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Il TMDB MCP Server collega gli assistenti AI con l’API di The Movie Database (TMDB), abilitando potenti ricerche di film, dati di tendenza, raccomandazioni e informazioni dettagliate sui film. Gli utenti FlowHunt possono aggiungere rapidamente ricche funzionalità di intrattenimento a chatbot e applicazioni grazie a questa solida integrazione.
Scopri l'importanza dell'accuratezza e della stabilità dei modelli AI nel machine learning. Scopri come queste metriche influenzano applicazioni come il rilevamento delle frodi, la diagnostica medica e i chatbot, ed esplora le tecniche per migliorare prestazioni AI affidabili.
Integra Claude 3 con Slack utilizzando Flowhunt per creare un potente Slackbot che risponde alle domande, automatizza le attività e migliora la collaborazione del team. Scopri come configurare l'integrazione, costruire flussi alimentati dall'IA e aumentare la produttività nel tuo workspace.
Integra Gemini 1.5 Pro con Slack utilizzando Flowhunt per creare un potente Slackbot che risponde alle domande, automatizza le attività e migliora la collaborazione del team. Scopri come configurare l'integrazione, creare flussi basati sull'AI e aumentare la produttività nel tuo spazio di lavoro.
Amazon SageMaker è un servizio di machine learning (ML) completamente gestito da AWS che consente a data scientist e sviluppatori di creare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning utilizzando una suite completa di strumenti integrati, framework e funzionalità MLOps.
L'analisi semantica è una tecnica fondamentale dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che interpreta e deriva il significato dal testo, consentendo alle macchine di comprendere il contesto linguistico, il sentiment e le sfumature per un'interazione utente migliorata e approfondimenti aziendali.
L’analisi del Total Addressable Market (TAM) è il processo di stima della totale opportunità di ricavo disponibile per un prodotto o un servizio. Comprende tutti i potenziali clienti e rappresenta la domanda massima che potrebbe essere generata se un’azienda raggiungesse il 100% della quota di mercato in un determinato segmento.
L'apprendimento per rinforzo (RL) è un sottoinsieme del machine learning focalizzato sull'addestramento di agenti a prendere sequenze di decisioni all'interno di un ambiente, imparando comportamenti ottimali attraverso feedback sotto forma di ricompense o penalità. Esplora i concetti chiave, gli algoritmi, le applicazioni e le sfide dell'RL.
L'arricchimento dei contenuti con l'IA migliora i contenuti grezzi e non strutturati applicando tecniche di intelligenza artificiale per estrarre informazioni significative, struttura e insight—rendendo i contenuti più accessibili, ricercabili e preziosi per applicazioni come analisi dei dati, recupero di informazioni e processi decisionali.
L'automazione del servizio clienti sfrutta l'IA, i chatbot, i portali self-service e i sistemi automatizzati per gestire le richieste dei clienti e le attività di assistenza con un intervento umano minimo—ottimizzando le interazioni, riducendo i costi e migliorando l’efficienza, mantenendo al contempo un equilibrio con il supporto umano.
Scopri Botpress, una piattaforma di intelligenza artificiale per la creazione di chatbot. Esplora le sue funzionalità principali, i pro e i contro, le opzioni di prezzo e le migliori alternative per aiutarti a scegliere la soluzione di intelligenza artificiale conversazionale più adatta.
I chatbot sono un modo per dare vita ai tuoi Flows e renderli pubblicamente accessibili. Dai bot di assistenza clienti disponibili 24/7 agli strumenti di automazione di nicchia, puoi facilmente distribuire il tuo Flow incorporandolo nel tuo sito web come chatbot.
Esplora le principali differenze tra chatbot scriptati e chatbot AI, i loro usi pratici e come stanno trasformando le interazioni con i clienti in vari settori.
Scopri come l’AI Act europeo influisce sui chatbot, con dettagli sulle classificazioni di rischio, requisiti di conformità, scadenze e sanzioni per la non conformità per garantire interazioni AI etiche, trasparenti e sicure.
La classificazione del testo, nota anche come categorizzazione o etichettatura del testo, è un compito fondamentale dell'NLP che assegna categorie predefinite ai documenti testuali. Organizza e struttura i dati non strutturati per l'analisi, utilizzando modelli di machine learning per automatizzare processi come analisi del sentiment, rilevamento dello spam e categorizzazione degli argomenti.
Scopri come utilizzare agenti AI con FlowHunt per estrarre punti chiave e riassunti dai video di YouTube. Segui le istruzioni passo dopo passo per automatizzare l'estrazione dei contenuti, risparmiare tempo e migliorare il tuo apprendimento o la tua ricerca.
Scopri come gli agenti IA e il vibe coding ti consentono di creare e gestire siti web con il minimo sforzo, dalla creazione alla manutenzione.
Il componente Cronologia Chat in FlowHunt consente ai chatbot di ricordare i messaggi precedenti, garantendo conversazioni coerenti e una migliore esperienza cliente, ottimizzando al contempo memoria e utilizzo dei token.
Scopri come il componente Prompt di FlowHunt ti permette di definire il ruolo e il comportamento del tuo bot AI, assicurando risposte pertinenti e personalizzate. Personalizza prompt e template per flussi chatbot efficaci e consapevoli del contesto.
Scopri l’importanza e le applicazioni del Human in the Loop (HITL) nei chatbot di intelligenza artificiale, dove l’esperienza umana migliora i sistemi IA per una maggiore accuratezza, standard etici e soddisfazione dell’utente in vari settori.
Scopri i fondamenti della classificazione delle intenzioni nell'IA, le sue tecniche, applicazioni reali, sfide e tendenze future per migliorare le interazioni uomo-macchina.
La Creazione di Contenuti con l'AI sfrutta l'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare la generazione, la cura e la personalizzazione di contenuti digitali attraverso testo, immagini e audio. Esplora strumenti, vantaggi e guide passo-passo per flussi di lavoro scalabili ed efficienti.
I misteriosi token AI si trasformano in Crediti FlowHunt facili da comprendere. Scopri come monitorare le tue spese, ottimizzare i costi per chatbot, automazioni e generazione di contenuti, e gestire in modo efficiente il tuo abbonamento.
L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano utilizzando la linguistica computazionale, il machine learning e il deep learning. L'NLP alimenta applicazioni come traduzione, chatbot, analisi del sentiment e altro ancora, trasformando i settori e migliorando l'interazione uomo-macchina.
L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Scopri gli aspetti chiave, come funziona e le sue applicazioni nei vari settori.
L'Espansione delle Query è il processo di arricchimento della query originale di un utente aggiungendo termini o contesto, migliorando il recupero dei documenti per risposte più accurate e rilevanti dal punto di vista contestuale, soprattutto nei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
La finestratura nell'intelligenza artificiale si riferisce all'elaborazione dei dati in segmenti o “finestre” per analizzare efficientemente informazioni sequenziali. Essenziale nell'NLP e nei LLM, la finestratura ottimizza la gestione del contesto, l'uso delle risorse e le prestazioni del modello per compiti come traduzione, chatbot e analisi di serie temporali.
La nuova versione di FlowHunt introduce nove nuovi modelli di generazione immagini Flux, nuovi componenti dati e velocità di esecuzione migliorate.
I flussi sono il cervello di tutto in FlowHunt. Scopri come crearli con un builder visivo no-code, dalla creazione del primo componente all'integrazione nel sito web, al deploy dei chatbot e all'utilizzo di template predefiniti.
Le Fonti di Conoscenza rendono l'insegnamento dell'AI secondo le tue esigenze un gioco da ragazzi. Scopri tutti i modi per collegare la conoscenza con FlowHunt. Connetti facilmente siti web, documenti e video per migliorare le prestazioni del tuo chatbot AI.
Scopri le principali differenze tra la Generazione Aumentata da Recupero (RAG) e la Generazione Aumentata da Cache (CAG) nell'IA. Scopri come RAG recupera dinamicamente informazioni in tempo reale per risposte adattabili e accurate, mentre CAG utilizza dati precaricati per risultati rapidi e coerenti. Scopri quale approccio è più adatto alle esigenze del tuo progetto ed esplora casi d’uso pratici, punti di forza e limitazioni.
La Generazione del Linguaggio Naturale (NLG) è un ramo dell'IA focalizzato sulla conversione di dati strutturati in testo simile a quello umano. L'NLG alimenta applicazioni come chatbot, assistenti vocali, creazione di contenuti e altro ancora generando narrazioni coerenti, contestualmente rilevanti e grammaticalmente corrette.
La generazione di testo con i Large Language Models (LLM) si riferisce all'uso avanzato di modelli di machine learning per produrre testo simile a quello umano a partire da prompt. Scopri come gli LLM, alimentati da architetture transformer, stanno rivoluzionando la creazione di contenuti, i chatbot, la traduzione e molto altro.
Scopri come 'Hai Inteso Dire' (DYM) nell'NLP identifica e corregge errori negli input degli utenti, come errori di battitura o ortografici, e suggerisce alternative per migliorare l'esperienza utente nei motori di ricerca, chatbot e altro ancora.
L'intelligenza artificiale conversazionale si riferisce a tecnologie che permettono ai computer di simulare conversazioni umane utilizzando NLP, machine learning e altre tecnologie linguistiche. Alimenta chatbot, assistenti virtuali e assistenti vocali in ambito customer support, sanità, retail e altro ancora, migliorando efficienza e personalizzazione.
Scopri il ruolo essenziale della Classificazione delle Intenzioni nell’IA per migliorare le interazioni degli utenti con la tecnologia, ottimizzare il supporto clienti e semplificare le operazioni aziendali attraverso tecniche avanzate di NLP e machine learning.
Large Language Model Meta AI (LLaMA) è un modello all'avanguardia per l'elaborazione del linguaggio naturale sviluppato da Meta. Con fino a 65 miliardi di parametri, LLaMA eccelle nella comprensione e generazione di testo simile a quello umano per attività come traduzione, sintesi e chatbot.
FlowHunt supporta dozzine di modelli AI, inclusi Google Gemini. Scopri come usare Gemini nei tuoi strumenti AI e chatbot, passa da un modello all'altro e controlla impostazioni avanzate come token e temperatura.
Il marketing alimentato dall'IA sfrutta tecnologie di intelligenza artificiale come il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analisi predittiva per automatizzare le attività, ottenere approfondimenti sui clienti, offrire esperienze personalizzate e ottimizzare le campagne per risultati migliori.
La memoria associativa nell'intelligenza artificiale (IA) consente ai sistemi di richiamare informazioni sulla base di schemi e associazioni, imitando la memoria umana. Questo modello di memoria migliora il riconoscimento di schemi, il recupero dei dati e l'apprendimento nelle applicazioni IA come chatbot e strumenti di automazione.
Un metaprompt nell'intelligenza artificiale è un'istruzione di alto livello progettata per generare o migliorare altri prompt per grandi modelli linguistici (LLM), potenziando i risultati dell'IA, automatizzando compiti e migliorando il ragionamento multi-step nei chatbot e nei flussi di automazione.
Scopri di più su Mistral AI e i modelli LLM che offre. Scopri come vengono utilizzati questi modelli e cosa li distingue dagli altri.
Scopri i Modelli AI Discriminativi—modelli di machine learning focalizzati sulla classificazione e la regressione tramite la modellazione dei confini decisionali tra classi. Comprendi come funzionano, i loro vantaggi, le sfide e le applicazioni in NLP, visione artificiale e automazione AI.
La Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU) è un ramo dell'IA che si concentra nel permettere alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo contestuale, andando oltre la semplice elaborazione del testo per riconoscere intenzione, semantica e sfumature in applicazioni come chatbot, analisi del sentiment e traduzione automatica.
La funzione Pianificazioni in FlowHunt ti permette di eseguire periodicamente il crawling di domini e canali YouTube, mantenendo i tuoi chatbot e flussi aggiornati con le informazioni più recenti. Automatizza il recupero dei dati con tipi e frequenze di crawling personalizzabili per garantire che le tue interazioni guidate dall'IA rimangano rilevanti e accurate.
Scopri cos'è una pipeline di recupero per chatbot, i suoi componenti, casi d'uso e come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e fonti di dati esterne consentono risposte accurate, contestuali e in tempo reale.
Il prompting ricorsivo è una tecnica di IA utilizzata con grandi modelli linguistici come GPT-4, che consente agli utenti di perfezionare iterativamente i risultati tramite un dialogo bidirezionale per ottenere risposte di qualità superiore e più accurate.
Il ragionamento multi-hop è un processo di intelligenza artificiale, soprattutto nell'NLP e nei knowledge graph, in cui i sistemi collegano più informazioni per rispondere a domande complesse o prendere decisioni. Permette connessioni logiche tra fonti di dati, supportando il question answering avanzato, il completamento dei knowledge graph e chatbot più intelligenti.
I regolamenti sulla protezione dei dati sono quadri giuridici, politiche e standard che tutelano i dati personali, ne gestiscono il trattamento e salvaguardano i diritti alla privacy degli individui in tutto il mondo. Assicurano la conformità, prevengono accessi non autorizzati e tutelano i diritti degli interessati nell'era digitale.
Il reranking dei documenti è il processo di riordinamento dei documenti recuperati in base alla loro rilevanza rispetto alla query di un utente, affinando i risultati di ricerca per dare priorità alle informazioni più pertinenti. È una fase chiave nei sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG), spesso combinata con l'espansione della query per migliorare sia il richiamo che la precisione nelle ricerche e nei chatbot basati su IA.
La Ricerca AI è una metodologia di ricerca semantica o basata su vettori che utilizza modelli di machine learning per comprendere l’intento e il significato contestuale delle query di ricerca, offrendo risultati più pertinenti e accurati rispetto alla ricerca tradizionale basata su parole chiave.
La Ricerca Documentale Avanzata con NLP integra tecniche avanzate di Elaborazione del Linguaggio Naturale nei sistemi di recupero documentale, migliorando accuratezza, rilevanza ed efficienza nella ricerca di grandi volumi di dati testuali tramite query in linguaggio naturale.
La risoluzione della coreferenza è un compito fondamentale dell'ELN che identifica e collega espressioni nel testo che si riferiscono alla stessa entità, cruciale per la comprensione automatica in applicazioni come la sintesi, la traduzione e la risposta alle domande.
Grazie allo Strumento di Notifica Email, i tuoi chatbot genereranno lead e notificheranno immediatamente il tuo team.
Scopri le tecniche comuni di prompt engineering per il tuo chatbot Ecommerce per rispondere alle domande dei clienti in modo più efficace.
Il Test di Turing è un concetto fondamentale nell'intelligenza artificiale, progettato per valutare se una macchina può mostrare un comportamento intelligente indistinguibile da quello umano. Istituito da Alan Turing nel 1950, il test prevede che un giudice umano conversi sia con un essere umano che con una macchina per determinare se quest'ultima può simulare in modo convincente le risposte umane.
Un Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un modello di intelligenza artificiale che sfrutta tecniche di deep learning per produrre testo che imita da vicino la scrittura umana. Basato sull'architettura transformer, GPT impiega meccanismi di self-attention per una gestione e generazione efficiente del testo, rivoluzionando le applicazioni NLP come la creazione di contenuti e i chatbot.
OpenAI Whisper è un avanzato sistema di riconoscimento automatico del parlato (ASR) che trascrive il linguaggio parlato in testo, supportando 99 lingue, resistente ad accenti e rumori, e open-source per applicazioni AI versatili.
