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AI

Cars24 如何用 OpenAI 扩展百万分钟对话,并追回流失线索

来源: openai.com 37
当语音与聊天机器人从演示环境进入真实业务,挑战便不再只是“模型能否回答问题”,而是能否稳定承接海量会话、识别高价值线索,并把复杂任务安全地交给企业系统。Cars24 使用 OpenAI 驱动的语音和聊天智能体,每月处理超过 100 万分钟的对话,并追回了 12% 的流失线索;与此同时,智能体工作流也开始进入公司内部的更多团队。 汽车交易会话通常横跨多个...

把 AI 从“会回答”变成“可控协作”:更安全、更高效的人机交互方法

来源: spring.io 32
围绕 Russ Miles 与 AI 交互的这期播客,标题点出了一个值得工程团队重视的问题:使用 AI 的目标不只是更快生成答案,还要让交互过程更安全、结果更容易验证,并且真正提高交付效率。由于来源摘要没有提供具体访谈细节,下面不把某套方法归因于嘉宾,而是基于这一主题给出一套可以落地的工程实践。 很多团队把 AI 当作一个输入问题、立即获得答案的函数:...

应用开发者到底需要懂多少数据库:从 ER 图到事务与索引

来源: postgr.es 28
多数应用开发者并不想成为 DBA,只希望数据库稳定地待在后台。但数据库并不是一个可以完全隐藏的实现细节:数据模型、约束、事务和索引会直接决定应用能否保持正确,以及它在数据增长后是否仍然可用。 真正需要掌握的不是每一种数据库内部算法,而是一组能够支撑日常开发决策的核心概念。ER 图是很好的起点,因为它迫使我们明确对象、属性、关系和基数,再把这些业务规则落...

把地产金融文档处理从数天压缩到分钟:在 AWS 上构建智能文档引擎

来源: aws.amazon.com 35
地产金融业务中的文档并不只是“等待 OCR 的 PDF”。一份贷款材料可能混合评估报告、租约、财务报表、施工预算和扫描附件,后续还要经过拆分、分类、字段提取、规则判断与跨文档推理。Built 与 AWS 生成式 AI 创新中心、AWS 合作伙伴 AND Digital 及 AWS 客户团队合作,构建了一套可扩展的 AI 文档处理引擎,将部分原本需要数天...

用 Amazon Bedrock 与 MCP Server 构建可调用的视觉智能

来源: aws.amazon.com 28
视觉模型并不难调用,难的是把“读取图片、选择模型、组织提示词、解析结果、执行后续动作”稳定地接入不同应用。Computer Vision MCP Server 展示了一种更清晰的做法:把视觉能力封装成 MCP 工具,通过统一接口交给 AI Agent 调用,再由 Amazon Bedrock 中的多模态模型完成图像理解。 这种架构的价值不只在于少写几段...

用 CloudWatch 自定义仪表盘集中监控跨账号、跨区域的 SageMaker Pipelines

来源: aws.amazon.com 21
当 SageMaker Pipelines 分散在多个 AWS 账号和区域后,排查一次训练流水线失败,往往要经历切换账号、切换区域、搜索流水线、检查执行状态等步骤。来源方案通过 Amazon CloudWatch 自定义仪表盘集中展示这些流水线的运行信息,并提供可定制的 AWS CDK 基础设施示例,使监控入口可以随账号和区域扩展。 CloudWatc...

从 Shippy 的构建过程看 Agent 工程:循环、工具、状态与安全边界

来源: huggingface.co 38
来源只提供了标题,没有披露 Shippy 的架构、模型、工具集或运行环境。因此,本文不把具体实现归因于原项目,而是围绕“构建一个 Agent 会教会我们什么”这一主题,给出一套可以落地验证的工程方法。 Agent 与普通聊天应用的区别,不在于提示词更长,而在于模型能够观察环境、选择动作、调用工具,并根据结果继续决策。一旦系统进入这个循环,工程重点就从“...

模型路由看似简单,真正困难的是把决策变成可控系统

来源: huggingface.co 25
模型路由的初版通常只需要一个条件判断:简单请求交给便宜模型,复杂请求交给能力更强的模型。但系统一旦进入生产环境,路由器就必须同时面对质量、延迟、成本、上下文长度、工具支持、配额和故障恢复。此时,问题已经不再是“选哪个模型”,而是“如何在不确定条件下执行可解释、可回退、可观测的决策”。 由于来源只提供了标题而没有具体实现细节,下面的策略和代码属于一种可实...

HAMi 进入 CNCF 孵化阶段:GPU 共享与碎片治理走向云原生主航道

来源: cncf.io 31
CNCF 技术监督委员会(TOC)已投票接纳 HAMi 成为 CNCF 孵化项目。对 AI 基础设施团队来说,这不仅是一次项目状态升级,也意味着一个长期存在的问题获得了更明确的云原生治理路径:昂贵的 GPU 虽然已经被 Kubernetes 纳管,却仍可能因为分配粒度过大、工作负载需求不均而产生资源碎片。 传统 Kubernetes 调度通常把扩展资源...

Agentic AI 从试点走向生产,网络为何成了关键控制面

来源: cloud.google.com 39
企业并不缺少 AI 试点,真正困难的是把试点变成可治理、可观测、可持续运行的生产系统。IDC 的 2026 AI in Networking Special Report Survey 指出,阻碍 AI 项目落地的核心问题越来越偏向基础设施:32.6% 的受访者提到安全顾虑,26.8% 提到自动化挑战,24.7% 则受限于人员时间和技能。 Agenti...