NetSuite 文心一言(Ernie)的AI应用

有个故事,松下幸之助小时候所处的年代是明治维新之后,大量引用西洋技术的时期。当时大家对“电”能干什么事,充满好奇。“电能干什么?它能帮我们开门么?” 松下幸之助的爷爷对电不屑,于是就问他。松下幸之助的回答是“也许可以,虽然不知道该怎么干。总要试一试。”

作为跟电力一样的通用技术,AI也能应用于各种场景。而这各种场景就是AI+的所在。

近期,我们做了一个尝试,采用文心一言在NetSuite中辅助模糊信息分类。

需求背景

用户为了减少SKU的数量,在实践中使用一个“通用Item”,在PO行的“描述”上进行具体的规格说明。这在日常的非重复类型采购中很有效。因为,创建一个SKU却只使用一次,确实浪费。但是这种手法带来的一个后果是统计分析时,由于“描述”是非结构化的,所以无法用于数据统计。

解决方法

这种“分类”的场景非常适合AI来处理。可以将数据提交给AI,让其进行汇总、聚类输出。

功能架构

下面是演示视频:

NetSuite 文心一言 AI辅助模糊信息分类的应用

如果有任何关于NetSuite的问题,欢迎来谈。邮箱:service@truston.group

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/341296.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

仓储管理系统——软件工程报告(可行性研究报告及分析)①

可行性研究报告及分析 一、问题定义 1.1项目背景 随着社会的发展以及企业规模的扩大和业务的复杂化,仓库管理变得愈发重要。传统的手工管理方式已经导致了一系列问题,包括库存准确性低、订单处理效率慢等。为了提高仓库运作效率、降低成本并优化库存管…

Qt5.12.0 与 VS2017 在 .pro文件转.vcxproj文件

一、参考资料 stackoverflow qt - How to generate .sln/.vcproj using qmake - Stack Overflowhttps://stackoverflow.com/questions/2339832/how-to-generate-sln-vcproj-using-qmake?answertabtrending#tab-topqt - 如何使用 qmake 生成 .sln/.vcproj - IT工具网 (coder.wo…

搜索与图论第六期 最短路问题

前言 最短路问题真的很重要很重要希望大家都能够完全掌握所有最短路算法!! 一、最短路问题的分类 Dijkstra: Dijkstra算法是一种著名的图算法,主要用于求解有权图中的单源最短路径问题。它由荷兰计算机科学家艾兹赫尔戴克斯特…

(十)Head first design patterns组合模式(c++)

组合模式 组合模式在参考链接中已经讲得很好了,这里只简单讲讲就好。 组合模式的意图是表达部分-整体层次结构。 当你需要管理一个组合对象,又要管理这个组合对象的单个对象。这个时候就可以让这个组合对象和单个对象继承同一个基类,以便用…

pytorch学习笔记(十一)

优化器学习 把搭建好的模型拿来训练,得到最优的参数。 import torch.optim import torchvision from torch import nn from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear from torch.utils.data import DataLoaderdataset torchvision.datas…

E. Increasing Subsequences

Part1 寒假思维训练之每日一道构造题(思维 构造 数学)题目链接: Problem - E - Codeforces 题意: 给定一个整数,数字n的范围是,闭区间,要求构造一个递增子序列(可以不连续&…

在Python环境中运行R语言的配环境实用教程

前情提要 在做一些生物信息与医学统计的工作,本来偷懒希望只靠python完成的,结果还是需要用R语言,倒腾了一会儿,调成功了,就记录一下这个过程。 我的环境: win10, pycharm, R-4.3.2 首先,我们…

proxy 代理的接口报错301问题

项目系统里仅仅这个接口报错,反向代理错误导致。 默认情况下,不接受运行在HTTPS上,且使用了无效证书的后端服务器。如果你想要接受,修改配置:secure: false(简单意思:如果本地没有进行过https相…

Armv8-M的TrustZone技术之内存属性单元

如果处理器包含Armv8-M安全扩展,则内存区域的安全状态由内部安全属性单元(SAU,Secure Attribution Unit)或外部实现定义的属性单元(IDAU,Implementation Defined Attribution Unit)的组合控制。…

如何在 Ubuntu 22.04 上安装 Apache Web 服务器

前些天发现了一个人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,最重要的屌图甚多,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 如何在 Ubuntu 22.04 上安装 Apache Web 服务器 介绍 Apache HTTP 服务器是世界上使用最广泛的 Web 服务器。它…

苹果眼镜(Vision Pro)的开发者指南(3)-【3D UI SwiftUI和RealityKit】介绍

为了更深入地理解SwiftUI和RealityKit,建议你参加专注于SwiftUI场景类型的系列会议。这些会议将帮助你掌握如何在窗口、卷和空间中构建出色的用户界面。同时,了解Model 3D API将为你提供更多关于如何为应用添加深度和维度的知识。此外,通过学习RealityView渲染3D内容,你将能…

8.前端--CSS-显示模式

元素的显示模式 元素显示模式就是元素&#xff08;标签&#xff09;以什么方式进行显示&#xff0c;比如<div>自己占一行&#xff0c;比如一行可以放多个<span>。 1.块元素 常见的块元素 常见的块元素&#xff1a;<h1>~<h6>、<p>、<div>、…

01 Redis的特性

1.1 NoSQL NoSQL&#xff08;“non-relational”&#xff0c; “Not Only SQL”&#xff09;&#xff0c;泛指非关系型的数据库。 键值存储数据库 &#xff1a; 就像 Map 一样的 key-value 对。如Redis文档数据库 &#xff1a; NoSQL 与关系型数据的结合&#xff0c;最像关系…

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

&#x1f432;本文背景 近年来&#xff0c;随着深度学习技术的迅猛发展&#xff0c;大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数&#xff0c;这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色&#xff0c;但同时也对计算资源和数据量提出了更高的要求。 …

二、arcgis 点shp数据处理

在工作中&#xff0c;很多时候客户会提供点坐标&#xff0c;那么要想把点坐标生成shp文件&#xff0c;有两种方法&#xff08;坐标系CGCS2000&#xff09;&#xff1a; 1.当只有个位数的点坐标时&#xff0c;可以直接在arcgisMap中添加&#xff0c;具体步骤如下&#xff1a; …

【JavaSE】第一个Java程序

前提引入 在JavaSE的系列中&#xff0c;将从第一个Java程序开始叙述&#xff0c;系统的把JavaSE的内容总结一次。毕竟这是第二次学习JavaSE的内容&#xff0c;因此感触也相对比较深一些。在JavaSE的初步计划中&#xff0c;大概有十一到十三篇文章&#xff0c;大致有&#xff1…

docker 安装手册

docker 安装手册 第一步卸载旧的docker (如果安装过Docker否则跳过此步) 以防万一最好执行一遍 yum -y remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine 第二步&#xff0c;安装相关…

ROS第 11 课 参数的使用与编程方法

文章目录 第 11 课 参数的使用与编程方法1.服务模型2.rosparam参数2.1 rosparam详细参数2.2 运行海龟例程2.3 rosparam的使用 3.编程方法3.1 编写控制程序 4.运行程序 第 11 课 参数的使用与编程方法 1.服务模型 &emap;&emsp在ROS master当中有一个参数服务器&#x…

Linux系统Shell脚本 ----- 编程规范和变量详细解读(一)

一、程序编程风格 面向过程语言 开发的时候 需要 一步一步 执行 做一件事情&#xff0c;排出个步骤&#xff0c;第一步干什么&#xff0c;第二步干什么&#xff0c;如果出现情况A&#xff0c;做什么处理&#xff0c;如果出现了情况B&#xff0c;做什么处理 问题规模小&#…

imgaug库图像增强指南(35):【iaa.Fog】——轻松创建自然雾气场景

引言 在深度学习和计算机视觉的世界里&#xff0c;数据是模型训练的基石&#xff0c;其质量与数量直接影响着模型的性能。然而&#xff0c;获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此&#xff0c;数据增强技术应运而生&#xff0c;成为了解决这一问题的…