他们与 Ringer Sciences 合作，构建了一个 AI 模型，根据他们对指标的理解来解释这些不同的报告。挑战很复杂：十个不同的机构可能会对同一指标使用十个不同的术语，并且由于不同的缩放因子，某些指标需要标准化。
其他考虑因素包括 LinkedIn 与 X 等不同平台的不同指标以及基于不同领域的变化。使用 RAG 方法，该团队构建了一个 AI 框架，该框架结合了客户对不同指标如何组合在一起的理解。
他们没有创建聊天界面，而是开发了一个简单的上传 塞内加尔 whatspp 数据 系统，用户可以在其中提交来自机构的 PowerPoint 演示文稿并收到完全标准化的 Excel 数据表。事实证明，该解决方案非常有效，可以处理数百份以前收到的演示文稿，而这些演示文稿需要大量的手动工作才能进行分析。
更重要的是，它提供了一个可重传到工具以生成标准化数据。探索 AI 想知道如何使用 AI？我们最新的节目《探索 AI》可能正是您正在寻找的。它适合想要了解如何在业务中使用 AI 的营销人员、创作者和企业家。
它由 Michael Stelzner 主持，以通俗易懂的术语探讨了这一令人兴奋的新领域。打开您最喜欢的播客应用并搜索“AI Explored”。或单击下面的按钮了解更多信息。我想了解更多关于人工智能的知识这个实际应用展示了定制人工智能如何将耗时的手动过程转变为高效的自动化系统，同时确保跨多个来源的数据解释的一致性。
创建定制人工智能模型的 4 个组件定制人工智能模型包含四个协同工作的不同组件。安全数据存储库：第一个组件是本地存储或云解决方案中的存储。存储在此处的数据应经过专门构造和标记，以支持包含人工智能的特定用例。
人工智能模型：选项包括独立于互联网连接运行的本地化解决方案，如 Mistral 或 Llama 3。您可以微调这些模型以从特定数据集中学习，或者实施 RAG 方法进行信息处理。什么是 RAG？检索增强生成 (RAG) 是实现准确人工智能响应的关键。