上下文中的自动化
结果连接到工作流程中的下一个任务。
人工智能解决方案
价值始于用例。
我们将人工智能置于特定任务中：将文档分配给货件、支持查询或协助操作。生产应用、原型和开发工作将单独介绍。
有用的信息
数据查询和报告支持日常工作。
明确的成熟度级别
生产应用程序与开发工作仍然不同。
两大专业领域，服务于具体任务。
基于 LLM 的解决方案
将语言模型与现有软件和业务流程连接，让 AI 在日常工作中创造价值。
- 在定制软件中嵌入 LLM 编排与执行环境（harness）
- 为具体任务构建专用智能体
- 为现有软件和数据源提供 MCP 集成
机器视觉与文档理解
从图像、视频和文档中提取可用于业务流程的信息：识别内容、跟踪变化并解读事件。
- 基于摄像头的目标检测与跟踪
- 通过分割区分图像中的各个对象
- 事件识别与评估
- 文档分类与流程集成
能力
我们连接什么？
文件处理
生产中：自动分类、发货分配和元数据比较。
自然语言查询
在生产中：自然语言问题支持的数据库查询。
AIOps 和业务报告
在生产中运行的运营支持和 BI 解决方案。
基于知识的答案
原型：RAG 方法将答案与知识体系联系起来。
工作流程
该流程如何运作
这些步骤说明了该方法。配置和实现是针对特定任务而设计的。
任务和数据
确定具体的工作流程步骤和可用数据。
整合和评估
在工作流程中开发解决方案并评估其结果。
操作及异常处理
确定结果的使用方式以及需要人工参与的地方。
实践中
一份文件、一次运输、一次联系。
在物流系统中，人工智能自动对文档进行分类，将其分配给货运并比较元数据。当文档处理遇到困难时，人们会进行干预。
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常见问题
所有这些应用程序都已投入生产吗？
不会。文档排序、自然语言数据查询、AIOps 和 BI 在生产中运行。 RAG 是一个原型，而 WebWaste 计算机视觉正在开发中。
人工智能会消除所有人工检查吗？
不会。物流文件工作流程需要人工干预以应对异常情况。其他用例的审核流程是单独定义的。
我们应该从哪里开始？
通过特定的重复任务和对可用数据的审查。发现或原型可以独立调试。
下一步
让我们讨论一下您的下一个项目。
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