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解決開銷和性能問題,四步規(guī)劃云智能代理

云計(jì)算
幾十年來,好萊塢對(duì)人工智能的寫照一直讓人著迷。個(gè)人數(shù)字助手,比如蘋果的Siri,微軟的Cortana和亞馬遜Web 服務(wù)的Echo將基礎(chǔ)語音查詢響應(yīng)和云融合在一起。

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隨著像蘋果的Siri這樣的智能代理技術(shù)的出現(xiàn),人工智能變得越來越流行。只要有正確的規(guī)劃,智能代理也可以出現(xiàn)在***云IT企業(yè)的愿望清單上。

幾十年來,好萊塢對(duì)人工智能的寫照一直讓人著迷。個(gè)人數(shù)字助手,比如蘋果的Siri,微軟的Cortana和亞馬遜Web服務(wù)的Echo將基礎(chǔ)語音查詢響應(yīng)和云融合在一起。但是用戶經(jīng)常會(huì)對(duì)一個(gè)云智能代理擁有更廣泛的使用表示吃驚—即便是在企業(yè)中。

大多數(shù)終端用戶設(shè)備的自帶智能很有限。另外,開銷和性能的問題使其很難完全滿足用戶的需求。一種解決方案是使用一個(gè)云代理來充當(dāng)信息處理點(diǎn)。用戶詢問代理一個(gè)問題,然后獲得一個(gè)具體的回答而不是未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)。這能夠節(jié)省訪問帶寬和設(shè)備資源。

IT團(tuán)隊(duì)可以使用基本的IT或者應(yīng)用設(shè)計(jì)原則來獲取智能代理的益處。要做到這些,企業(yè)必須考慮四個(gè)步驟。

***步:設(shè)計(jì)一個(gè)瘦客戶端的,用戶設(shè)備的應(yīng)用,最小化本地處理的邏輯。

把太多的智能化放到用戶設(shè)備上不但很有風(fēng)險(xiǎn),并且對(duì)于移動(dòng)用戶來說還會(huì)產(chǎn)生版本的問題。將一個(gè)Web或者基于API的前端應(yīng)用連接到瀏覽器或其他設(shè)備元素會(huì)強(qiáng)制你的應(yīng)用進(jìn)行卸載處理和限制用戶對(duì)問答的數(shù)據(jù)交換。

第二步:將應(yīng)用和信息資源想象成一個(gè)代理人代表其用戶所能使用的工具。

基于Web的應(yīng)用把多個(gè)事務(wù)揉進(jìn)一個(gè)單一組件時(shí),會(huì)成為采用智能代理的一大障礙。當(dāng)創(chuàng)建應(yīng)用時(shí),每一步都應(yīng)該是一個(gè)獨(dú)立的組件。

許多企業(yè)都在努力實(shí)現(xiàn)這一步。而RESTful的設(shè)計(jì)原則—即將所有信息和處理當(dāng)作詢問/響應(yīng)資源—將他們帶向了正確的方向。一個(gè)作業(yè)是一組問詢和響應(yīng),并且這個(gè)結(jié)構(gòu)能被轉(zhuǎn)換為一個(gè)智能代理來使用。

第三步:要將前端應(yīng)用向智能代理的功能演化,需要定義前端任務(wù)針對(duì)特定用戶請(qǐng)求進(jìn)行響應(yīng)。

普通的事務(wù)處理是面向工作流的,涉及到搜索和更新。智能代理處理必須是需求驅(qū)動(dòng)的,被認(rèn)為是一個(gè)簡(jiǎn)單的Q&A。打個(gè)比方,一個(gè)工作者的問題也許會(huì)包括查找一個(gè)客戶姓名來獲得交易號(hào),或者審查未結(jié)訂單和帳戶信息。該單個(gè)工作者請(qǐng)求會(huì)創(chuàng)建若干事務(wù),但是必須生成一個(gè)統(tǒng)一的響應(yīng)。這個(gè)代理的進(jìn)程,成為了這個(gè)工作者行為的應(yīng)用前端,將負(fù)責(zé)那種轉(zhuǎn)換。

這一步需要對(duì)問題進(jìn)行解析和從綜合信息中做出結(jié)構(gòu)化的響應(yīng)。擴(kuò)展基本的文本識(shí)別和響應(yīng)的代理能力,在不會(huì)引入額外的語音識(shí)別和生成的問題的基礎(chǔ)上。開發(fā)一個(gè)工作人員指南,指定可以接受的問題格式會(huì)很有幫助。企業(yè)可以增加額外的問題格式,直到對(duì)話變得豐富起來。

第四步:在必要的時(shí)候?qū)@些進(jìn)化的前端處理進(jìn)程應(yīng)用AI原則。

從語音識(shí)別和應(yīng)答開始,這相對(duì)容易些,如果用戶的對(duì)話被編排的很恰當(dāng)。

企業(yè)在啟用自由形式的查詢方面應(yīng)該要走多遠(yuǎn)?真正的AI不是語音輸入和回答—是使用機(jī)器分析問題和產(chǎn)生回答。每一個(gè)問題都是一系列的與應(yīng)用組件或者數(shù)據(jù)庫元素交互的查詢和響應(yīng)。AI的目的是創(chuàng)造一個(gè)類似人的交互,但是目標(biāo)是增加生產(chǎn)力。組織很差的問答交互會(huì)很快摧毀任何類似生產(chǎn)力提高的假象,那么請(qǐng)從基本的通用問題的識(shí)別開始。隨著工作者和企業(yè)對(duì)使用案例的了解再擴(kuò)大識(shí)別的范圍,從而獲得生產(chǎn)力的提高。

走向企業(yè)個(gè)人代理消費(fèi)化的每一步都加快了人們接受并最終期待它的步伐。CIO們能夠因此受益并走在這一趨勢(shì)的前面。

原文鏈接:http://www.searchcloudcomputing.com.cn/showcontent_86913.htm

責(zé)任編輯:Ophira 來源: TechTarget中國
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