


Mengapa Automasi Anda Memerlukan Pengambilan Keputusan AI (dan bagaimana Wordware menyampaikan)
Kita semua telah mengalami keajaiban platform automasi tradisional seperti Zapier dan IFTTT. Mereka baik untuk menyambungkan aplikasi dan mengautomasikan mudah "jika ini, maka itu" urutan: penyerahan bentuk baru mencipta baris spreadsheet, mesej masuk yang mencetuskan peringatan kendur. Mudah, berkesan, dan menjimatkan masa yang besar untuk tugas asas.
Tetapi, betapa mudahnya aliran kerja sebenar anda?
Sebaik sahaja aliran kerja anda perlu memahami konteks yang bernuansa, mengendalikan kesilapan dengan anggun, atau mengendalikan data yang tidak berstruktur, alat -alat ini sering menemui halangan. Kesederhanaan mereka menjadikannya mudah digunakan, tetapi ia juga menjadi batasan.
Apabila peraturan mudah tidak mencukupi:
Pertimbangkan sokongan pelanggan. Sistem tiket mencurahkan dalam klip data yang tidak berstruktur, tangkapan skrin, penerangan pengguna yang kompleks. Sistem berasaskan peraturan boleh mengarahkan tiket berdasarkan beberapa kata kunci, tetapi mereka tidak dapat memahami konteks perbualan penuh, mengesan perbezaan antara kecemasan sebenar dan pertanyaan biasa, dan menguruskan laluan peningkatan kompleks yang melibatkan komunikasi dan pematuhan SLA. Ini tidak dapat dielakkan memerlukan campur tangan manual.
Satu lagi contoh mungkin mempertimbangkan pemprosesan invois. Anda mungkin telah menyediakan automasi mudah yang mencetuskan apabila invois baru diterima melalui lampiran e -mel. Mungkin ia akan mengekstrak e -mel penghantar dan cuba mengekstrak jumlah yang jelas ditandakan. Walau bagaimanapun, invois dunia sebenar tiba dalam format yang tidak terkira banyaknya-fail PDF adalah susun atur yang berbeza-beza, yang memerlukan imej OCR yang diimbas, dan bahkan butiran boleh dikebumikan di dalam badan e-mel.
Aliran kerja berasaskan peraturan asas berjuang sangat keras di sini. Ia tidak boleh mengekstrak item baris tertentu dari templat yang berbeza, memadankan butiran invois dengan pesanan pembelian yang sepadan (PO), mengesahkan nombor ID cukai untuk memastikan pematuhan, atau secara bijak menandakan kemungkinan invois pendua atau anomali halus yang mungkin menunjukkan penipuan.
Zap klasik semata -mata tidak dapat menghuraikan susun atur yang berbeza, melaksanakan logik pengesahan kompleks merentasi sistem, atau mempelajari corak yang membezakan invois yang sah dari invois yang bermasalah.
Memperkenalkan permohonan membuat keputusan AI dalam automasi
Ini adalah batasan automasi tradisional yang menyerlahkan keperluan pembangunan generasi akan datang: membuat keputusan yang didorong oleh AI.
Menggunakan keupayaan seperti pemahaman bahasa semulajadi (NLU), analisis sentimen dan pembelajaran adaptif, AI secara bijak boleh menyemak sebarang teks beban data, imej, input bentuk-dan membuat keputusan berasaskan konteks.
- Perlu menandakan e -mel merujuk kepada "rundingan semula kontrak" untuk semakan undang -undang? Model AI akan memahami kepentingannya.
- Mahu secara automatik menyambung semula tiket sokongan apabila sentimen pelanggan jatuh dengan tajam atau soalan berikutnya tidak dijawab? Enjin pembelajaran mesin boleh diproses secara dinamik.
Di sebalik tabir, sistem canggih ini sering menggabungkan lapisan orkestra dengan perkhidmatan AI yang berdedikasi: modul analisis teks, pengesan anomali, pokok keputusan yang berkembang, dan mekanisme penyembuhan diri yang dapat mencuba langkah-langkah yang gagal atau menaik taraf dengan betul ke pemprosesan manual.
Dengan cara ini, anda boleh mendapatkan aliran kerja yang didorong oleh data yang fleksibel yang sebenarnya bertambah baik dari masa ke masa.
Memahami Wordware: Membuat keputusan membuat AI boleh diakses
Ini membuka jalan untuk alat seperti Wordware, platform tanpa kod yang direka untuk membawa keputusan berkuasa AI ke dalam automasi anda. Ia membina konsep pencetus aksi yang biasa, tetapi termasuk pengaturcaraan bahasa semulajadi, penalaran konteks, dan pembelajaran adaptif-yang membolehkan anda akhirnya mengautomasikan aliran kerja kompleks yang membuat alat tradisional rumit.
Wordware secara unik menggabungkan empat elemen teras:
- Pengaturcaraan Bahasa Semulajadi: Huraikan aliran kerja yang anda mahukan dalam bahasa Inggeris yang mudah. Sebagai contoh: "Apabila prospek baru mengisi borang Google kami, mengkaji syarikat mereka dalam talian, mengira skor utama berdasarkan industri dan skala, laluan yang tinggi menuju ke saluran Slack Sales dan melampirkan ringkasan, menghantar e-mel selamat datang kepada yang lain."
- AI-FIRST ENGINE: Wordware menggunakan model AI yang canggih (seperti GPT-4O, Claude 3.7, kebingungan sonar-Pro, penyebaran stabil) untuk mengekstrak data berstruktur dari teks yang tidak berstruktur, meringkaskan input, mengesan emosi, menganalisis imej, dan membuat keputusan cawangan pintar.
- Integrasi yang luas: Sambungkan alat yang sudah anda gunakan. Dengan lebih daripada 2,000 integrasi - dari Google Workspace dan Slack ke Salesforce, HubSpot dan Supabase - Wordware dengan lancar sesuai dengan ekosistem anda yang sedia ada.
- Aliran Kerja Adaptif: Sistem boleh belajar. Setiap pengecualian, pembetulan manual, atau perubahan dalam format data memberikan maklum balas, yang membolehkan AI meningkatkan logik keputusannya dari masa ke masa dan mengurangkan keperluan pelarasan manual.
Menggabungkan elemen teras ini, anda mendapat alat automasi berkuasa AI yang menyokong ciri-ciri berikut:
- Pembina Penerangan Satu Masa
- Titik membuat keputusan pintar
- Penyembuhan diri dan menaik taraf
- Pemantauan dan maklum balas visual
- Templat siap sedia
Berikut adalah paparan editornya, di sinilah sihir berlaku:
Kes Penggunaan Dunia yang Didorong oleh Wordware
Berikut adalah beberapa senario di mana pembina telah menggunakan wordware untuk memberi tumpuan kepada aktiviti bernilai tinggi yang mendorong perniagaan mereka:
Persijilan Kelayakan Pintar Pintar: Secara automatik menjaringkan petunjuk masuk, merangkak laman web, memperkayakan data dan memohon peraturan tersuai. Laluan popular membawa kepada Slack (dan juga datang dengan AI yang diperibadikan untuk menghasilkan imej!) Dan memupuk petunjuk lain melalui e -mel.
Smarter Slack Support Robot: Menangkap permintaan sokongan, biarkan Wordware mencari asas pengetahuan anda atau dokumen, meringkaskan penemuan yang relevan, dan pos jawapan ringkas kembali ke saluran.
Nota Mesyuarat Automatik Sync: Ambil nota dalam tanggapan atau aplikasi kegemaran anda. Wordware mengekstrak kenalan, item tindakan, dan keputusan utama dan secara automatik mencipta atau mengemas kini rekod dalam CRM anda seperti HubSpot.
Penyelidikan Kalendar Aktif: Tambah mesyuarat ke Kalendar Google. Wordware secara automatik mengkaji peserta, mendapati resume dan pautan yang berkaitan, dan menambah pengenalan ringkas ringkas terus ke deskripsi acara kalendar.
kesimpulannya
Apabila konteksnya penting, automasi tradisional bertemu dengan kesesakan. Wordware direka untuk senario ini -memahami emosi, ekstrak maklumat terkubur, dan menyesuaikan diri dengan perubahan. Pendekatan AI-First bukan sahaja memproses data yang kompleks, tetapi juga belajar dari setiap interaksi. Tidak seperti "proksi autonomi" legap, Wordware memberikan ketelusan, kawalan dan keupayaan untuk meleleh dengan cepat dalam bahasa semula jadi.
Pengasas Filip Kozera dan Robert Chandler percaya bahawa AI harus meningkatkan daripada menggantikan kepakaran manusia, yang mendorong mereka untuk membina alat automasi pintar. Visi ini juga disokong paling baik, kerana Wordware adalah sebahagian daripada kohort Summer 2024 Y Combinator dan juga menerima pusingan benih YC terbesar dalam sejarah - $ 30 juta.
Anda boleh mendaftar untuk Wordware secara percuma dan sambungkan aplikasi pertama anda dalam beberapa minit. Kemudian gunakan petua mudah untuk mereka bentuk aliran kerja AI yang didorong oleh AI pertama anda. Berhenti debugging dan mula membina aliran kerja generasi akan datang!
Untuk memulakan dengan cepat, terdapat beberapa templat percuma yang ada
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Automasi Anda Memerlukan Pengambilan Keputusan AI (dan bagaimana Wordware menyampaikan). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Program perintis ini, kerjasama antara CNCF (Yayasan Pengkomputeran Native Cloud), pengkomputeran ampere, equinix metal, dan digerakkan, menyelaraskan ARM64 CI/CD untuk projek GitHub CNCF. Inisiatif ini menangani kebimbangan keselamatan dan prestasi lim

Tutorial ini membimbing anda melalui membina saluran paip pemprosesan imej tanpa pelayan menggunakan perkhidmatan AWS. Kami akan membuat frontend next.js yang digunakan pada kluster ECS Fargate, berinteraksi dengan Gateway API, Fungsi Lambda, Bucket S3, dan DynamoDB. Th

Tinggal maklumat mengenai trend teknologi terkini dengan surat berita pemaju teratas ini! Senarai ini menawarkan sesuatu untuk semua orang, dari peminat AI ke pemaju backend dan frontend yang berpengalaman. Pilih kegemaran anda dan menjimatkan masa mencari rel

Teka -teki dan penyelesaian CI/CD untuk perisian sumber terbuka dalam seni bina ARM64 Menggunakan perisian sumber terbuka pada seni bina ARM64 memerlukan persekitaran CI/CD yang kuat. Walau bagaimanapun, terdapat perbezaan antara tahap sokongan ARM64 dan seni bina pemproses tradisional x86, yang sering merugikan. Pemaju komponen infrastruktur untuk pelbagai seni bina mempunyai jangkaan tertentu untuk persekitaran kerja mereka: Konsistensi: Alat dan kaedah yang digunakan di seluruh platform adalah konsisten, mengelakkan keperluan untuk mengubah proses pembangunan disebabkan penggunaan platform yang kurang popular. Prestasi: Platform dan mekanisme sokongan mempunyai prestasi yang baik untuk memastikan senario penempatan tidak terjejas oleh kelajuan yang tidak mencukupi apabila menyokong pelbagai platform. Liputan Ujian: Kecekapan, Pematuhan dan

Pembangunan perisian telekom yang disesuaikan tidak dapat diragukan lagi merupakan pelaburan yang besar. Walau bagaimanapun, dalam jangka masa panjang, anda mungkin menyedari bahawa projek sedemikian mungkin lebih kos efektif kerana ia dapat meningkatkan produktiviti anda seperti penyelesaian siap sedia di pasaran. Memahami kelebihan yang paling penting untuk membina sistem telekomunikasi yang disesuaikan. Dapatkan ciri tepat yang anda perlukan Terdapat dua masalah yang berpotensi dengan perisian telekomunikasi di luar rak yang boleh anda beli. Sesetengah kekurangan ciri berguna yang dapat meningkatkan produktiviti anda dengan ketara. Kadang -kadang anda dapat meningkatkannya dengan beberapa integrasi luaran, tetapi itu tidak selalu cukup untuk menjadikannya hebat. Perisian lain mempunyai terlalu banyak fungsi dan terlalu rumit untuk digunakan. Anda mungkin tidak akan menggunakan beberapa perkara ini (tidak pernah!). Sebilangan besar ciri biasanya menambah harga. Berdasarkan keperluan anda

Kita semua telah mengalami keajaiban platform automasi tradisional seperti Zapier dan IFTTT. Mereka baik untuk menyambungkan aplikasi dan mengautomasikan mudah "jika ini, maka itu" urutan: penyerahan bentuk baru mencipta baris spreadsheet, mesej masuk yang mencetuskan peringatan kendur. Mudah, berkesan, dan menjimatkan masa yang besar untuk tugas asas. Tetapi, betapa mudahnya aliran kerja sebenar anda? Sebaik sahaja aliran kerja anda perlu memahami konteks yang bernuansa, mengendalikan kesilapan dengan anggun, atau mengendalikan data yang tidak berstruktur, alat -alat ini sering menemui halangan. Kesederhanaan mereka menjadikannya mudah digunakan, tetapi ia juga menjadi batasan. Apabila peraturan mudah tidak mencukupi: Pertimbangkan sokongan pelanggan. Data yang tidak berstruktur dicurahkan ke dalam sistem tiket -clat klip, tangkapan skrin, lukisan pengguna yang kompleks
