LLM代理商的10種申請

介紹

大型語言模型或LLM是改變遊戲規則的人，尤其是在使用內容時。從支持摘要，翻譯和生成，GPT-4，Gemini和Llama等LLM使使用內容和數據的工作變得易於使用。儘管這些對我們個人來說足夠了，但公司需要根據業務環境產生可行結果的系統。企業需要可以支持人類努力，提高整體生產力並為其現有基礎設施帶來技術進步的系統。企業的LLM代理可以成為所有此類困境的一站式解決方案。請繼續閱讀以了解如何在業務中使用LLM代理商或AI代理。

概述

• 了解什麼是AI代理以及企業為什麼需要它們。
• 探索LLM代理商在業務中的10個流行應用。
• 探索LLM代理商可以給組織帶來的更廣泛的好處。

目錄

• 為什麼企業需要LLM代理商？
• 什麼是LLM代理商？
• 企業的10個LLM代理商用例
  • 與實時數據的個性化客戶互動
  • 市場分析和見解產生
  • 自動化項目管理
  • 供應鏈管理
  • 合規檢查和合同審查
  • 員工的培訓和發展
  • 欺詐標識和預防
  • 編碼和軟件開發
  • 財務報告和分析
  • 研發
• LLM代理商對組織的主要好處
• 常見問題

為什麼企業需要LLM代理商？

技術一直是企業領先的一步。技術要求創新，而企業專注於應用程序。企業需要可以擴展的技術，可以提供自動化和實時支持 - 就像任何人一樣！

這就是為什麼儘管在個人中受歡迎，但LLM在各種業務職能中尚未找到類似的採用。

這是因為大多數LLM都經過靜態數據集培訓，因此它們無法檢索實時或最新信息。如果LLM確實為我們提供相關信息，則仍然需要進行大量的人類干預才能使用它們。因此，當涉及到現有LLM的範圍之外的企業時，需要基於AI的自動化。

這是LLM代理商進入的地方。

什麼是LLM代理商？

LLM代理是高級AI系統，將大型語言模型（例如GPT-4）與其他工​​具，數據源和算法相結合，以訪問實時信息並自動執行任務。

這些代理通過幫助他們利用可能是CRM系統，電子郵件，Excel表等的外部資源來為現有的LLM提供動力，以獲取實時信息並自動採取行動。他們還可以理解自然語言，並且可以在不干預的情況下做出決策。例如，LLM代理也可以指示對不同產品的需求進行實時分析。它們可用於跟踪各種產品的數量，檢查項目的進度並填補工作流程中的空白。這些代理可以指示通知，標記或報告異常，並根據信息做出決定。

考慮以下情況，您正在在線零售公司擔任倉庫經理。歸根結底，您需要更新倉庫的整體庫存狀態。為此，您可以通過使用多個軟件跟踪列表來手動檢查當天的訂單。這個過程很耗時，通常會導致錯誤和不一致。

可以通過集成LLM代理來監督這些多個軟件界面來自動化整個過程。 LLM代理可以理解您的基於自然語言的查詢並與所有相關數據庫進行交互，以使您獲得詳細的庫存狀態。

這只是LLM代理可以幫助您簡化工作流程並提高團隊生產力的眾多情況之一。讓我們探索更多。

企業的10個LLM代理商用例

無可否認，LLM代理在生成AI方面代表下一個前沿。即使該技術仍然很新生，它的用例也很大，尤其是對於希望利用生成AI的組織而不僅僅是內容生成。

現在讓我們看一下企業LLM代理的10個最受歡迎的用例：

1。與實時數據的個性化客戶互動

LLM代理可以簡化組織中不同團隊中的對話，從而更容易從聊天，電子郵件，營銷系統和其他數據集訪問信息。代理可以幫助快速上下文檢索。

這些AI代理配備了LLM，可以通過基於過去的交戰和偏好來個性化互動來增強客戶體驗。

代理可以與CRM系統，實時供稿，數據庫等諸如外部資源集成。這有助於他們為從簡單的常見問題解答到復雜問題解決的各種客戶查詢提供即時，準確的響應。這些代理商還可以實時進行定制的產品建議和促銷。這將提高參與度和轉換率。此外，他們還可以任務分析客戶反饋以確定常見問題並提高服務質量。

業務實施案例研究

AT＆T正在使用自主助理為人類代理人實時援助提供。例如，當消費者呼叫呼叫中心時，代表和LLM代理商共同努力為他們服務。代表迅速審查客戶的帳戶信息，而LLM代理商提供了相關選擇，包括符合特價或捆綁服務的資格。這有助於他們更好地針對自己的服務，並獲得更好的銷售機會。

阿里巴巴在其客戶服務中使用LLM代理商來改善他們處理複雜問題的方式。這些代理使用尖端的自然語言處理（NLP）來更好地理解和解決客戶的關注。集成LLM代理，允許其客戶支持系統直接處理請求，而不是僅提供說明。該策略會導致更有效，高效和人性化的客戶聯繫。它還簡化了支持過程，並提高了對實際用戶需求的響應能力。

Brytr一家位於AI的法律和合規性公司已開發了一個名為“電子郵件代理”的AI代理，可直接在MS Outlook或Gmail中直接從商業團隊進行重複的電子郵件請求獲得​​電子郵件答复。

2。市場分析和見解生成

LLM代理商在不斷跟踪市場趨勢，競爭對手活動和消費者情緒方面非常有幫助。他們可以從各種外部來源收集和評估數據，包括社交媒體，新聞源和財務數據庫，以獲取最新更新。這有助於公司做出完善的戰略決策，並使他們能夠快速對市場變化做出反應。

業務實施案例研究

實際上，求職平台使用LLM代理商從求職者數據中獲得更好的見解，並為他們提供全面的工作機會清單，以更好地適合他們的經驗和教育。

南部國家銀行使用AI代理商開展了非常成功的電子郵件營銷活動，為其健康儲蓄賬戶產品籌集了200萬美元。該代理在整個廣告系列中自主創建和測試的電子郵件內容，調整率和個性化內容。結果是，銀行從5500多個帳戶中籌集了230萬美元，超過了其目標。

3。自動化項目管理

通過自動化資源管理，進度跟踪和調度等重複過程，LLM代理可以大大改善項目管理。

在LLMS的支持下，代理商可以理解和執行與項目有關的行動項目，從而釋放項目經理以專注於更具戰略意義的任務。代理商還將消除對狀態更新會議的需求，並簡化整個項目跟踪過程。

業務實施案例研究

Ally Financial已開始將自主代理作為“產品所有者助理”納入其敏捷軟件開發團隊。這些由亞馬遜基岩創建的代理商旨在自動化標準項目管理職責，包括調度和進度監控。可以預料，這種自動化將減少日常混亂的需求，使開發人員能夠專注於更困難的解決問題的任務。

4。供應鏈管理

LLM代理可以直接與供應鏈軟件合作，以監視和優化任何後勤支持，而無需人工干預。這些系統可以通過預測任何中斷，提供替代路線並根據預測分析來確保自動恢復，從而確保無縫有效的供應鏈管理。這些代理可以幫助跟踪各種渠道的庫存狀態和軟件包，以提供實時更新並幫助團隊計劃。

業務實施案例研究

BCG正在使用AI代理來開發基於聊天的界面供供應鏈管理。使用此類聊天接口，用戶可以輕鬆查詢有關訂單狀態的問題。這有助於倉庫跟踪庫存水平和其他關鍵數據點。

5。合規檢查和合同審查

通過與法律數據庫進行互動，LLM代理可以掃描和分析法律文件以查找可疑條款，並確保它們符合不斷發展的要求。它們通過消除人為錯誤並自動化審查和批准過程來提高法律準確性並節省時間。

業務實施案例研究

科技公司Oracle正在使用LLM代理進行法律研究，從而更快地檢索和分析複雜法律數據庫的信息。它還使用此類代理人進行收入情報，招聘工作和呼叫中心優化。

Lawdify是一家基於AI-Agent的公司，該公司建立了可以執行勞動密集型，高風險，以文件為中心的任務的代理商，因此律師可以收回其從事高價值工作的時間。

它是法律盡職調查的AI代理可以檢查文件，驗證信息，分析法律風險並建議緩解！

6.員工的培訓和發展

LLM代理可以與組織的學習管理系統（LMS）集成。根據他們的學習偏好，這些代理人將能夠為整個組織的員工創建個性化的培訓途徑。通過安排會議，跟踪進度並不斷修改學習材料，它們提高了培訓的有效性和效率。此外，這些也可以提示提供合適的淡季，以幫助員工跟上他們的學習目標。

業務實施案例研究

亞利桑那州立大學越來越多地使用LLM代理為其學生創建個性化的學習途徑，並支持其教師在教學任務中。諸如Duolingo之類的電子學習平台也正在使用LLM代理為學習者量身定制學習內容。

7.欺詐標識和預防

LLM代理可以與外部財務數據庫和交易監控系統連接，以檢測任何欺詐活動。他們標記可疑活動，觸發警報並推薦預防措施，從而提高安全性並減少金融業務的欺詐行為。

業務實施案例研究

AT＆T的自主助手積極監控其生成AI工具產生的欺詐警報。這些代理商能夠在處理之前停止欺詐性交易，從而顯著提高客戶交易的安全性和完整性。

8。編碼和軟件開發

在軟件開發方面，LLM代理可用於自動化代碼生成和調試，這大大提高了開發人員的效率。這樣的代理可以幫助自動化文檔，整合開發環境並獲取新的編程語言或框架。這使得這樣的代理商必不可少，以提高生產率和維護軟件質量。

業務實施案例研究

事實證明，由IBM配音為Agent-101創建的LLM編碼代理人在軟件編程任務中具有相當能力，甚至在編碼基準中也具有很高的作用。該代理通過自動化和優化編碼操作來促進更有效的軟件調試。

9。財務報告和分析

LLM代理可以對複雜任務進行獨立分析，檢索實時市場數據並連接到財務數據庫以提取精確的信息。通過訪問實時數據，預測和風險評估，代理可以提供更新的見解，幫助財務團隊迅速對市場變化做出反應並做出適當的決策。

業務實施案例研究

南州銀行正在使用AI代理商來監視該銀行的信用組合。該代理自主研究，更新和優化指標，從而增強銀行的信用監控。

它還使用了AI代理來使用手機數據和其他關鍵指標來分析銀行分支機構的潛在位置。該代理商自主與租賃代理商聯繫，談判交易，並幫助銀行確保了有利地點。

10。研發

LLM代理可以大大支持組織內部的研發。 LLM代理可以通過跟踪幾個網頁和實時供稿來保留現場更改的標籤。他們還可以要求找到將這種變化納入現有技術的方法。因此，不僅有助於開發新技術，還為改善現有技術的發展做出了貢獻。

業務實施案例研究

汽車公司特斯拉（Tesla）正在部署LLM代理商測試自動駕駛汽車，證明這些代理商也可以為組織內新技術的研究和開發做出重大貢獻。

LLM代理商對組織的主要好處

對於一個組織而言，對技術的投資可以採用兩管制的方法來改善其產品，或者改善將其工作放在建築物和擴展產品的人們的生活中。 LLM代理商可以在這兩個部門提供支持。

有了LLM代理商，企業可以在培養人類創造力以獲得戰略見解和使用AI來提高人和產品的效率之間找到平衡。

以下是LLM代理商對企業的主要好處：

• 提高效率：LLM代理大大減少了複雜和重複操作所需的時間和精力。通過提高吞吐量和處理速度，代理商可以幫助企業通過更少的資源來做更多的事情。
• 提高準確性：這些系統最大程度地減少了人類錯誤，並在復雜的工作中表現出色，需要通過使用AI和機器學習來關注細節。
• 易於採用：LLM代理商可用於各種行業，包括製造，醫療保健，金融和零售。由於它們的多功能性，它們可能應用於各種各樣的任務，從而促進創造力並提高各個行業的生產力。

結論

在本文中，我們探索了LLM代理商為企業的一些流行應用。但是，就企業而言，它們仍處於採用的非常新生的階段。在未來的日子裡，我們可以預期LLM代理商及其在企業中的採用量將增加幾倍。組織可以通過投資員工的培訓和發展來準備自己以利用這項新技術。此外，他們可以通過啟動試點計劃來測試並了解LLM代理如何改善其運營。這些最初的努力可以為組織提供競爭優勢，以保持其行業。

常見問題

Q1。 LLMS中有什麼代理商？

A. LLM中的代理是高級AI系統，將大語言模型（例如GPT-4）與其他工​​具相結合，並通過自主工作來增強操作。

Q2。 LLM代理的例子是什麼？

答：LLM代理的一個示例是GitHub副詞。由GitHub與OpenAI合作創建的Github Copilot，使用了基於OpenAI的GPT-3的Codex模型。它通過在鍵入時自動推薦代碼和功能行來幫助開發人員。

Q3。 LLM的用途是什麼？

A. LLM或大型語言模型，例如GPT系列或Llama了解基於自然語言的查詢並生成文本，並專為諸如匯總，翻譯和生成數據和見解之類的任務而設計。這些還可以幫助分析大量內容以獲取有意義的信息。

Q4。 LLM在業務中的用途是什麼？

A. LLM可用於生成用於營銷，社交媒體，電子郵件和客戶支持的內容。這些可以幫助從數據，翻譯和內容摘要中獲得見解。

Q5。 LLM代理和抹布有什麼區別？

A.抹布或檢索儀的生成是一個框架，從所選文檔中提取相關信息通常利用LLMS的功能回答與該文檔相關的查詢。 LLM代理旨在識別任務，執行這些任務並採取適當的措施。它們增加了大語言模型的功能。

以上是LLM代理商的10種申請的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！