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使用 OpenAI、Databricks 和 Streamlit 快速LLM 原型设计.pdf

上传人: 张** 编号:167580 2024-06-15 40页 2.68MB

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本文主要介绍了作者在Gjensidige保险公司担任Cloud Analytics & MLOps部门负责人时,如何使用OpenAI、Databricks和Streamlit进行快速原型制作的过程。作者拥有应用数学医学博士学位,并在学术界和咨询行业拥有6年的经验。Gjensidige是北欧市场上领先的综合保险公司,拥有200多年的品牌历史,在挪威市场占有26%的份额,拥有200多万客户。 文章提到了精益创业方法,强调了在极端不确定的情况下,创业公司需要快速解决实际问题。大多数创业公司失败的原因是因为它们无法在产品或客户上取得突破。作者认为,古典商业分析会创造出一种虚假的确定感,而精益创业方法则是通过构建、测量和学习的循环来逐步验证想法。 文章还详细描述了使用Streamlit作为数据湖数据的前端,以及如何将Databricks和OpenAI集成到原型制作中。作者认为Streamlit的简单API和预构建的交互式数据组件使得开发者可以专注于数据驱动的应用开发。 最后,作者提到了他们在开发AI分析师的过程中遇到的问题,以及如何使用价值流分析来解决这些问题。他们开发的AI分析师EGLEV可以回答与保险业务相关的数据提取请求,其中80%的请求可以使用两个星标模式来回答。他们计划逐步扩大数据访问范围并添加更多功能,以满足用户反馈。
"OpenAI与Databricks联手,如何加速保险数据分析?" "Streamlit助力AI原型设计,如何提升用户体验?" "敏捷开发在保险AI应用中如何实现高效运营?"
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