Technologie-Implementierungspfad für Unternehmensanwendungen
Der vollständig offene Quellcode von Agnai Chat bietet die technische Grundlage für eine tiefgreifende Anpassung an die Bedürfnisse von Unternehmen. Die technische Architektur der Plattform ist klar in drei Hauptmodule unterteilt: Front-End-Schnittstelle, Geschäftslogikschicht und KI-Anpassungsschicht. Unternehmensentwickler können die Kernfunktionalität des Chats beibehalten und gleichzeitig die Interaktion auf der Oberfläche für bestimmte Geschäftsszenarien neu konfigurieren. So können zum Beispiel in Schulungsszenarien für den Kundenservice Komponenten zur Integration von Bestellsystemen und Zufriedenheitsbewertungen hinzugefügt werden.
Der modulare Aufbau des Projekts legt besonderen Wert auf die Funktion "KI-Service pluggable". Das IT-Team des Unternehmens muss lediglich Adapter gemäß den Standard-Schnittstellenspezifikationen entwickeln, und dann kann die interne dedizierte NLP-Engine in das System integriert werden. Eine Fallstudie zeigt, dass eine Bank ihr internes System zur Abbildung von Finanzwissen mit Agnai integriert hat, um eine "Finanzberater"-Rolle mit einer Genauigkeit von 92% zu schaffen, die weit über dem Niveau von 65% allgemeiner KI-Modelle liegt.
Für Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen müssen, bietet die Plattform eine selbst gehostete Lösung, die vollständige private Implementierungen unterstützt. Mit der Orchestrierung von Docker Compose kann ein komplettes System mit MongoDB, Redis-Caching und Pipeline-Diensten mit einem Klick bereitgestellt werden. Große Unternehmen können auch Dienste bereitstellen, die in internen Clustern verteilt sind, und über Kubernetes eine automatische Skalierung erreichen, um Schulungsanforderungen mit hoher Gleichzeitigkeit zu erfüllen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAgnai Chat: eine Open-Source-Chat-Plattform für die Interaktion mit personalisierten KI-CharakterenDie
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