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Conversational

对话式商业智能：Text2SQL 的挑战与解决方案

对话式商业智能：Text2SQL 的挑战与解决方案

用自然语言查询 SQL 数据库/数据仓库的艺术 介绍 BI的未来是对话式的 — 这是Gartner和其他分析师在过去几年中告诉我们的。对话式BI在赋能业务用户自主查询数据存储（使用自然语言）方面具有巨大的潜力，无需依赖数据工程团队。随着大型语言模型（LLMs）的出现，我们似乎已经达到了一个转折点。让我们首先了解实现Text2SQL的挑战。 Text2SQL 挑战

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AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen：智能自动化的代理开放源码框架

AutoGen是微软提供的一个开源框架，用于构建能够通过对话模式协作完成任务的智能体。AutoGen简化了AI开发和研究，支持多种大型语言模型（LLMs）、集成工具和先进的多智能体设计模式。您可以在本地开发和测试智能体系统，然后根据需求将其部署到分布式云环境中。 该框架允许开发者通过多个智能体构建LLM应用，这些智能体可以相互对话以完成任务。AutoGen智能体是可定制的、可对话的，并

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多代理协调中的角色扮演与对话范例

多代理协调中的角色扮演与对话范例

在多智能体编排框架的设计中，出现了一个显著的二分法，即角色扮演与对话两种主要范式。这些范式代表了在多智能体交互和任务执行中实现协作效率的不同方法。在本文中，我们将探讨这些范式的性质及其影响、推动其发展的力量，以及其他丰富多智能体编排领域的新兴方法。 但这真的是一个简单的二元对立吗？ 当然不是！角色扮演框架，以 [CrewAI](https://readmediu

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客户服务对话式人工智能：成功的最佳实践和关键步骤

客户服务对话式人工智能：成功的最佳实践和关键步骤

在当今快节奏的商业环境中，客户服务在建立和维护客户忠诚度方面发挥着至关重要的作用。随着企业努力提供个性化和高效的支持，对话式人工智能作为一种革命性解决方案应运而生。通过将人工智能（AI）集成到客户服务运营中，公司可以简化流程，提供即时响应，并显著改善整体客户体验。Gartner 的一份报告估计，到 2025 年，40% 的客户服务互动 将通过人工智能和机器学习技术实现

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Perplexity Pro 是一种更智能、更高效的网络搜索方式吗？

Perplexity Pro 是一种更智能、更高效的网络搜索方式吗？

搜索的未来 Perplexity Pro 是一种更智能、更高效的网络搜索方式吗？ 它与传统搜索引擎相比如何，值得花费吗？ 嘿，AI朋友们和关注者们。 我受够了。我已经厌倦了传统搜索。 我不想通过数百个链接来找到我想要的那一条信息，它被埋在第三页的广告之间。 传统搜索已经结束。一个停产的模型。过去的遗物。 现代答案引擎是未来。 Perplexity承诺将彻底

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RAGate：用于对话式人工智能的自适应 RAG

RAGate：用于对话式人工智能的自适应 RAG

构建对话 AI 系统是困难的！！！ 这虽然可行，但也复杂、耗时且资源密集。 挑战在于设计能够理解和生成类人响应的系统，并确保这些系统能够有效地与用户互动，适应对话的细微差别。 非常流行的**RAG（检索增强生成）**通过将外部知识与 LLM 的内部知识无缝集成，彻底改变了对话 AI。通过将 RAG 应用于您的商业数据，您的客户可以用自然语言询问他们的数据，从而促进无缝互动。

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用户会爱上 OpenAI 的新 GPT-4o 模型。确实如此。

用户会爱上 OpenAI 的新 GPT-4o 模型。确实如此。

公司的新 GPT-4o 能理解并模仿人类的语言和情感 在标志性的2013年电影 她 中，主角与一个语音启用的人工智能系统发展出一种强烈的关系——并演变成一场爱情故事。 她 中的人工智能是今天的语音启用系统所不具备的：富有情感、幽默，并且能够洞察人类对话的细微差别。 在今天早上的一次重大[公告](https://www.youtube.com/live/DQacCB9

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