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如何利用AI优化知识中台的用户体验

随着人工智能(AI)技术的飞速发展,将AI融入知识中台的设计与优化中,已成为提升用户体验、增强用户满意度与参与度的重要途径。...本文将从用户界面优化、智能交互设计、个性化推荐及持续学习优化四个方面,探讨AI如何助力知识中台的用户体验升级。...例如HelpLook,在可以0代码搭建知识中台的同时,内置AI问答机器人和AI智能搜索服务,为客户提供即时支持。可以通过【LookLook111】体验HelpLook。...此外,AI还能自动收集用户反馈,形成闭环反馈机制,帮助知识中台团队不断优化内容质量、调整教学策略,确保学习体验的持续改进。结语总之,AI技术的引入为知识中台的用户体验优化提供了强大的技术支持。...未来,随着AI技术的不断成熟与普及,知识中台的用户体验将迎来更加广阔的发展前景。

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哪里不知道“瞄”哪里,这项AI黑科技,打开手机就能体验

乾明 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 哪里不懂,直接拿着手机对准哪里就行了。 比如柜子里的化妆品,到底哪个是哪个?对着扫一下就行了: ?...这是百度App中的黑科技,也是百度秀出的AI技术新高度。 在一年一度的百度AI开发者大会上,百度高级副总裁、移动生态事业群组总经理沈抖拿着手机,打开百度App做了这样一个演示。...结合百度智能小程序等移动生态中的配套服务,形成了百度独特的AI落地路径。 ? 百度移动生态靠AI形成差异化 如此应用和能力,一方面是百度在移动领域技术变革的直接展示。 怎样用AI来提升用户体验?...百度能够将其集成App中,带来更加直观的体验,也能从中窥见其多年来在AI领域的积累。 而且,这样的AI技术会对用户体验和生活,带来颠覆性改变。...如果还有人问百度AI变革如何开始,答案是早已开始,比如打开百度App就能体验。 — 完 —

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    好的工作想法从哪里来

    两年前,曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错的选择。...学生年代,作为老师的一个不成器弟子,学术上没有什么建树,幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打,虽然换了个环境,但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候,其实心里有底也没底。...三维排列组合还不够,防守方视角还可以再交叉一个事前事中事后的时间维度,所以做的事情又可细分为:普通员工误用数据的事前检测、事中感知、事后溯源三个点,每一个点都是独一无二有自己定位的点,简称“不卷点”。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理的基本思路 来都来了。

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    所谓好的用户体验

    所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢?...工作中时常遇到需求方的挑战,相信你也遇到过这样的情况:你觉得这个地方放上个广告是不合适的,但又找不到理由说服需求方,特别是当她拿出 KPI 的时候。...好像有点跑题了,这次的思考是:并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢?...上面的唠叨是一个引子,结果就是"不能赚钱的交互不是好交互",简单的说就是好的交互可以赚钱,可是不好的用户体验也是能赚钱的。...是的,道理谁都懂,在实际工作中,每个人都可能只关注到自己,要做到站在他人的角度看问题,可能还需要一段时间的训练。 拒绝一个不合理的需求最好的方法就是提出一个比它合理的方案。

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    好的业务中台的关键词有哪些?

    好的中台的关键词有哪些呢? 想做中台,首先要考虑的是通过中台解决什么问题,这个比中台是什么更重要,也就是说why比what更重要。 中台解决什么问题?...对于核心业务来说,可以让核心业务快速支持新的行业需求,且复用成熟的行业解决方案。 简单来说就是快,快速支持新业务,手段是通过复用老业务已有沉淀能力,实现新业务的快。 中台是什么?...中台不仅仅是一个技术问题,更是一个方法论问题。 涵盖了组织协作、需求分析、战略落地等相关内容。 在协作上,有一套能力接入标准。 在技术上,有一套运作机制,集中配置,分布式执行的控制台。...如何搭建中台? 可以将中台和数字化转型放在一起考虑,某种程度上来说,中台是企业架构方法论的一种具体实现。 需要考虑业务价值链,考虑价值链上的业务流程的串联和衔接。...落地中台,在技术层面可以抽象成几方面。 包括业务身份、端组件的再组织、流程与流程承接领域、可视化&可配置、底层通用中间件能力。 领域抽象与领域建模,在中台建设初期非常重要。

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    大数据中台之Kafka,到底好在哪里?

    Hello,大家好,今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka,Kafka 是一个分布式的消息系统,其高性能在圈内很出名。...网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好,但是我感觉很多文章都没说到点上,所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好?...我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程中完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。...当请求处理完了以后 handler Pool 中的线程注册 OP_WRITER 事件,实现往客户端发送响应的功能。 通过这种设计就解决了性能瓶颈的问题,但是如果突然发生了大量的网络 I/O。...03 / 零拷贝 接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝的流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区

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    清华教授刘知远:AI领域好的研究想法从哪里来?

    好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。...人是最善于学习的动物,完全可以将既有文献中不同时期研究工作的想法作为学习对象,通过了解它们提出后对学科发展的影响——具体体现在论文引用、学术评价情况等各方面——建立对研究想法好与不好的评价模型。...正如武侠中的最高境界是无招胜有招,好的研究想法并不拘泥于以上的路径,很多时候是在研究者对研究问题深刻认知的基础上,综合丰富的研究阅历和聪明才智产生”顿悟“的结果。...所以不如提前考虑,哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务,如常识和知识推理,复杂语境和跨模态理解,可解释智能,都还没有可行的解决方案,我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。

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    大数据中台之Kafka,到底好在哪里?

    网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好,但是我感觉很多文章都没说到点上,所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好?...我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程中完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。...当请求处理完了以后 handler Pool 中的线程注册 OP_WRITER 事件,实现往客户端发送响应的功能。通过这种设计就解决了性能瓶颈的问题,但是如果突然发生了大量的网络 I/O。...03 /  零拷贝接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝的流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区...图9 零拷贝流程.jpg 优秀设计之批处理  在 kafka-0.8 版本的设计中,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念,一下子吞吐量提高了很多

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    大数据中台向AI中台演进是大势所趋?

    最终从客户角度来看,业务问题的无法解决或解决流程不规范,将严重影响客户体验和品牌认知。...让大部分常见问题由机器人代劳,少部分复杂的问题转后台人工处理。通过智能机器人+人工后台的方式,共同提供完整的快捷的一体化用户体验。...5、现在,越来越多的人提到数据中台需要向 AI 中台演进,您对此怎么看?宜信的数据中台和 AI 中台之间是什么样的关系?二者之间是如何支持协作的?...数据中台和 AI 中台两者都对外提供服务,只是侧重点不同:数据中台提供各种数据服务(BI 报表应用、数据探索等),AI 中台提供各种智能服务(模型预测、智能推荐等); AI 中台依托数据中台提供的数据能力和工具集...要么缺乏统一规划,建设了许多高度相似的系统,大量重复建设,但又不通用,用户体验不统一。这样导致在新业务、新市场的拓展过程中,系统没法直接复用,甚至没法快速迭代。

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    中台的定义 | 白话中台战略

    ,像上文提到业务中台、数据中台、搜索中台、移动中台,哪些才是中台,哪些是蹭热点的?...中台与前台的划分原则是什么? 中台化与平台化的区别是什么? 中台化和服务化的区别是什么? 中台该怎么建设?...企业的能力可能包含多个维度,常见的例如计算能力,技术能力,业务能力,数据能力,AI能力,运营能力,研发能力……其中大部分的能力还可以继续细化和二次展开,从而形成一张多维度的企业能力网。...有多少平台建设者是在真正关注前台产品团队的平台用户体验? 「去重」讲的更多是向后看,是技术驱动的;「复用」讲的更多是向前看,是业务驱动和用户驱动的。...但考虑到「中台」这个概念更加强调对于前台业务的支撑与赋能,除了基本的能力沉淀与共享外,也会更加关注前台的易用性和使用体验,所以我觉得「复用」更能体现出这一点。 ---- 平台 ?

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    未来工作场所:知识中台与AI的融合

    在快速迭代的未来工作场所,知识中台与AI的融合正引领着一场深刻的工作方式变革。这种融合不仅优化了企业的知识管理流程,还通过智能工具如AI问答、内容生成等,极大地提升了工作效率和决策质量。...接下来将深入探讨知识中台与AI如何共同作用。一、知识中台:企业知识管理的基石知识中台作为企业知识管理的核心平台,集成了企业内外的各类知识资源,通过统一的标准和规范进行组织、存储和管理。...四、案例:HelpLook AI知识库——知识中台与AI融合的实践HelpLook AI知识库作为一款低代码、开箱即用的SaaS系统,正是知识中台与AI融合的典型代表。...此外,它还具备良好的扩展性,能够与企业现有的系统和工具无缝集成,形成一个完整的业务生态。 未来工作场所中,知识中台与AI的融合将成为推动企业智能化转型的重要力量。...在HelpLook平台上,企业可以轻松搭建起自己的知识中台,实现知识的集中存储、智能搜索和个性化推荐。

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    内容中台和数据中台的区别

    什么是内容中台内容中台是企业级的数字化解决方案之一,它是一种整合和管理企业各类内容资源的平台。...内容中台的主要目标是提高内容的复用性、一致性和效率,降低企业的运营成本,同时提升用户体验。通过内容中台,企业可以更高效地创建、管理和发布内容,适应多渠道、多平台的需求,支持快速响应市场变化和业务扩展。...内容中台支持“一次创建,随处使用”的功能,使商家能够快速更新产品信息,减少重复工作,提高工作效率。通过内容中台,电商企业可以构建跨渠道的统一用户体验,确保用户在不同平台上都能获得一致的信息和服务。...内容中台和数据中台的区别内容中台是一个集中的平台,负责管理和分发各种形式的内容,如文本、图片、视频、音频等。...6.数据分析和优化通过 MassCMS 的插件和扩展,你可以集成数据分析工具,如 GA 或自定义分析工具,以获取关于用户行为和内容效果的数据。通过分析数据,你可以优化内容策略和用户体验。

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    不动程序的设计,不是好的用户体验师

    发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的,每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了,然而随着内容的增加,发现很多地方无法深入的执行下去,只能含糊其辞,给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢?带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番,在前辈的指点下,终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式,因为这一块的界面不是我做的(都是借口),所以规范不太了解,导致在做整个项目的规范时,遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分(间距)也是固定的,所以只有红色区域是可变化的,因为红色区域的文字个数是可以变化的,我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律,我们必须要了解事物的本质,才能帮助我们更好的执行;所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻,所以让我们从现在开始,锻炼透过事物看本质的思维能力,就算以后你不做设计了

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    好未来数据中台 Node.js BFF实践(一):基础篇

    好未来数据中台 Node.js BFF实践系列文章列表: 基础篇 实战篇(TODO) 进阶篇(TODO) 好未来数据中台的Node.js中间层从7月份开始讨论可行性,截止到9月已经支持了4个平台,...在现阶段数据中台的服务体系中有两类服务:常规 Java 后端和 T-Service 。...后者是数据中台将 OneService 方法论落地的统一数据服务,即服务于各个前台事业部,也为数据中台内部的各个应用平台提供数据服务。...数据中台有一个统一的用户管理中心提供登录/登出服务,客户端登录后会接收管理中心下发的 JWT,后续业务接口的请求会验证 JWT 的有效性。...数据中台的 Node.js 服务每个 pod 都是单核,没有起多进程,也就没有使用反向代理的必要性,所以最终使用 TCP 探针做存活检测。

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    【学术分享】刘知远:好的研究想法从哪里来

    好的研究想法从哪里来 想法好还是不好,并不是非黑即白的二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,好的研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法好与不好的能力,这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状,具体就是对学科文献的全面掌握。...人是最善于学习的动物,完全可以将既有文献中不同时期研究工作的想法作为学习对象,通过了解它们提出后对学科发展的影响——具体体现在论文引用、学术评价情况等各方面——建立对研究想法好与不好的评价模型。...正如武侠中的最高境界是无招胜有招,好的研究想法并不拘泥于以上的路径,很多时候是在研究者对研究问题深刻认知的基础上,综合丰富的研究阅历和聪明才智产生”顿悟“的结果。...所以不如提前考虑,哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务,如常识和知识推理,复杂语境和跨模态理解,可解释智能,都还没有可行的解决方案,我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。

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    把纸质家谱做成数据中台,原来是这样的体验

    机器之心报道 机器之心编辑部 从数据采集、数据治理,再到知识挖掘与推理,一个家谱数据中台到底是怎样炼成的? 说起「数据中台」,很多人都不会感到陌生。但究竟如何定义「数据中台」?...目前数据中台的建设尚处于起步阶段, 还没有统一的数据中台建设标准、规范以及评价指标,且没有统一规范的定义,其英文译法也多种多样:Middleware、Middle Platform、Middle Office...研究者利用知识图谱构建和推理技术,从海量家谱数据采集、汇聚开始,在数据治理、数据开发、数据资产管理等模块建设过程中辅以 「HI」 (人类智能)、 「AI」 (人工智能) 和 「OI」 (组织智能) 三者的交互和协同...华谱数据中台的数据管理架构建设和关键技术 下图展示了华谱数据中台的架构 Huapu-CP,我们以该架构为例,来分析一下家谱数据中台系统核心模块的主要技术以及要解决的问题。 ?...但数据中台技术尚处于起步阶段,还面临着技术不成熟、框架验证标准不一、技术人员缺乏等困难和挑战。新一代的数据中台技术,在融合数据的基础上,更需要关心是否能够很好地沉淀行业知识。

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    你以为的中台真的是中台吗?

    前段时间一个负责企业数字化建设的CIO朋友找我聊IT规划,谈到他们刚上线的数据中台,从上线一段时间的使用效果来看,感觉并没有取得应有的效果,反而给业务和IT带来很多困扰,增加了不少数据维护工作量,多个系统与中台之间的数据经常出现不一致的情况...我不由感叹说:你们只是上了一套名字叫“**中台管理系统”的系统,并不是真正意义上的中台。 中台是不是伪概念,是不是炒作,我之前在公众号已经说得很明白了。...,那是单机应用系统,上中台只是为了对外宣传的; 不少企业规划中台,第一时间就是考虑选个什么系统,考虑上云,考虑如何去抽数据,搞所谓上中台,技术先行。...不是最先分析搭建中台的性质和必要性,分析数据模型,站在业务的角度分析如何提纯和清洗数据,这也是不少企业上中台的误区。...像上面CIO朋友举的例子,很明显数据中台输出有残缺,没有站在业务的角度去支持业务规则,甚至为了保证业务顺利进行而让用户到中台去手工修改数据,完全就是违背了数据中台的宗旨。

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    腾讯云智媒体AI中台,获奖了!

    5月27日,“CCBN年度创新奖”正式公布,腾讯云智媒体AI中台,荣获CCBN2021产品创新优秀奖!...腾讯云智媒体AI中台,从“媒体+AI”应用的实际需求出发,依托腾讯内部诸多优秀团队的AI技术与最佳实践,包括腾讯云智慧传媒行业、腾讯云AI、腾讯安全天御内容安全团队,以及腾讯优图、腾讯多媒体实验室、微信智聆等...结合在微信看一看、微视、企鹅号、腾讯视频等的互联网媒体AI应用经验,以及在央视频、河南日报、宁夏黄河云融媒体平台的项目沉淀,腾讯云智媒体AI中台聚焦技术与媒体应用场景的结合,贴合媒体业务打造专属算法,并持续迭代升级...为媒体全业务流程打造应用服务,腾讯云智媒体AI中台覆盖多模态内容结构化、智能转码、超分、老片修复、视频质检、智能审核等多维度应用。...更多AI产品体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款,你get了吗?| 报告!

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    中台的末路

    各大公司都在吹捧中台理念。仿佛中台是业务复杂性的救世主。是某些架构师和 PM 的新出路。各种割韭菜的讲中台的课程层出不穷。 当然,吹牛逼的时候大家都是拣好的说,苦逼的东西就只有内部人士知道。...被交接方:这个系统原来的维护团队水平极低,代码就是一堆“垃圾”,他们不想搞了就随便扔给我们?凭什么啊?我们又不是接盘侠。 即使贵司运气好,在系统交接过程中没有出现问题,那交接后也不好说。...被交接的系统在交接后往往陷入消极维护状态,这时候前台业务接入中台会比以往更加困难,这种困难使前台业务的不满积累到一定程度之后,会再次催生前台部门重新造一套新的自己的中台,而部分或全部放弃原来的中台。...纵使其成功的原因中,中台的强大、便捷是重要原因。 这会导致什么问题呢?没有人愿意接手中台项目,中台项目变成烫手的山芋。大佬无法在中台项目上获得红利,小弟们没法在中台项目上获得利益。...结语 经常有小伙伴说,国内某公司中台非常好,大家都在学。嗯,我倒是想问问了,如果真的做的好,某公司旗下的金融公司和电商公司还会需要两套完全一样的基础架构,和好几朵云?

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