AI解决方案

Ally Financial是美国最大的纯数字银行和领先的汽车贷款机构，最近与LangChain合作发布了第一个初始编码模块，该模块解决了在高度监管、以消费者为中心的行业中使用个人身份信息（PII）的人工智能开发人员面临的重大挑战。此处提供的PII屏蔽模块为在正常业务过程中经常处理客户PII的组织（包括金融服务、医疗保健和零售业的组织）提供了一个起点，以构建生成性人工智能应用程序，同时保护客户数据。

发布使用LangChain构建的Ally.ai

在LangChain的支持下构建的PII屏蔽模块是为Ally.ai创建的，Ally.ai是该公司专有的基于云的人工智能平台，将成为Ally数据和商用LLM之间的安全桥梁。Ally是金融服务行业生成人工智能的早期采用者，于2023年9月推出了该平台。该公司与Ally.ai的第一个用例利用平台的力量，帮助客户关怀与体验团队每天与数千名客户互动。

Ally.ai协助700多名客户服务助理总结他们与Ally客户之间的对话。该平台连接到商业级LLM，通过共享每个客户电话的完整记录来帮助他们，然后由LLM汇总。在高度监管的银行业，在LLM进行总结之前，应将PII剔除。

Introduction: What is LLM?

Large Language Models (LLMs) serve as foundational elements in the development of artificial intelligence applications. They process and generate text that mimics human communication, thus making digital interactions feel more natural. Nowadays, these models play an essentail role across numerous sectors. They improve operational processes and enrich the customer journey. By analyzing vast amounts of data, LLMs offer insights previously beyond reach.

LLM engineering involves much more than just prompt design or prompt engineering. In this article, we share a set of engineering practices that helped us deliver a prototype LLM application rapidly and reliably in a recent project. We'll share techniques for automated testing and adversarial testing of LLM applications, refactoring, as well as considerations for architecting LLM applications and responsible AI.

Step into the realm of language magic with our in-depth tutorial on Large Language Model (LLM) use cases and applications. From personalized recommendations to smart chatbots, discover how these linguistic powerhouses are revolutionizing industries.

通过将棘手的问题分解成更小的块，深度学习技术可以确定仓库中减少流量的最佳区域。

使用机器学习算法，研究人员可以预测可能干扰药物有效性的相互作用。

麻省理工学院的工程师开发了一种标签，可以近乎完美地揭示物品是真是假。钥匙在标签背面的胶水里。

麻省理工学院LIDS获得了阿巴拉契亚地区委员会的资助，这是一个多州合作项目的一部分，该项目旨在为农村地区使用的新型智能电网技术建模和测试。