但 llm 培训非常昂贵、耗时，而且需要专业知识。对于绝大多数公司来说，这种选择是不可行的。此外，与数据库不同，llm 没有数据访问的权限控制。然后就是将整个 llm 集成统中的问题。
事实是，即使你可以训练自己的 llm，它也不会长期保持 100% 准确率。它只知道上次训练的内容。因此，每次你更新客户记录时，llm 就会过时。
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插图显示一位女士手捧一杯咖啡，看着机器人在工作。
人工智能代理：商业应用的未来
人工智能企业的日常生活
人工智能企业的一天
两位同事，一男一女，坐在仓库的一张桌子旁，看着一台笔记本电脑/大型语言模型
什么是大型语言模型 (llm)？
描述元数据的插图
人工智能中的元数据是什么？
更好的方法是将预先训练好的 llm 与数据平台配对，该平台可以从多个系 whatsapp 筛查 统中提取和整合数据，无论数据的来源或类型如何。通过为 ai 提供实时的相关数据和上下文流，您可以大大提高其输出的准确性并快速发现重要的模式。
考虑一下我们最初的例子。我们的购物者在与自主代理联系以获取更多信息之前，先浏览了社交媒体帖子。单独来看，这两次互动可能没什么意义，但结合起来，就形成了一个明确的购买意向信号。现在想象一下，对于一个每天会看到数百甚至数千次此类互动的品牌来说，这种情况会以规模为单位出现。很容易想象在不久的将来，人工智能代理和销售人员将共同努力，找出最有价值的机会和下一步措施，以解决服务案 新的攻击和防御手段 例并获得更多销售。
这一未来并不局限于消费零
售。在医疗保健领域，自主代理可以核实参保者的福利，整理大量患者 学生手机清单 信息、保险和药房覆盖范围的详细信息，然后快速汇总。从医疗保健和金融服务到制造业和生命科学，其商业用途无穷无尽。
元数据如何增强每次客户互动
当然，人工智能只有找到正确的数据才能实现这些惊人的壮举，这就是元数据的作用所在。可以将元数据想象成一个标签系统，提供文件创建或修改的时间以及创建或修改者等详细信息。
元数据描述和组织数据，使其更易于查找和使用，使人工智能能够找到起草个性化客户信息或生成顶级销售前景列表所需的信息。