Nemmere og billigere AI-integrationer

Realtime API: Hurtigere og enklere stemmestyring

En af de mest spændende nyheder er OpenAI’s Realtime API¹, der gør det muligt at udvikle stemmebaserede applikationer med lav forsinkelse og naturlig interaktion. Tidligere krævede opbygningen af stemmestyring integration af flere forskellige komponenter, hvilket var både tidskrævende og komplekst.

Anvendelseseksempler:

• Virtuelle assistenter: Virksomheder kan nu skabe avancerede kundeserviceløsninger, hvor virtuelle assistenter håndterer kundehenvendelser hurtigt og præcist gennem stemmeinteraktion. Dette forbedrer kundeoplevelsen og frigør ressourcer i kundeserviceafdelingen
• Voice-aktiverede applikationer: I brancher som logistik og produktion kan medarbejdere bruge stemmekommandoer til at styre systemer, hvilket øger effektiviteten og reducerer behovet for manuel indtastning

Fordele:

• Reduceret kompleksitet: Realtime API samler alle nødvendige funktioner i én løsning, hvilket gør udviklingsprocessen mere overskuelig
• Hurtigere respons: Med lav latens (hurtig svartid) får brugerne en mere naturlig og umiddelbar interaktion med systemet

Optimerede AI-modeller: Mere omkostningseffektiv AI-udvikling

OpenAI introducerer også Prompt Caching² og Model Distillation³, som begge bidrager til at reducere omkostningerne ved AI-drift.

Prompt Caching:

‘Caching’ er et udtryk for, at vi gemmer et svar, så vi kan genbruge det senere. OpenAI har gjort dette til automatik i deres nyeste modeller, hvilket reducerer både omkostninger og svartid. Hvis systemet allerede har behandlet en lignende forespørgsel, kan det levere svaret hurtigere og billigere ved at anvende de eksisterende data.

Model Distillation:

Med Model Distillation kan virksomheder træne mindre, specialiserede AI-modeller baseret på større og mere komplekse modeller. Modellen bliver i princippet komprimeret ned til den størrelse, der er nødvendig, for de data du træner den på. Det gør det muligt at skræddersy AI til specifikke opgaver på en billigere måde (end tidligere).

Anvendelseseksempler:

• Dataanalyse og rapportering: Optimering af datamodeller for hurtigere og mere præcise analyser, der kan hjælpe ledelsen med at træffe bedre beslutninger
• Markedsføring: Forståelse af kundeadfærd og målretning af kampagner bliver lettere og billigere, hvilket øger ROI på marketingindsatser

Fordele:

• Omkostningsbesparelser: Mindre modeller kræver færre ressourcer, hvilket reducerer driftsomkostningerne
• Effektivitet: Hurtigere behandlingstider forbedrer brugeroplevelsen og øger produktiviteten
• Det giver tilsammen en nem og billig AI integration

Vision Fine-Tuning: Skræddersy AI til dine egne billeder

Den nye funktion, Vision Fine-Tuning⁴, gør det muligt for virksomheder at tilpasse AI-modeller til at analysere både tekst og billeder, hvilket forbedrer anvendeligheden i komplekse scenarier.

Anvendelseseksempler:

• Visuel søgning: E-handelsplatforme kan lade kunder søge efter produkter ved at uploade et billede, hvilket forbedrer brugeroplevelsen og potentielt øger salget
• Autonome systemer: Produktion og logistik kan drage fordel af forbedret billedgenkendelse til kvalitetskontrol og lagerstyring, hvilket reducerer fejl og øger effektiviteten

Fordele:

• Tilpasning: Modellen kan trænes specifikt til virksomhedens egne data, hvilket giver mere præcise og relevante resultater
• Integreret løsning: Kombinationen af tekst og billede i én service gør udviklingen enklere og mere sammenhængende