Yellow AI 發布生成式 AI 平臺 YellowG，旨在提升企業工作自動化流程
近日對話式 AI 平臺 Yellow AI 宣布推出下一代 AI 平臺 YellowG，將人工智慧技術與企業 GPT 融合，旨在爲不同行業的企業開發定制化解決方案，簡化錯綜復雜的工作流程，增強現有流程和促進創新。該平臺擁有先進的多大語言模型（LLM）架構，透過在數十億個對話中進行持續訓練，保證了出色的可擴充套件性、快速性和精確性，使企業能夠充分利用該平臺的潛力。
提升企業自動化
Yellow AI 表示將 YellowG 這樣的由 AI 驅動的聊天機器人整合到不同渠道的客戶和員工體驗中，不僅可以顯著降低運營成本，還能在 30 天內實現 90%的自動化。此外 Yellow AI 還表示它相信透過這種方式，企業可以實現更高水平的自動化。
“我們的新平臺是第一個實現零設定時間的平臺，保證從構建機器人開始即可立即使用，”Yellow AI 的 CEO 兼聯合創始人 Raghu Ravinutala 告訴 VentureBeat。 “憑借其強大的企業級安全性，它透過集中式全球和專有 LLM 混合保證最大的安全性。我們實時生成式 AI 的產品化是專門爲推動企業對話而設計的。這意味着 YellowG 可以動態生成工作流程，同時輕鬆處理復雜情況。”
真人化對話體驗
YellowG 工具的新功能使使用者能夠生成執行時工作流程，並使用動態 AI 代理進行實時決策。此外它透過展示近乎於人類的同理心，給 AI 對話增加了獨特的人性化環節，同時保持了接近於零的幻覺率。
YellowG 除了具有多 LLM 架構外，還利用企業資料和行業特定知識應對復雜情況。聊天機器人理解對話背景的能力使其能夠提供個性化的響應，非常適應特定用例。
此外 Yellow AI 聲稱 YellowG 的響應意圖準確率率達到了 97%以上。此外該公司聲稱，它的聊天機器人有學習海量資料的能力，可以爲傳統對話式 AI 平臺可能難以解決的最爲復雜的查詢生成響應。
透過生成式 AI 自動化業務工作流程
當客戶訊息進入對話介面時，YellowG 會迅速分析這些訊息以理解其請求，並規劃實現其目標的戰略計劃。接下來，生成式 AI 會與企業系統進行互動以檢索處理使用者請求所需的所有相關資料。利用這些資料，YellowG 平臺使用 LLM 編排層制定和微調 AI 機器人的響應，從而在生成響應、獲取訊息和客戶初始請求之間實現準確的對齊。
YellowG 平臺還透過嚴格審查安全、合規和隱私措施來實現負責任的 AI 實踐。在此審核之後，它提供了表現出類似於人類的特徵、展示出非常高的準確性和幾乎沒有幻覺的響應。
實時生成式 AI
該平臺運用先進的 AI 和自然語言處理（NLP）技術，可以爲客戶提供接近人類的體驗。該平臺透過實時生成式 AI 來生成不是預先編寫的響應，從而實現更自然、更無縫的對話流程。
Ravinutala 解釋說：“我們的平臺旨在檢測和解釋客戶訊息中表達的情感色彩和情感，它可以識別各種情感，如沮喪、困惑、快樂或需要幫助，從而適應響應並提供情感支援，這是人類代理通常提供的。這種同理心互動建立了更深層次的理解，向客戶保證他們的情感受到了真正的認可。”
YellowG 的一個顯著特點是其能夠適應客戶的獨特溝通風格和要求。例如，無論客戶喜歡簡短的簡潔答案還是需要更詳細的解釋，YellowG 都可以相應地調整其響應。該平臺的 AI 代理還利用使用者響應的實時分析來引導對話，從而實現高度個性化和定制化的互動。
即時 LLM 結合
YellowG 的零設定特性使其能夠攝取並分析客戶的檔案和網站。這種知識的全面整合使得該平臺能夠對任何屬於這些資源範圍內的查詢提供即時答案。Ravinutala 說：“對於擁有廣泛知識庫的客戶來說這種能力單獨就可以讓我們從第一天開始提供高水平的自動化。”
此外該平臺的無程式碼解決方案可實現與客戶 API 的無縫連線，從而實現靜態工作流程的實施，解鎖新的自動化領域。然而該公司表示需要注意的是，靜態工作流程在處理流動對話時受到約束，經常在使用者身上施加一定的對話流程。
Ravinutala 補充說：“爲了克服這種約束，我們實現了基於使用者輸入進行調整的動態執行時工作流程。這種方法賦予我們自動化大量客戶查詢的能力。”Yellow AI 表示它已成功開發了針對各種域和用例的專有資料訓練 LLMs，包括檔案問答、上下文歷史和摘要。
透過安全合規保護客戶資料
該公司表示YellowG 的設計使其成爲真正的多雲和多地域平臺，符合最嚴格的安全標準和合規要求。此外它實施了嚴格的措施來隱藏個人身份訊息（PII）免受第三方 LLMs 的曝光，從而有效地保護客戶資料。此外該平臺成功地滿足了 SOC 2 Type 2 認證的標準。該認證證實了 YellowG 的系統和流程是有目的地設計來保護客戶資料，同時保持卓越的安全和隱私水平。
Ravinutala 說：“爲了增強資料存取控制，Yellow AI 採用基於角色的存取控制（RBAC）系統，使客戶擁有定義存取許可權的最終權力。我們平臺上的每條訊息在傳輸過程中均使用 TLS 1.2 及以上加密，在靜態使用 AES 256 位加密進行加密。”
生成式 AI 的未來——用例訓練多 LLMs
Ravinutala 表示 Yellow AI 設想未來 AI 將可被所有人使用，助力客戶、員工和企業輕鬆連線。爲實現這一願景，該公司致力於在生成式 AI 創新方面處於領先地位，並持續投資於研究和開發。此外這一願景還涉及利用用例訓練的多 LLMs 的潛力，作爲將來在對話式 AI 領域中生成式 AI 的未來。
因此該公司正在積極嘗試和利用不同的 LLMs 能力，同時也在開發專
