कॉम्प्युटर व्हिजनद्वारे समर्थित एजंटिक एआय एजंट्स स्टॉकआउट्स, चुकलेल्या वस्तू किंवा संकोचन शोधतात.

एजंट्स स्पर्धक डेटा, मागणीचे नमुने आणि प्रमोशन्सच्या आधारे जवळपास वास्तविक वेळेत किमती समायोजित करतात.

मल्टीमोडल एआय सिस्टम्स ग्राहकांच्या पुनरावलोकनांना आणि सहाय्य विनंत्यांना प्रतिसाद देण्यासाठी ओसीआर, सेंटिमेंट विश्लेषण टॅगिंग आणि एनईआर (नेमड एंटिटी रेकग्निशन) एकीकृत करतात.

एआय एजंट्स वेअरहाऊसेस, फ्लीट्स आणि किरकोळ विक्रेते यांच्यामध्ये जटिल लॉजिस्टिक्स प्रवाहाची व्यवस्था करतात, अडथळे येण्यापूर्वीच शोधून काढतात.

उत्पादन, पॅकेज आणि आकार स्तरावर बाउंडिंग बॉक्स आणि विभाजन.

संरचित डेटासेटसाठी इनव्हॉइस, पावत्या आणि लेबल्सवर.

मजकूर आणि प्रतिमांमधून ब्रँड, चव, व्हॉल्यूम किंवा किंमत यासारखी वैशिष्ट्ये मिळवणे.

एनएलपी शिफारस इंजिनांना प्रशिक्षित करण्यासाठी ग्राहक पुनरावलोकने, कॉल ट्रान्सक्रिप्ट्स आणि सर्वेक्षण डेटा.

200+ भाषांमध्ये पॅकेजिंग आणि उत्पादन कॉपी स्वीकारण्यासाठी.

रिटेल डेटासेटमध्ये अनेकदा प्रतिमा, मजकूर आणि ऑडिओ एकत्रित केले जातात. उदाहरण: शेल्फ फोटो (इमेज विभाजन), पावती (ओसीआर + एंटिटी एक्सट्रॅक्शन) आणि व्हॉईस क्वेरी (ऑडिओ ट्रान्सक्रिप्शन). मल्टीमोडल एनोटेशन पाइपलाइन्स या सिग्नल्सना युनिफाइड डेटासेटमध्ये एकीकृत करतात.

लेबलिंग त्रुटी कमी करण्यासाठी उच्च अचूकतेसाठी 2-न्यायाधीश आणि 3-न्यायाधीशांचे संमती मॉडेल्स आवश्यक आहेत. इंटर-एनोटेटर एग्रीमेंट (IAA) आणि कोहेन्स कप्पा यासारख्या मेट्रिक्सचा वापर भाष्यांमध्ये सुसंगतता मोजण्यासाठी केला जातो.

एजंटिक एआय एजंट्सनी दुर्मिळ परंतु गंभीर प्रकरणे हाताळली पाहिजेत: चुकीचे लेबल केलेले एसकेयू, बनावट वस्तू, खराब झालेले पॅकेजिंग. ठिसूळपणा टाळण्यासाठी डेटा पाइपलाइन्सना लक्ष्यित एज-केस एनोटेशन आवश्यक आहे.

भाष्य म्हणजे पुनरावृत्ती. ॲक्टिव्ह लर्निंग फ्रेमवर्क्समुळे एजंट एआय एजंट्सना अनिश्चित नमुन्यांची चौकशी करण्याची परवानगी मिळते, ज्यामुळे डेटासेट डायनॅमिक पद्धतीने विकसित होतात याची खात्री होते.