ניתוח טקסט ועיבוד שפה טבעית
הרחיבו את היכולות החדשניות של המוצרים שלכם עם מערכות AI לעיבוד טקסט המבוססות על מודלים מתקדמים של שפה.
arrow_circle_right כיצד נוכל לסייע
האם ברצונך לעבד מסמכים וטקסטים בהיקף רחב?
אנו יכולים לתמוך בכם בבניית מסמכים ומודלי AI לעיבוד טקסט. יש לנו רקורד מוכח של שימוש במודלי NLP ו-Generative AI מודרניים כמו Google Gemini או OpenAI GPT כדי להאיץ ולייעל תהליכים עסקיים.
AI גנרטיבי ומודלים לשוניים גדולים
מודלים לשוניים גדולים כמו ChatGPT ו-GPT-4 של OpenAI מאומנים על כמויות עצומות של נתונים ויכולים לייצר טקסט איכותי הדומה לטקסט אנושי במגוון סגנונות והקשרים. יש לנו ניסיון בשימוש במודלים אלה לשיפור חוויית הלקוח באמצעות AI שיחתי כגון צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים, אוטומציה של יצירת תוכן למגוון מקרי שימוש והפקת תובנות מנתונים לא מובנים. תנו לנו לעזור לכם לנצל את הכוח של Generative AI כדי להעלות את העסק שלכם לשלב הבא.
חילוץ מידע
באמצעות מתקדםd מודלים לשוניים, אנו יכולים ליצור במהירות מערכות AI לחילוץ מידע מזהה אישי (PII), ביטויים מרכזיים החשובים למסמך הנתון או לישות מזוההiכגון שמות אנשים, ארגוניsפעולות, מיקומים או תגיות טכנולוגיה. המידע שחולץ יכול לשמשd לאוטומציה של עיבוד מסמכים ב- ארגוניsation.
הדגמה שלנו: שימוש בדוחות כספיים לחיזוי מחירי מניות (מחירים עצלים)
סיווג טקסט
עיבוד מסמכים משתנה לעתים קרובות בהתאם לקטגוריה או לסוג שלהם. הזמנות לקוח או תביעות מטופלות באופן שונה בהתאם למוצר שאליו הן מתייחסות. תשובות לקוח יכולות להיות נוקד, והמלצות שונות יכולות להיות מוצגות בהתבסס על קלט הלקוח. בניית מנועי סיווג טקסט מותאמים אישית יכולים לסייע בהאצה או באוטומציה מלאה של עיבוד טקסט או מסמכים.
הדגמה שלנו: התאמת עובדים למשרה מציע ופרויקטים
ניתוח סנטימנט
מדידת הסנטימנט של תביעות לקוחות, משוב או דעות מקוונות משמשת חברות כדי לעקוב אחר מה שלקוחותיהן חושבים על המוצרים או השירותים ולהודיע ולהתריע במקרים שבהם המוניטין של החברה עלול להיפגע. ניתן להשתמש בכך כדי להחיל שירות לקוחות אדפטיבי, לספק תובנות בזמן אמת לנציגים, להאיץ הסלמות ולהפחית נטישת לקוחות.
קראו עוד על ניתוח סנטימנט לקוחות ב- מאמר.
הדגמה שלנו: ניטור מגמות בשוק העבודה
איכות נתונים וכפילות
ניתן להשתמש בטכניקות NLP מודרניות כדי לחקור ולשמור על איכות מסדי הנתונים at ברמה גבוהה. מסדי נתונים הכולל שמות מוצרים אוחשבוןs של חומרים מכילים לעתים קרובות רשומות כפולות, מה שהופך אותם למאתגר to analyse ולאגד. מודלים של AI יכולים לסייע בקיבוץ אותם מוצרים, לצמצם נתונים שכפול ולזהות נוסף מטא-דאטה כמו נפחי מוצרים.
השותפויות שלנו
arrow_circle_right תיק עבודות
צפו בסיפורי הצלחה נוספים של הלקוחות שלנו
arrow_circle_right הצוות שלנו
הכירו את המומחים שלנו
arrow_circle_right הבלוג שלנו
מאמרים מומלצים
arrow_circle_rightצרו קשר