如何使用 GMI Cloud 构建 AI 语音代理

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

本文是GMI Cloud技术演示系列的一部分。

随着最近发布的 ChatGPT 4o，人工智能语音代理已成为公众关注的焦点。但是，对于许多企业来说，这种形式的人工智能已经成为一种通过自动化和增强客户互动以及简化内部运营来推动增长和盈利能力的工具。在本文中，我们将探讨如何使用GMI Cloud创建人工智能语音代理——将你需要的所有工具集中在一个地方。

使用 GMI Cloud 创建 AI 语音代理

从本质上讲，AI 语音代理与 LLM 类似，但需要额外的层级才能将响应抽象为语音。语音代理需要将语音作为输入，使用 LLM 进行处理，然后使用语音返回响应。可以使用其他引擎来自定义响应并添加情感和中断管理等功能。GMI Cloud 已经组装了使用现有开源模型构建 AI 语音代理所需的所有软件层。

演示视频

分步指南：

1。登录 GMI 云平台

创建账户或使用之前创建的账户登录

2。启动容器

使用页面左侧的导航栏导航到 “容器” 页面
点击右上角的 “启动容器” 按钮

3.选择您的模型模板和参数

在第一个下拉菜单中，选择包含 ASR 和 TTS 的 GMI Cloud 语音代理模板。（在演示中，我们使用 Chat GLM 6B 作为代理的 LM，但可以将其替换为任何型号，例如 Llama 3）
在 “选择硬件资源” 部分下，选择要部署的硬件类型，例如 NVIDIA H100。这将自动填充某些参数
输入存储、身份验证和容器名称的详细信息

4。启动容器：

在页面底部单击 “启动容器”
返回 “容器” 页面，您将能够看到刚才使用您提供的容器名称创建的容器
单击 Jupyter 笔记本图标连接到您的容器
在这里，你可以导入常用库并输入拥抱的面部代币

5。添加其他功能和测试

在 Jupyter Notebook 工作区中，添加转录和语音回复功能
使用 Gradio UI 运行函数
在公共用户界面上运行以进行测试

人工智能语音代理的新问世：改变交互和运营

人工智能语音代理的用例非常广泛。简而言之，从理论上讲，任何基于对话的服务或功能现在都可以使用人工智能语音代理来完成。

以下是人工智能语音代理可以为企业带来哪些好处的几个例子：

无需大量呼叫中心和多语言人员，使企业能够扩大其全球覆盖范围，在不增加成本的情况下提供全天候高质量服务。据估计，大规模的人工智能可以将客户服务生产率提高30-50％。
简化销售流程，例如潜在客户资格认证、后续计划和数据输入到CRM系统，将销售效率和数据准确性提高多达10％。
为高管和其他员工提供超强的私人助理
让员工腾出时间完成更复杂的任务，降低运营成本。例如，使用语音代理处理常见的人力资源请求或为 IT 人员进行故障排除。

为什么选择 GMI Cloud

可访问性：

GMI Cloud 确保广泛访问最新的 NVIDIA GPU，包括 H100 和 H200 型号。利用我们在亚洲的数据中心以及作为认证合作伙伴与 NVIDIA 的深厚关系，我们提供无与伦比的 GPU 访问权限，以满足您的 AI 和机器学习需求。

易用性：

我们的平台通过专为编排、虚拟化和容器化而设计的丰富软件堆栈来简化人工智能部署。GMI Cloud 解决方案与 TensorRT 等英伟达工具兼容，并附带预建镜像，可轻松入门和高效管理人工智能工作流程。

性能：

GMI Cloud 提供训练、推理和微调 AI 模型所必需的高性能计算。我们的基础设施经过优化，可确保经济高效的运营，使您可以最大限度地发挥 Llama 3 等模型的潜力。

GMI Cloud 为您的所有 AI 需求提供全栈人工智能平台，使其成为构建诸如需要多层功能的语音代理等功能的理想选择。借助我们的集成解决方案，您可以简化人工智能流程，提高性能并确保运营的安全性和合规性。

资源

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