Casi d'uso dell'IA generativa

L'AI generativa può supportare gli agenti dell'assistenza clienti consentendo loro di sintetizzare rapidamente le risposte provenienti da knowledge base interne e riferimenti esterni, nonché di riepilogare le conversazioni per risolvere rapidamente i problemi. Gli analisti possono visualizzare facilmente dati e analisi dei call center e dei clienti con modelli predittivi, in modo da personalizzare l'esperienza del cliente. Per migliorare i tassi di deviazione, le organizzazioni possono utilizzare l'AI generativa per generare automaticamente risposte alle domande frequenti e migliorare i loro siti web con la ricerca multimodale e il riassunto dei contenuti.

L'IA generativa rivoluziona il modo in cui le aziende del settore dei media possono aiutare i consumatori a trovare contenuti pertinenti per soddisfare le loro esigenze in tempo reale. Guarda la demo per scoprire come le funzionalità di Vertex AI Agent Builder interagiscono per migliorare il percorso di rilevamento dei contenuti multimediali. Utilizzando le interazioni conversazionali, i consumatori possono ricevere contenuti altamente personalizzati e suggerimenti per i servizi, tra cui musica, video e blog.

La soluzione di rilevamento dei contenuti utilizza Vertex AI Agent Builder come componente di base, oltre all'LLM di Vertex AI. Vertex AI Agent Builder consente agli sviluppatori di creare ed eseguire rapidamente il deployment di chatbot e applicazioni di ricerca. Con strumenti di orchestrazione passo dopo passo, anche gli sviluppatori con competenze tecniche limitate possono creare app ed eseguirne il deployment in pochi minuti.

Semplifica il modo in cui i prodotti vengono inseriti, classificati, etichettati per la ricerca e commercializzati con l'IA generativa. Scopri come Vision AI, Vertex AI Embeddings, Vertex AI Matching Engine e Vertex AI Studio aiutano i rivenditori a generare attributi dettagliati dei prodotti per i nuovi SKU, mapparli alle gerarchie di prodotti esistenti e creare descrizioni dettagliate dei prodotti.

Vertex AI Matching Engine fornisce un modo efficace per abbinare dati non strutturati (immagini, testo e altro) ad elementi semanticamente simili. Vertex AI Embedding Extractor consente di estrarre le rappresentazioni distribuite in modo facile e veloce e può essere utilizzato in casi d'uso come la ricerca di immagini per testo o di testo per immagini. Con Vertex AI Studio, puoi testare e personalizzare gli LLM di Google, oltre a progettare e testare le tue richieste.

Offri contenuti di marketing personalizzati per raggiungere i segmenti di pubblico rapidamente e a basso costo con l'IA generativa. Scopri come Vertex AI Studio accelera i flussi di lavoro creativi grazie alla creazione rapida di immagini e testo per pubblicità, social media, contenuti di siti web, email e molto altro ancora. 

Estrai e riepiloga informazioni importanti da documenti complessi, come moduli 10-K, articoli di ricerca, servizi di informazione di terze parti e report finanziari, con un semplice clic. Guarda come Vertex AI Search utilizza il linguaggio naturale per comprendere le query semantiche, offrire risposte riepilogative e domande di follow-up in questa demo.

Con il supporto dell'AI generativa in Vertex AI, le aziende possono ottimizzare Codey, una famiglia di modelli di codice, utilizzando il proprio codebase. La possibilità di personalizzare questi modelli consente di generare un codice conforme agli standard e alle convenzioni di programmazione stabiliti, sfruttando al contempo endpoint personalizzati e codebase proprietari per le attività di generazione del codice. Siamo anche felici di farti sapere che è arrivato Gemini per Google Cloud. Gemini per Google Cloud è una nuova generazione di assistenti AI per sviluppatori, servizi Google Cloud e applicazioni. Aiutano gli utenti a lavorare e programmare in modo più efficace, ottenendo informazioni più approfondite sui dati, affrontando le sfide della sicurezza e altro ancora.