• අර්ථ දැක්වීම: නියෝජිත AI බහුවිධ නියෝජිතයින්ගෙන් සමන්විත ඉලක්ක-යොමු කළ පද්ධතියක් ලෙස.
• සාම්ප් රදායික AI එදිරිව ප් රධාන අවකලනය: ස්වයං පාලනයක්, වාද් ය වෘන්දයක්, අනුවර්තනය වීමේ හැකියාව.
• රාමු වැදගත් වන්නේ ඇයි: පුනරාවර්තනය, අවදානම් කළමනාකරණය, පිරිවැය පාලනය, අනුකූලතාවය.

1. සංගීත සංදර්ශන රාමුව: බහු නියෝජිත සම්බන්ධීකරණ රටා: සැලසුම්කරු-විධායකයා, අධීක්ෂක-සේවකයා, සම-සම-කිරීමට. එක් එක් භාවිතා කිරීමට විට (ව්යවසාය වැඩ ප්රවාහ, තොරතුරු තාක්ෂණ මෙහෙයුම්, තීරණ බර පරිසර). වාදනය සක් රීය කරන මෙවලම් සහ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය (උදා: LangGraph, AutoGen, uTask).
2. පරිපාලන සහ අවදානම් රාමුව: අනුකූලතාව සඳහා ආරක්ෂක (SOC2, GDPR, විගණනය). භූමිකාව පදනම් කරගත් ප් රවේශ පාලනය සහ ප් රතිපත්තිය බලාත්මක කිරීම. "අසමත්-ආරක්ෂිත" නිර්මාණය: පෙරළීම, අධීක්ෂණය, සිද්ධි ප්රතිචාරය.
3. ඇගයීම සහ තත්ත්ව රාමුව: අඛණ්ඩ ඇගයීම් ලූප්. නියෝජිතයා මිණුම් සලකුණු සඳහා රන් දත්ත කට්ටලයක් නිර්මාණය. එජ් කේස් සඳහා මානව-ඉන්-ලෝප් සම්මුතිය.
4. පරිමාණය සහ යෙදවුම් රාමුව: දෙමුහුන් යෙදවුම්: on-prem, පෞද්ගලික වලාකුළු, අද්දර උපාංග. තත්පරයකට ගනුදෙනු දහස් ගණනක් හරහා නියෝජිතයන් කිරීම සඳහා කාර්ය ප් රවාහ රටා. විෂය උදාහරණය: ගෝලීය පරිමාණයෙන් IT සිද්ධි ප්රතිකාර නියෝජිතයන්.

• නියමු → නිෂ්පාදනයේ සිට වේගවත් මාවත.
• පුරෝකථනය කළ හැකි මෝස්තර රටාවන් හරහා පිරිවැය ප් රශස්තිකරණය.
• සමාගමක ආයෝජනය කිරීමේ අවදානම අඩු කිරීම.
• බහු නියෝජිත පද්ධති හරහා ROI මිනුම් වැඩි දියුණු කිරීම.

Uber AI විසඳුම් වලදී, අපි අභ් යන්තර පද්ධති සඳහා නියෝජිත වාද් ය වෘන්ද රාමු ක් රියාත්මක කර ඇත — මාර්ගගත කිරීම, වංචා හඳුනා ගැනීම, පාරිභෝගිකයා තෝරා ගැනීම් — සහ දැන් මෙම විශේෂ ise තාව ව් යවසායන් දක්වා ව් යාප්ත කර ඇත.

අපගේ uTask වාද් ය වෘන්ද වේදිකාව සහ uLabel දත්ත ගුණාත්මක කාර්ය ප් රවාහයන් පළමු දිනයේ සිටම පරිපාලනය සහ පුනරාවර්තනය ඇතුළත් කර ඇත.

රාමුව අත් යවශ් ය නොවේ. ඔවුන් ව්යවසාය සූදානම් පද්ධති වලින් පර්යේෂණාත්මක AI නියෝජිතයන් වෙන් කරන පදනම වේ.

Uber AI විසඳුම් මඟින් ඔබේ ව් යවසායයට නියෝජිත AI රාමු පරිමාණයෙන් අනුගමනය කිරීමට උපකාරී වන ආකාරය දැන ගන්න. අදම ආදර්ශනයක් → වෙන්කරවා ගන්න.