LLM代理商的10种申请

介绍

大型语言模型或LLM是改变游戏规则的人，尤其是在使用内容时。从支持摘要，翻译和生成，GPT-4，Gemini和Llama等LLM使使用内容和数据的工作变得易于使用。尽管这些对我们个人来说足够了，但公司需要根据业务环境产生可行结果的系统。企业需要可以支持人类努力，提高整体生产力并为其现有基础设施带来技术进步的系统。企业的LLM代理可以成为所有此类困境的一站式解决方案。请继续阅读以了解如何在业务中使用LLM代理商或AI代理。

概述

• 了解什么是AI代理以及企业为什么需要它们。
• 探索LLM代理商在业务中的10个流行应用。
• 探索LLM代理商可以给组织带来的更广泛的好处。

目录

• 为什么企业需要LLM代理商？
• 什么是LLM代理商？
• 企业的10个LLM代理商用例
  • 与实时数据的个性化客户互动
  • 市场分析和见解产生
  • 自动化项目管理
  • 供应链管理
  • 合规检查和合同审查
  • 员工的培训和发展
  • 欺诈标识和预防
  • 编码和软件开发
  • 财务报告和分析
  • 研发
• LLM代理商对组织的主要好处
• 常见问题

为什么企业需要LLM代理商？

技术一直是企业领先的一步。技术要求创新，而企业专注于应用程序。企业需要可以扩展的技术，可以提供自动化和实时支持 - 就像任何人一样！

这就是为什么尽管在个人中受欢迎，但LLM在各种业务职能中尚未找到类似的采用。

这是因为大多数LLM都经过静态数据集培训，因此它们无法检索实时或最新信息。如果LLM确实为我们提供相关信息，则仍然需要进行大量的人类干预才能使用它们。因此，当涉及到现有LLM的范围之外的企业时，需要基于AI的自动化。

这是LLM代理商进入的地方。

什么是LLM代理商？

LLM代理是高级AI系统，将大型语言模型（例如GPT-4）与其他工​​具，数据源和算法相结合，以访问实时信息并自动执行任务。

这些代理通过帮助他们利用可能是CRM系统，电子邮件，Excel表等的外部资源来为现有的LLM提供动力，以获取实时信息并自动采取行动。他们还可以理解自然语言，并且可以在不干预的情况下做出决策。例如，LLM代理也可以指示对不同产品的需求进行实时分析。它们可用于跟踪各种产品的数量，检查项目的进度并填补工作流程中的空白。这些代理可以指示通知，标记或报告异常，并根据信息做出决定。

考虑以下情况，您正在在线零售公司担任仓库经理。归根结底，您需要更新仓库的整体库存状态。为此，您可以通过使用多个软件跟踪列表来手动检查当天的订单。这个过程很耗时，通常会导致错误和不一致。

可以通过集成LLM代理来监督这些多个软件界面来自动化整个过程。 LLM代理可以理解您的基于自然语言的查询并与所有相关数据库进行交互，以使您获得详细的库存状态。

这只是LLM代理可以帮助您简化工作流程并提高团队生产力的众多情况之一。让我们探索更多。

企业的10个LLM代理商用例

无可否认，LLM代理在生成AI方面代表下一个前沿。即使该技术仍然很新生，它的用例也很大，尤其是对于希望利用生成AI的组织而不仅仅是内容生成。

现在让我们看一下企业LLM代理的10个最受欢迎的用例：

1。与实时数据的个性化客户互动

LLM代理可以简化组织中不同团队中的对话，从而更容易从聊天，电子邮件，营销系统和其他数据集访问信息。代理可以帮助快速上下文检索。

这些AI代理配备了LLM，可以通过基于过去的交战和偏好来个性化互动来增强客户体验。

代理可以与CRM系统，实时供稿，数据库等诸如外部资源集成。这有助于他们为从简单的常见问题解答到复杂问题解决的各种客户查询提供即时，准确的响应。这些代理商还可以实时进行定制的产品建议和促销。这将提高参与度和转换率。此外，他们还可以任务分析客户反馈以确定常见问题并提高服务质量。

业务实施案例研究

AT＆T正在使用自主助理为人类代理人实时援助提供。例如，当消费者呼叫呼叫中心时，代表和LLM代理商共同努力为他们服务。代表迅速审查客户的帐户信息，而LLM代理商提供了相关选择，包括符合特价或捆绑服务的资格。这有助于他们更好地针对自己的服务，并获得更好的销售机会。

阿里巴巴在其客户服务中使用LLM代理商来改善他们处理复杂问题的方式。这些代理使用尖端的自然语言处理（NLP）来更好地理解和解决客户的关注。集成LLM代理，允许其客户支持系统直接处理请求，而不是仅提供说明。该策略会导致更有效，高效和人性化的客户联系。它还简化了支持过程，并提高了对实际用户需求的响应能力。

Brytr一家位于AI的法律和合规性公司已开发了一个名为“电子邮件代理”的AI代理，可直接在MS Outlook或Gmail中直接从商业团队进行重复的电子邮件请求获得​​电子邮件答复。

2。市场分析和见解生成

LLM代理商在不断跟踪市场趋势，竞争对手活动和消费者情绪方面非常有帮助。他们可以从各种外部来源收集和评估数据，包括社交媒体，新闻源和财务数据库，以获取最新更新。这有助于公司做出完善的战略决策，并使他们能够快速对市场变化做出反应。

业务实施案例研究

实际上，求职平台使用LLM代理商从求职者数据中获得更好的见解，并为他们提供全面的工作机会清单，以更好地适合他们的经验和教育。

南部国家银行使用AI代理商开展了非常成功的电子邮件营销活动，为其健康储蓄账户产品筹集了200万美元。该代理在整个广告系列中自主创建和测试的电子邮件内容，调整率和个性化内容。结果是，银行从5500多个帐户中筹集了230万美元，超过了其目标。

3。自动化项目管理

通过自动化资源管理，进度跟踪和调度等重复过程，LLM代理可以大大改善项目管理。

在LLMS的支持下，代理商可以理解和执行与项目有关的行动项目，从而释放项目经理以专注于更具战略意义的任务。代理商还将消除对状态更新会议的需求，并简化整个项目跟踪过程。

业务实施案例研究

Ally Financial已开始将自主代理作为“产品所有者助理”纳入其敏捷软件开发团队。这些由亚马逊基岩创建的代理商旨在自动化标准项目管理职责，包括调度和进度监控。可以预料，这种自动化将减少日常混乱的需求，使开发人员能够专注于更困难的解决问题的任务。

4。供应链管理

LLM代理可以直接与供应链软件合作，以监视和优化任何后勤支持，而无需人工干预。这些系统可以通过预测任何中断，提供替代路线并根据预测分析来确保自动恢复，从而确保无缝有效的供应链管理。这些代理可以帮助跟踪各种渠道的库存状态和软件包，以提供实时更新并帮助团队计划。

业务实施案例研究

BCG正在使用AI代理来开发基于聊天的界面供供应链管理。使用此类聊天接口，用户可以轻松查询有关订单状态的问题。这有助于仓库跟踪库存水平和其他关键数据点。

5。合规检查和合同审查

通过与法律数据库进行互动，LLM代理可以扫描和分析法律文件以查找可疑条款，并确保它们符合不断发展的要求。它们通过消除人为错误并自动化审查和批准过程来提高法律准确性并节省时间。

业务实施案例研究

科技公司Oracle正在使用LLM代理进行法律研究，从而更快地检索和分析复杂法律数据库的信息。它还使用此类代理人进行收入情报，招聘工作和呼叫中心优化。

Lawdify是一家基于AI-Agent的公司，该公司建立了可以执行劳动密集型，高风险，以文件为中心的任务的代理商，因此律师可以收回其从事高价值工作的时间。

它是法律尽职调查的AI代理可以检查文件，验证信息，分析法律风险并建议缓解！

6.员工的培训和发展

LLM代理可以与组织的学习管理系统（LMS）集成。根据他们的学习偏好，这些代理人将能够为整个组织的员工创建个性化的培训途径。通过安排会议，跟踪进度并不断修改学习材料，它们提高了培训的有效性和效率。此外，这些也可以提示提供合适的淡季，以帮助员工跟上他们的学习目标。

业务实施案例研究

亚利桑那州立大学越来越多地使用LLM代理为其学生创建个性化的学习途径，并支持其教师在教学任务中。诸如Duolingo之类的电子学习平台也正在使用LLM代理为学习者量身定制学习内容。

7.欺诈标识和预防

LLM代理可以与外部财务数据库和交易监控系统连接，以检测任何欺诈活动。他们标记可疑活动，触发警报并推荐预防措施，从而提高安全性并减少金融业务的欺诈行为。

业务实施案例研究

AT＆T的自主助手积极监控其生成AI工具产生的欺诈警报。这些代理商能够在处理之前停止欺诈性交易，从而显着提高客户交易的安全性和完整性。

8。编码和软件开发

在软件开发方面，LLM代理可用于自动化代码生成和调试，这大大提高了开发人员的效率。这样的代理可以帮助自动化文档，整合开发环境并获取新的编程语言或框架。这使得这样的代理商必不可少，以提高生产率和维护软件质量。

业务实施案例研究

事实证明，由IBM配音为Agent-101创建的LLM编码代理人在软件编程任务中具有相当能力，甚至在编码基准中也具有很高的作用。该代理通过自动化和优化编码操作来促进更有效的软件调试。

9。财务报告和分析

LLM代理可以对复杂任务进行独立分析，检索实时市场数据并连接到财务数据库以提取精确的信息。通过访问实时数据，预测和风险评估，代理可以提供更新的见解，帮助财务团队迅速对市场变化做出反应并做出适当的决策。

业务实施案例研究

南州银行正在使用AI代理商来监视该银行的信用组合。该代理自主研究，更新和优化指标，从而增强银行的信用监控。

它还使用了AI代理来使用手机数据和其他关键指标来分析银行分支机构的潜在位置。该代理商自主与租赁代理商联系，谈判交易，并帮助银行确保了有利地点。

10。研发

LLM代理可以大大支持组织内部的研发。 LLM代理可以通过跟踪几个网页和实时供稿来保留现场更改的标签。他们还可以要求找到将这种变化纳入现有技术的方法。因此，不仅有助于开发新技术，还为改善现有技术的发展做出了贡献。

业务实施案例研究

汽车公司特斯拉（Tesla）正在部署LLM代理商测试自动驾驶汽车，证明这些代理商也可以为组织内新技术的研究和开发做出重大贡献。

LLM代理商对组织的主要好处

对于一个组织而言，对技术的投资可以采用两管制的方法来改善其产品，或者改善将其工作放在建筑物和扩展产品的人们的生活中。 LLM代理商可以在这两个部门提供支持。

有了LLM代理商，企业可以在培养人类创造力以获得战略见解和使用AI来提高人和产品的效率之间找到平衡。

以下是LLM代理商对企业的主要好处：

• 提高效率：LLM代理大大减少了复杂和重复操作所需的时间和精力。通过提高吞吐量和处理速度，代理商可以帮助企业通过更少的资源来做更多的事情。
• 提高准确性：这些系统最大程度地减少了人类错误，并在复杂的工作中表现出色，需要通过使用AI和机器学习来关注细节。
• 易于采用：LLM代理商可用于各种行业，包括制造，医疗保健，金融和零售。由于它们的多功能性，它们可能应用于各种各样的任务，从而促进创造力并提高各个行业的生产力。

结论

在本文中，我们探索了LLM代理商为企业的一些流行应用。但是，就企业而言，它们仍处于采用的非常新生的阶段。在未来的日子里，我们可以预期LLM代理商及其在企业中的采用量将增加几倍。组织可以通过投资员工的培训和发展来准备自己以利用这项新技术。此外，他们可以通过启动试点计划来测试并了解LLM代理如何改善其运营。这些最初的努力可以为组织提供竞争优势，以保持其行业。

常见问题

Q1。 LLMS中有什么代理商？

A. LLM中的代理是高级AI系统，将大语言模型（例如GPT-4）与其他工​​具相结合，并通过自主工作来增强操作。

Q2。 LLM代理的例子是什么？

答：LLM代理的一个示例是GitHub副词。由GitHub与OpenAI合作创建的Github Copilot，使用了基于OpenAI的GPT-3的Codex模型。它通过在键入时自动推荐代码和功能行来帮助开发人员。

Q3。 LLM的用途是什么？

A. LLM或大型语言模型，例如GPT系列或Llama了解基于自然语言的查询并生成文本，并专为诸如汇总，翻译和生成数据和见解之类的任务而设计。这些还可以帮助分析大量内容以获取有意义的信息。

Q4。 LLM在业务中的用途是什么？

A. LLM可用于生成用于营销，社交媒体，电子邮件和客户支持的内容。这些可以帮助从数据，翻译和内容摘要中获得见解。

Q5。 LLM代理和抹布有什么区别？

A.抹布或检索仪的生成是一个框架，从所选文档中提取相关信息通常利用LLMS的功能回答与该文档相关的查询。 LLM代理旨在识别任务，执行这些任务并采取适当的措施。它们增加了大语言模型的功能。

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