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阿迪达斯利用 Databricks 的 Agentic Workflow 推动下一波人工智能应用.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719076 2025-06-22 31页 2.19MB

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本文主要内容涉及以下关键点: 1. 前瞻性声明:文章为信息目的而准备,包含前瞻性声明,存在不确定性和风险。 2. Agentic AI:adidas与Databricks合作,开发基于生成式AI的代理(Agentic AI),以提升业务效率。 3. 挑战:在开发生成式AI代理时,面临数据、协作、实时能力、技术陈旧等挑战。 4. Lakehouse平台:adidas采用Databricks的Lakehouse平台,统一数据与机器学习,实现快速部署和规模化。 5. 实施方法:详述了adidas构建AI代理的生命周期,包括数据准备、质量评估、生产部署等。 6. 成果验证:通过产品评论摘要案例,实现98.5%的令牌效率提升,91.67%的成本节约,以及60%的延迟降低。 核心数据:令牌效率提升98.5%,成本节约91.67%,延迟降低60%。
"Adidas如何利用AI提升效率?" "企业级AI代理面临的挑战有哪些?" "数据湖仓平台如何助力Adidas?"
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