【 AI Bot Service 】设计用户体验
您可以创建具有各种功能的机器人,如文本、按钮、图像、以旋转木马或列表格式显示的富卡等。然而,每个渠道,如脸书、Slack等,最终都控制着其消息客户端呈现功能的方式。即使多个通道支持一个功能,每个通道也可能以略微不同的方式渲染该功能。如果消息包含通道本机不支持的功能,通道可能会尝试将消息内容向下呈现为文本或静态图像,这可能会显著影响消息在客户端上的外观。在某些情况下,频道可能根本不支持特定功能。例如,GroupMe客户端无法显示键入指示符。
丰富的用户控制
富用户控件是常见的UI控件,如按钮、图像、旋转木马和菜单,机器人向用户展示这些控件,用户通过这些控件来传达选择和意图。机器人可以使用一组UI控件来模仿应用程序,甚至可以在应用程序中嵌入运行。当机器人嵌入到应用程序或网站中时,它可以使用托管它的应用程序的功能来表示几乎任何UI控件。
应用程序和网站开发人员依靠UI控件使用户能够与他们的应用程序进行交互。这些相同的UI控件在机器人中也很有效。例如,按钮是向用户呈现简单选择的好方法。允许用户通过选择标记为“酒店”的按钮来传达“酒店”比强迫用户键入“酒店”更容易、更快。例如,在移动设备上,选择通常比键入更可取。
【Azure Bot Framework 】SimpleBotToBot Echo 技能
此机器人是使用bot Framework创建的,它展示了如何创建一个简单的技能消费者(SimpleRootBot),该技能消费者将消息活动发送给技能(EchoSkillBot),技能会将其回复。
此示例是一个Spring Boot应用程序,使用Azure CLI和Azure webapp Maven插件部署到Azure。
【Angular】用Angular开发释放AI和ML的力量:初学者指南
在动态的web开发世界中,人工智能(AI)和机器学习(ML)与Angular的融合代表了向创建更智能、响应更快、以用户为中心的应用程序的突破性转变。这种集成不仅有望增强用户体验,还可以自动化复杂的流程,从而为web应用程序的未来设定新的标准。本详细指南专为热衷于保持领先地位的软件工程师、开发人员和技术爱好者而设计,逐步揭示了将AI和ML与Angular开发集成的过程。
引言:拥抱Web开发的未来
随着数字技术的不断发展,在Angular框架内集成AI和ML对于旨在构建尖端web应用程序的开发人员来说变得越来越重要。Angular凭借其强大的架构和易用性,为整合AI和ML功能提供了理想的基础。本指南旨在让初学者清楚、实用地了解如何将AI和ML与Angular开发无缝融合,改变应用程序交互的方式,从用户行为中学习,并自动化任务。
【Angular】使用Google Gemini构建AI驱动的Angular应用程序
【推荐系统】具有83%准确率的推荐系统
【推荐引擎】WSDM-KKBox音乐推荐挑战赛
【推荐分类器】LGBM航空公司推荐分类器
【推荐系统】LightFM是许多流行的推荐算法的Python实现,用于隐式和显式反馈。
LightFM是许多流行的推荐算法的Python实现,用于隐式和显式反馈。
它还可以将项目和用户元数据合并到传统的矩阵分解算法中。它将每个用户和项目表示为其特征的潜在表示的总和,从而允许推荐泛化到新项目(通过项目特征)和新用户(通过用户特征)。
该方法的细节在arXiv上提供的LightFM论文中进行了描述。
快速入门
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安装
PyPI
使用pip从pypi安装:pip安装lightfm。在Linux、使用Homebrew Python的OSX和使用Miniconda的Windows上,一切都应该开箱即用。
OSX和Windows用户注意:默认情况下,LightFM在OSX和窗口上不使用OpenMP,因此所有型号配件都是单线程的。这是由于Clang(和Miniconda)不支持OpenMP,安装启用OpenMP的gcc版本既复杂又劳动密集。如果你想在这些平台上使用LightFM的多线程功能,你应该尝试通过Docker使用它,如下一节所述。
也不支持使用OSX中包含的默认Python发行版进行构建;请尝试Homebrew或Anaconda的版本。
【推荐系统】将两层推荐系统投入生产
推荐系统将始终保持相关性——用户希望看到个性化的内容,最好的目录(就我们的iFunny应用程序而言,是流行的表情包和笑话)。我们的团队正在测试数十个关于智能提要如何改善用户体验的假设。本文将告诉您我们是如何实现协作模型之上的第二级模型的:我们遇到了什么困难,以及它们是如何影响指标的。
通常,矩阵分解,如隐式分解。ALS用于帮助改善饲料。在这种方法中,对于每个用户和每个对象,我们都会得到嵌入,而嵌入最接近用户嵌入的内容(在余弦度量中)最终会出现在最受欢迎的推荐中。
该方法工作迅速,但没有考虑所有信息(例如,在矩阵分解中添加用户的性别和年龄将是一项挑战)。
两级推荐系统试图在不放弃“永恒经典”的情况下使用更复杂的算法
实施两层推荐系统
我们需要从各种算法中“组装”出一个顶级解决方案。我们拥有:
[AI开发工具]使用AI转换您的编码:免费将本地LLM集成到您的编码IDE
你有没有想过,你可以在自己的工作空间里用人工智能来增强你的编码能力?
现在你可以,甚至更好的是,你可以免费做!
本指南向您展示了如何使用Ollama将强大的AI直接插入Cursor IDE。Cursor是一个复杂的编码IDE,类似于Visual Studio,专为人工智能对编程而设计,但它经常会遇到一个问题:需要昂贵的API密钥和恒定的互联网连接。
我们的目标是通过利用可以在本地安装的开源模型来避开这些障碍。不再有高昂的费用或连接问题。无论你是在调整你的网站还是构建复杂的软件,将人工智能添加到你的工具包中从未如此简单或经济实惠。
我会一步一步地引导你完成设置,这样你就可以从今天开始使用人工智能来帮助你的项目。准备好让您的编码更智能、更快,并免除不必要的成本。
第一步:使用Ollama和Cursor进行设置
首先下载Ollama和Cursor。Ollama是一个突破性的开源平台,可以让你运行、创建和共享强大的人工智能模型,如ChatGPT。它是您将AI集成到项目中的门户。