පරිගණක දැක්ම මගින් බල ගැන්වෙන නියෝජිත AI නියෝජිතයන් තොග, වැරදි ස්ථානගත අයිතම හෝ හැකිලීම හඳුනා ගනී.

නියෝජිතයින් තරඟකරුවන්ගේ දත්ත, ඉල්ලුම් රටා සහ ප් රවර්ධන මත පදනම්ව ආසන්න කාලීනව මිල වෙනස් කරයි.

බහුමාධ් ය AI පද්ධති OCR, හැඟීම් විශ්ලේෂණය ටැග් කිරීම සහ NER (නම් කරන ලද ආයතන හඳුනා ගැනීම) පාරිභෝගිකයා සමාලෝචන සහ සහාය ඉල්ලීම්වලට ප් රතිචාර දැක්වීම සඳහා ඒකාබද්ධ කරයි.

AI නියෝජිතයින් සංකීර්ණ සැපයුම් ප් රවාහයන් ගබඩා, ගුවන් යානා සහ සිල්ලර වෙළෙන්දන් හරහා වාදනය කරන අතර ඒවා සිදුවීමට පෙර බාධක හඳුනා ගනී.

නිෂ්පාදිතය, පැකේජය සහ ප් රමාණය මට්ටමින් පෙට්ටි සහ ඛණ්ඩනය කිරීම.

ව් යුහගත දත්ත කට්ටල සඳහා ඉන්වොයිසි, රිසිට්පත් සහ ලේබල් මත.

පෙළ සහ රූප වලින් වෙළඳ නාමය, රසය, පරිමාව හෝ මිල වැනි ගුණාංග උපුටා ගැනීම.

පාරිභෝගික විමර්ශන, ඇමතුම් ලිපිගොනු සහ සමීක්ෂණ දත්ත හරහා NLP නිර්දේශ එන්ජින් පුහුණු කිරීමට.

භාෂා 200+ පුරා ඇසුරුම් සහ නිෂ්පාදන පිටපතක් අනුවර්තනය කිරීම.

සිල්ලර දත්ත කට්ටල බොහෝ විට රූප, පෙළ සහ ශ් රව් ය ඒකාබද්ධ කරයි. නිදසුන: රාක්ක ඡායාරූපයක් (රූප ඛණ්ඩනය), රිසිට්පත (OCR + ආයතනය නිස්සාරණය), සහ හ voice විමසුමක් (ශ් රව් ය පිටපත් කිරීමක්). බහුමාධ් ය විශ්ලේෂණ නල මාර්ග මෙම සංඥා ඒකාබද්ධ දත්ත කට්ටලවලට ඒකාබද්ධ කරයි.

ලේබල් කිරීමේ දෝෂ අවම කිරීම සඳහා ඉහළ නිරවද් යතාවයට 2-ජජ්ජ සහ 3-ජජ්ජ සම්මුති ආකෘති අවශ් ය වේ. Inter-Annotator Agreement (IAA) සහ Cohen's Kappa වැනි ප් රමිතික ඇනොටේටර් හරහා අනුකූලතාව ගණනය කිරීම සඳහා භාවිතා වේ.

නියෝජිත AI නියෝජිතයන් දුර්ලභ නමුත් තීරණාත්මක නඩු හැසිරවිය යුතුය: වැරදි ලෙස ලේබල් කරන ලද SKUs, ව් යාජ භාණ්ඩ, හානියට පත් ඇසුරුම්. දත්ත නල මාර්ග brittleness වැළැක්වීම සඳහා ඉලක්කගත අද්දර-නඩුව annotation අවශ්ය වේ.

අනුකලනය (annotation) යනු අනුකලනය (iterative) යි. සක් රිය ඉගෙනුම් රාමු මගින් නියෝජිත AI නියෝජිතයින්ට අවිනිශ්චිත සාම්පල සඳහා විමසීමට ඉඩ සලසයි, දත්ත කට්ටල ගතිකව පරිණාමය වන බව සහතික කරයි.