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MLFRAME Reply
Notre framework basé sur l'IA permet de créer rapidement des modèles génératifs conversationnels, favorisant ainsi le développement et le partage des connaissances.
NOTRE FRAMEWORK
MLFRAME Reply est un cadre qui s'appuie sur l'IA générative pour créer des modèles génératifs applicables à des domaines de connaissance spécifiques, améliorant ainsi l'expérience client.
Innovation basée sur l'IA dans le domaine de la gestion des connaissances
Développé grâce à l'expertise de Machine Learning Reply, une société spécialisée dans l'IA qui fait partie du groupe Reply, MLFRAME Reply représente un changement transformateur dans la gestion des connaissances.
MLFRAME Reply applique une méthodologie propriétaire pour analyser les bases de données, former les algorithmes et valider les résultats sur les meilleures technologies d'IA. Cela permet la création rapide de modèles conversationnels génératifs applicables à des domaines de connaissances spécifiques de l'entreprise.
Ce framework agit comme un moteur qui extrait des connaissances par le biais du langage naturel, les ré-agrège et les redistribue sous forme de conversation. Il renforce la composante "intelligence artificielle" qui sous-tend la nouvelle génération de systèmes d'interaction de type humain, tels que les assistants numériques et les humains numériques.
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Une nouvelle approche à la modélisation des connaissances des entreprises
MLFRAME Reply introduit une méthode innovante d'analyse et de modélisation des bases de connaissances utilisées dans les modèles conversationnels basés sur l'IA générative, permettant le développement de modèles avancés capables de soutenir des conversations complexes et de reconnaître les relations entre des concepts similaires sans formation spécifique.
L'application de MLFRAME Reply à la modélisation des bases de connaissances aide les utilisateurs en entreprise à représenter rapidement un domaine de connaissances, améliorant ainsi l'organisation et l'analyse de grands volumes de données diverses. Les modèles graphiques mettent en évidence les nœuds et les relations clés, améliorant l'analyse et automatisant la mise en correspondance des sujets clés, réduisant ainsi le besoin de nettoyage et de révision manuels des données pendant la formation au modèle.
Modèles génératifs personnalisés
MLFRAME Reply permet aux entreprises de personnaliser et d'optimiser les grands modèles linguistiques (LLM) à l'aide de leurs données propriétaires, ouvrant ainsi une nouvelle dimension aux capacités de l'IA générative. Son impact s'étend au-delà des opérations internes, permettant un partage fluide des connaissances à l'intérieur et au-delà des frontières organisationnelles.
Intégration avec les interfaces conversationnelles
MLFRAME Reply permet l'intégration des systèmes conversationnels sophistiqués, notamment des assistants numériques, des humains numériques, etc. Ces systèmes peuvent être utilisés à la fois à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation, amplifiant ainsi l'engagement et l'interaction.
Communication améliorée
avec les clients
Grâce à des modèles génératifs personnalisés, il est possible d'enrichir la communication avec les clients et les services commerciaux. Cela permet d'apporter des réponses claires et contextuelles aux demandes des clients, favorisant ainsi une meilleure compréhension et une plus grande satisfaction.
Support complet
des modèles
MLFRAME Reply fournit un support complet tout au long du développement du modèle. De l'établissement d'une base de connaissances solide dans un domaine spécifique à l'élaboration de modèles génératifs basés sur des techniques de recherche d'informations et de LLM, en passant par le perfectionnement à l'aide de techniques adaptées à la complexité des cas d'utilisation individuels.
Découvrez-en plus sur MLFRAME Reply avec l'aide de nos experts pour améliorer le partage des connaissances au sein de l'entreprise grâce à des modèles conversationnels génératifs.
Machine Learning Reply est la société du groupe Reply spécialisée dans la fourniture de services et de solutions d'intelligence artificielle, en orientant ses clients vers un processus de numérisation et en les aidant à devenir plus compétitifs et axés sur les données grâce à l'adoption des technologies d'analyse intelligente, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Forte d'une vaste expérience dans le domaine de l'apprentissage profond, de la vision artificielle, du traitement du langage naturel et de la modélisation prédictive, l'entreprise aide ses clients à améliorer leurs activités en mettant à leur disposition des équipes de développement hautement expérimentées.
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