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利用实时数据和人工智能实现零售创新.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718838 2025-06-22 35页 2.36MB

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本文主要介绍了Databricks如何利用实时数据和人工智能为零售行业带来创新。关键点如下: 1. 行业需求:超过一半的购物者认为,生成式AI驱动的个性化推荐在在线购物时非常有价值。 2. 工具需求:需要能够进行社交聆听、测量情绪的工具,生成个性化内容,并提高开发者工作效率,同时与传统应用程序协同工作。 3. 数据智能平台:Databricks提供内置生成式AI工具,如ai_query、ai_sentiment和ai_parse,以及DLT(数据生命周期管理)简化数据管道构建。 4. 解决方案概述:介绍了一种现代解决方案架构,包括数据处理、编排、部署和监控。 5. DLT优势:简化数据管道开发,降低运维负担,提高资源效率,并具备自动化优化和治理安全特性。 6. 生成式AI:介绍生成式AI的概念,以及其在文本、代码、图像等方面的应用。 7. 实际应用:通过AI函数和大规模模型定制,实现对客户评论的情感分析,并创建有意义的推荐。 核心数据:文章提到,采用DLT后,构建流式管道所需时间从几天缩短到几小时,成本降低至少50%,数据工程师和科学家的工作效率提高,满足业务对成本优化的需求。
"如何实现零售业的实时创新?" "数据湖与智能优化,怎样简化开发?" "生成式AI如何助力个性化推荐?"
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