了解更多
AI技术的应用正日益成为推动企业发展的重要动力。其中，AI Agent作为一种能够自主执行任务的智能代理，已经成为优化业务流程、提升企业运营效率的重要工具。那么，如何通过AI Agent优化业务流程呢？本文将带您深入了解AI Agent的工作原理、优势及其在业务流程中的应用。
在当今全球化的数字时代，多语言文本识别技术的重要性日益凸显。它广泛应用于文档数字化、信息检索、机器翻译等诸多领域，为跨语言交流和知识共享提供了强大支持。然而，这项技术在发展过程中面临着诸多挑战，以下是其四个最核心的技术难点
在当今数字化时代，企业面临着跨软件系统数据同步的诸多难题。一方面，业务系统繁多，不同的系统往往由不同的供应商开发，采用不同的技术架构和数据格式，这使得数据在不同系统之间的流通变得困难。另一方面，碎片化数据采集量大，企业在日常运营中会产生大量的数据，这些数据分散在各个业务系统中，如客户信息、销售数据、库存数据等。要将这些碎片化的数据整合起来，需要耗费大量的时间和精力。
流程引擎的核心功能是流程的自动化执行和管理。它专注于按照既定的流程定义，驱动流程的流转，处理流程中的各种事件和异常情况，确保流程的高效运行。流程引擎提供了对流程执行的技术支持，包括任务调度、数据传递、状态管理等功能。而工作流主要侧重于业务流程的设计和建模。
Skip - gram 模型是自然语言处理（NLP）领域中用于学习词向量的一种重要模型架构，隶属于神经网络语言模型家族。其核心目标是通过给定的一个中心词，预测其上下文周边的词。
逻辑模型是对现实世界中业务流程、数据关系等的抽象表示，它侧重于描述系统的功能、信息架构以及业务规则，而不涉及具体的实现细节。例如在电商系统中，逻辑模型会明确用户、商品、订单等实体之间的关系，如一个用户可以拥有多个订单，一个订单包含多个商品，但不会提及这些数据存储在何种数据库、采用何种服务器架构等物理层面的内容。它是从业务视角出发，帮助业务人员和技术人员达成对系统的共同理解，是系统设计的重要基础。
