[การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่เชื่อมต่อกับ LLM ขององค์กร]

บริษัทที่สนใจพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่เชื่อมต่อกับ LLM นั้น มักจะมีบริการหรือแอปพลิเคชันยอดนิยมอยู่แล้ว พวกเขาต้องการใช้บริการ AI ของผู้ให้บริการ LLM เพื่อเสริมความสามารถให้กับบริการหรือแอปพลิเคชันเหล่านั้น เป้าหมายสูงสุดขององค์กรคือการใช้บริการ AI เพื่อดึงดูดลูกค้าให้มากขึ้น หรือทำให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงและใช้บริการได้ง่ายขึ้น

UX ของบริการ AI LLM คือการแชท บริการขององค์กรนั้นใช้การแชทเป็น UX ในการต้อนรับลูกค้า แต่ไม่ใช่แค่การแชทธรรมดา แต่เป็นการแชทที่สามารถวิเคราะห์เจตนาของลูกค้าได้อย่างถูกต้อง ต้องวิเคราะห์เจตนาของผู้ใช้ในการแชทให้ถูกต้อง เพื่อเชื่อมโยงกับบริการที่องค์กรนำเสนอได้อย่างราบรื่น

หากการใช้บริการที่เชื่อมต่อกันนั้นยาวหรือซับซ้อน ควรมีการแชทที่ช่วยให้กระบวนการนี้ทำซ้ำได้ในระดับเล็กๆ ตลอดทาง

เมื่อทำการพัฒนาการเชื่อมต่อบริการขององค์กรกับบริการ AI LLM

– UX คือการแชท

– ต้องวิเคราะห์ฟังก์ชันของบริการที่องค์กรนำเสนอ (หน้าบริการ) และวิเคราะห์เจตนาและเนื้อหาของลูกค้าที่สอดคล้องกับฟังก์ชันนั้นๆ

– ต้องวิเคราะห์ข้อความช่วยเหลือที่ต้องมอบให้ เพื่อให้ลูกค้าสามารถแสดงเจตนาและเนื้อหาได้อย่างถูกต้อง

– หากเจตนานั้นประกอบด้วยเจตนาที่เล็กกว่า ควรวิเคราะห์ลำดับของเจตนา

[Google Dialogflow]

Google ไม่ได้แค่ยอดเยี่ยม แต่เป็นผู้เชี่ยวชาญในการหยิบสิ่งที่จำเป็นออกมา

Dialogflow ถูกสร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์นี้ใช่หรือไม่?

Dialogflow ชื่อดีมาก บอกชัดเจนว่าต้องการอะไร

Dialogflow เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถสร้าง UX แชทได้ง่ายๆ ในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย เช่น เว็บไซต์ โมบายแอปพลิเคชัน อุปกรณ์ และบอท Dialogflow ช่วยให้ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ได้ในวิธีใหม่ที่น่าสนใจ แสดงให้เห็นว่า LLM AI บริการ การเชื่อมต่อหน้า UI/UX ของบริการขององค์กร ล้วนเป็นแบบแชททั้งสิ้น

แชทพื้นฐานคือข้อความหรือเสียง ดังนั้นการสนับสนุนสิ่งเหล่านี้จึงเป็นพื้นฐาน

การค้นหาในอนาคตจะอยู่ในระดับนี้หรือไม่? ค้นหาแล้ววิเคราะห์เจตนา และเชื่อมต่อกับบริการขององค์กรที่ตรงกับเจตนานั้น!

เมื่อดูจากการพัฒนาซอฟต์แวร์ขององค์กรที่ยังคงมี SI อยู่ แสดงว่าฟังก์ชันของ Dialogflow จะอยู่ในรายการฟังก์ชันของ SI มากกว่าคลาวด์