是否可以足够快地送货以及如果符合您的任何条件，则回溯没有满足。该流程图表达了与应用程序的交互。
图像们需要的不仅仅是法学硕士法学硕士是经过大量文本数据训练的人工智能模型，它们能够理解并生成非常准确的类人语言。的等模型在自然语言处理、文本完成，甚至生成连贯且上下文相关的响应方面表现出了卓越的能力。尽管最近的法学硕士可以进行数据分析、总结和表示，但将外部数据源、算法和专用接口连接到法学硕士的能力赋予了法学硕士更大的灵活性。这它能够执行涉及特定领域实时数据分析的任务，并为当今法学硕士无法完成的任务打开了大门。这个披萨示例说明了自然语言处理技术的复杂性。即这个相对简单的请求也需要连接多个后端系统，例如餐馆数据库、库存管理系统、送货跟踪系统等。这些连接中的每个都有助于订单的成功执行。