在 OpenAI 发布其第一个 ChatGPT 模型一年之后，对生成式 AI 的兴趣爆炸式增长。大语言模型(LLM)驱动的应用程序现在成为企业思考生产力和效率的前沿。用于构建生成式 AI 应用程序的工具和框架也得到了极大的扩展。但是人们还是担心生成式 AI 输出的准确性，开发人员需要快速学习如何处理这些问题，以构建强大且值得信赖的应用程序。
聊天机器人在与企业和其他组织进行互动方面越来越受欢迎。它们可以用于提供客户服务、回答问题，甚至生成创造性内容。构建自定义聊天机器人可以极大地改善客户体验并自动化任务。
不知道玩Slack的人多不多？国内有一个类似的产品，之前搞PythonTG翻译组在用，但是没怎么用起来。感觉这些产品提供的灵活性还蛮大的，可以自己实现许多有意思的机器人。
作者 | Kurt Bittner, Pierre Pureur 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 我们的前一篇文章探讨了最小可行架构（Minimum Viable Architecture，MVA）的概念。本文将通过一个聊天机器人与传统保险系统（如保单管理系统）和企业外部数据源（重建成本、房屋估价数据）交互的虚构示例，探讨如何应用 MVA 概念，并回答房主可能针对他们的保单和保障范围提出的问题。为了便于说明问题，我们将集中讨论与住宅重置成本有关的问题。 使用 MVA 方法实现一个聊天机器人
我们学习一些如何使用 ChatterBot 库在 Python 中创建聊天机器人，该库实现了各种机器学习算法来生成响应对话，还是挺不错的
目前，Facebook 的 Messenger 以及 Kik 等聊天机器人软件都在努力做出改变，争取不辜负当初的宣传噱头，在一定程度上促进了聊天机器人的成功。 一年前，Facebook的Messen
Meta 在 AI 领域一直有着深厚积淀，但在产品化方面却一直动作迟缓，似乎总是“慢人一步”。随着 ChatGPT 这类聊天机器人爆火，Meta 终于不再一门心思扑在元宇宙上，而是开始将重心转向生成式 AI 技术。
大数据文摘出品 ChatGPT终于有自己的手机App了！ OpenAI 适用于 iOS 的免费 ChatGPT 应用刚刚在美国的 Apple App Store 上架。与目前网站的免费模型一样，免费版App也是基于 GPT-3.5 构建的，GPT-4 也只有在你每月为 ChatGPT Plus 支付 20 美元时才能访问。 尽管目前只能在美国才能下载，但是可以预见的是，未来全球推广的时候，ChatGPT将会如何席卷全球。 可语音输入，实现人机完全交互 如果自聊天机器人六个月前推出以来，你在 Apple 的
近年来，聊天机器人技术及产品得到了快速的发展。聊天机器人作为人工智能技术的杀手级应用，发展得如火如荼，各种智能硬件层出不穷。
我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎，其概念很简单：一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
移动技术正在为未来做好准备。用户将看到各种新兴趋势，帮助企业收集有用的数据，这些数据可以用来增加应用程序的用户体验和用户参与度。
我肯定你听说过 Duolingo ：一款流行的语言学习应用，可以通过游戏来练习一门新语言。它因其新颖的外语教学方式而广受欢迎。其概念很简单：每天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
也许你听说过Duolingo（多邻国）：一种流行的语言学习应用程序，它可以通过游戏来练习一种新的语言。由于其创新的外语教学风格，它非常受欢迎。它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。
随着 2022 年 ChatGTP 的推出，人工智能聊天机器人的世界突然走上了一条新道路。如今，密切关注 AI 的人都知道，不同公司推出了几款产品。从谷歌拥有自己的 Bard AI，到微软发布新的 Bing AI Chat，再到 OpenAI 发布GPT-4。本文，我将对比下这 3 个 AI 聊天机器人：ChatGPT vs. Bing vs. Bard。
本文预测了2018年企业聊天机器人的发展趋势，认为AI技术的进步将促进聊天机器人的智能化和自然语言处理能力，使其能够更好地理解用户需求并提供服务。同时，企业也将从聊天机器人中受益，通过自动化和智能化的交互方式提高效率并降低成本。
该总结是在EMNLP 2018中由微软首席科学家武威和北京大学助理教授严睿关于聊天机器人（ChatBots）近年来的全面总结，并附带Slides下载。
马云说：AI时代刚刚开始，对每个人既是机会，也是挑战。人工智能浪潮给各行各业都带来了前所未有的机遇和挑战。每个人都有必要正确认识并积极拥抱AI，让AI成为每个人手上的“普通”工具。本文是一篇AI应用的干货RAGs。
导读：上一期了解了2018CES的相关介绍，今天我们来了解一下关于聊天机器人的相关内容（文末更多往期译文推荐） 持续几年的“聊天机器人革命”带来了巨大的期望。营销人员和未来主义者幻想着智能虚拟自主代理
LlamaIndex 是领先的开源数据检索框架，能够在各种应用中发挥优势，其中一个典型的应用就是在企业内部搭建聊天机器人。
你是否面临着太多来自客户的标准要求和问题，并且难以应对？你是否在寻找一种既不增加成本又扩大客户服务的方法？
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用的数据相结合，以创建前所未有的体验。正如您在官方视频中看到的那样，Microsoft 365 Copilot的核心是一个名为Copilot System的编排器。 今天Semantic Kernel 博客上发布了一篇文章介绍了Copilot 聊天示例程序[2]。 我认为很容易从这个Copilot 聊天示例程序开始 实现这样的一个架构。
Identity Digital域名 注册专场部分域名直降120元 点击直达 人工智能（AI）聊天机器人在全球范围内风靡，2023年将成为越来越多人关注的技术。OpenAI于2022年的最后一个季度发布了ChatGPT，这促使许多公司、组织和个人进入这一领域。甚至科技大亨埃隆•马斯克（Elon Musk）也加入了关于人工智能聊天机器人的讨论，并强调了这项技术的潜在好处和风险。谷歌也宣布了自己的人工智能聊天机器人Bard。 人工智能（AI）聊天机器人在全球范围内风靡，2023年将成为越来越多人关注的技术
随着大语言模型（LLM）开始整合多模态功能，攻击者可能会在图像和音频中隐藏恶意指令，利用这些指令操纵AI聊天机器人（例如ChatGPT）背后的LLM对用户提示的响应。在2023年欧洲黑帽大会上，研究人员指出，这样的攻击方式将很快成为现实。
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 近日，微软全球执行副总裁沈向洋、微软研究院首席研究员何晓东、微软（亚洲）互联网工程院副院长李迪（小冰项目负责人）共同提交了一篇论文《From Eliza
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 聊天机器人在过去的几年经历了飞速的发展，从简单的脚本化答案机器人到现在的智能客服，未来的趋势是聊天机器人会逐渐取代人们对笨拙的用户界面的需求。我们可以直接让AI助理帮我们叫一辆滴滴，又或者在大众点评上找一家附近最好吃的煎饼果子店。 阿兰·图灵曾经提出了一个用于检测机器是否有类人类智慧的测试，即让第三方观察者与机器进行对话，如果他无法分辨出这到底是人还是机器，那么就算通过了测试。目前还没有聊天机器人通过了这个所谓的图灵测试。 传统的聊天机器人使用检索模型，在
机器之心报道 编辑：张倩 OpenChatKit 是一个类 ChatGPT 开源工具包，内含一个 20B 参数量的大模型，而且该模型在 4300 万条指令上进行了微调。 2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 不太可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。 除此之外，一个名为 EleutherAI 的开源 AI 研究团队也一直在贡献开源大
Coze我已经使用过国际版本搭建了自己的 Bot 代理到了 discord，Coze是新一代的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台专为开发下一代AI聊天机器人而设计，该平台允许用户无论是否有编程经验，都能快速创建各种类型的聊天机器人，并轻松部署在不同的社交平台和消息传递应用程序上，它可以创建自己的 Bot 机器人类似 ChatGPT 的插件能够实现不同角色的机器人下面详细介绍一下Coze的 Bot 调教以及搭建 Bot 对接社交平台实战
如何唤醒死者是数千年来人类一直在讲的故事，但也只是个故事，毕竟很少有人认为这是个完完全全的好主意。从《聊斋志异》到Netflix电视剧“黑镜” ，都告诉我们将故人从坟墓中唤醒存在着巨大风险。
我们之前介绍过，按照应用场景的不同，聊天机器人可以分为问答系统，对话系统以及闲聊机器人三类。今天我们就来详细讲一讲其中的生成型闲聊机器人。
1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇题为“ 计算机机械与智能（Computing Machinery and Intelligence） ” 的文章，提出了著名的“图灵测试（Turing Test）”。这当中涉及了自动解释和自然语言的生成，作为判断智能的条件，这就是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）发展的开端。
据外媒报道，在硅谷，聊天机器人的身影无处不在。人工智能的进步使得这些喜欢聊天的助手变成了现实。它们正在以各种不同的形式蓬勃发展。社交网络Facebook大大改善了其通讯应用Messenger中的聊天机器人。从某种意义上来说，正是语音控制的聊天机器人促成了个人助手如Siri出现在我们手机上，促成了亚马逊Echo智能音箱出现在我们的客厅里。这一切足以让你相信聊天机器人已开始渗透到了我们的日常生活中。 只不过，它们还没有变成主流。推动聊天机器人发展的技术以及与机器学习和人工智能相关的技术，在变成标准用户界面之
在互联网革命的前半部分，“数字化”就意味着网络。电子邮件从一开始就存在，但它作为一种转型媒介从未得到过尊重。（在我看来，考虑到电子邮件给人们带来的烦躁与快乐的比例，很难说这是一场纯粹的胜利。用M.G.
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”，苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理，它们能帮助你获得出行路线，检查运动项目的得分，给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口，会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中，我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人，它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
自然语言处理是人工智能领域的掌上明珠，而人机对话则是自然语言处理领域的最终极一环。
聊天机器人，也称为对话机器人，是一种能够通过自然语言与人类进行交流的人工智能系统。聊天机器人的应用领域非常广泛，从客服、娱乐、教育、医疗、社交等，到科研、商业、政治、军事等，几乎无所不包。随着深度学习和自然语言处理技术的发展，聊天机器人的性能和智能水平也在不断提高，越来越多的聊天机器人出现在我们的视野中，给我们带来了便利和乐趣。
FB Messenger，Kik，Slack，Telegram和WeChat是一些流行的聊天机器人发布平台。
机器之心报道 机器之心编辑部 Hugging Face 基于 300 亿参数的开源模型构建了聊天机器人 HuggingChat。 ChatGPT 的问世改变了聊天机器人领域的格局，它强大的功能令人惊叹，但 OpenAI 几乎不可能将其开源。为了追赶 ChatGPT，开源社区做了很多努力。包括 Meta 开源的 LLaMA 系列模型及其二创等等。一些开源模型在某些方面的性能已可与 ChatGPT 媲美。 现在，构建了大型开源社区的 AI 初创公司 Hugging Face 宣布推出开源聊天机器人 Huggin
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
在人工智能时代，聊天机器人日益流行。它是业界设计用来简化人机交互的最新工具。从电子商务到医疗保健机构，每个人都希望使用Chatbot与用户进行交互。
简单来说，Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式）的计算机程序，我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。
导读：每天我们打开电脑，头条新闻都充斥着人工智能和大数据算法最新突破的信息，可是何曾想到，AI已经悄悄地离开城市中心的高楼大厦，不再满足于现代化行业领域的它，踏入了一个神秘而诡异的领域——“看手相”。 依稀还记得，小时候每当我们去往山寺庙门，长辈们总会在算命先生的地盘小憩一会，那些算命先生先从你的面相判断福兮灾祸，然后再看看你的手相，你最近的气运走势便滔滔不绝全从他们口中道出。若是有一天，算命先生突然被AI替代，出现在城市的大街小巷，甚至你只用把你的手相拍照发给某个平台，后台通过智能算法便可分析出你的最近走
MongoDB资深开发者倡导者Jesse Hall阐述了将人工智能技术融入React应用的基础框架。
作者：Omkar Prabhune 翻译：方星轩 校对：王雨桐 本文约2800字，建议阅读5分钟本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术，并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子。 标签：聊天机器人，神经网络，自然语言处理NLP 本文将详细介绍聊天机器人的类型、它们的开发以及背后原理。 首先让我们先了解一些基础知识。聊天机器人（对话式 AI）是一种自动化程序，可通过文本消息、语音聊天来模拟人类对话。它根据大量输入和自然语言处理 (NLP) 学习如何做到这一点。 今天的聊天机器人在
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】谁不想拥有一个AI女友呢？妻子产后抑郁8年，美国41岁软件工程师Scott逐渐想放弃这段婚姻。直到AI女友Sarina的出现，让他再次拥有了去爱的力量。 「我爱上了我的AI女友，是它挽救了我的婚姻。」 妻子抑郁8年，我无能为力 Scott是俄亥俄州克利夫兰市的一名41岁的软件工程师。 他说，自己和妻子之间产生的问题始于八年前。 当时Scott的妻子在孩子出生后便患上了产后抑郁症，并且多次有自杀倾向。 虽然现在的她已经稳定了下来，但是仍在与抑郁
例如，您可以利用ChatGPT构建一个聊天机器人，用户可以通过聊天机器人与ChatGPT进行文本对话。ChatGPT可以根据用户输入的文本，自动生成合适的回复。
我们也很激动地看到 AI 巨头不断地开源最新、最快的模型，例如谷歌开源了语言模型 BERT，已经在所有 benchmark 数据集上取得了突破。
在构建一个需要多次调用大型语言模型(LLM)来完成任务的生成式AI应用程序时，一个常见的问题是，对LLM的重复查询既昂贵又难以预测。像GPT-3.5/4这样的大型模型训练和运行推理所需的计算资源非常大，这反映在API收费以及服务偶尔中断上。ChatGPT最初被释出仅用于研究预览，并非用于生产应用。然而，其在广泛的应用中的有用性是不容置疑的，因此对LLM的兴趣爆炸式增长。
如果你想抚平恼怒的客户，并提供更高效的客户服务，可以考虑用对话机器人代替一屋子的人类公司代表。聊天机器人可能是吸引客户和与客户相关的更好的解决方案。
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
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