ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಚಾಲಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ಗಳು, ತಪ್ಪಾದ ಐಟಂಗಳು ಅಥವಾ ಕುಗ್ಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಡೇಟಾ, ಬೇಡಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮೋಷನ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಬಹು ಮಾದರಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು OCR, ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು NER (ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಘಟಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.

AI ಏಜೆಂಟರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಗೋದಾಮುಗಳು, ಫ್ಲೀಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಿಟೇಲರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ಅವು ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ.

ಉತ್ಪನ್ನ, ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗಳು, ರಶೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ.

ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್, ಪರಿಮಳ, ಪರಿಮಾಣ ಅಥವಾ ದರ ಮುಂತಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು.

nLP ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಕರೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆ ದತ್ತಾಂಶಗಳಾದ್ಯಂತ.

200ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಕಲನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು.

ರಿಟೇಲ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಶೆಲ್ಫ್ ಫೋಟೋ (ಇಮೇಜ್ ವಿಭಜನೆ), ರಸೀತಿ (OCR + ಘಟಕದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ) ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಪ್ರಶ್ನೆ (ಆಡಿಯೋ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್). ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಈ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಏಕೀಕೃತ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ.

ಲೇಬಲಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಗೆ 2-ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು ಮತ್ತು 3-ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರ ಒಮ್ಮತದ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಇಂಟರ್-ಅನೋಟೇಟರ್ ಒಪ್ಪಂದ (IAA) ಮತ್ತು ಕೊಹೆನ್ನ ಕಪ್ಪಾದಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಏಜೆಂಟ್ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅಪರೂಪದ ಆದರೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು: ತಪ್ಪಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ SKU ಗಳು, ನಕಲಿ ಸರಕುಗಳು, ಹಾನಿಗೊಳಗಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜಿಂಗ್. ದತ್ತಾಂಶ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಬ್ರಿಟ್ಲೆಸ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿತ ಎಡ್ಜ್-ಕೇಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗಿದೆ. ಆಕ್ಟಿವ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಎಐ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.