Aproveite o NLQ no Vtiger Compute AI e extraia informações significativas

A gerente de vendas Sarah está analisando montanhas de dados sobre vendas, produtos vendidos e muito mais. Mesmo tendo tudo à disposição, ela ainda estava sobrecarregada pela enorme quantidade de informações. O gerente dela quer analisar os produtos mais vendidos da semana.

De repente, ela se lembrou da Consulta em

Linguagem Natural (NLQ) em seu sistema de CRM e inseriu uma pergunta simples: “Dê-me um relatório dos principais produtos vendidos de 19 a 23 de fevereiro em um banco de dados de email da função de trabalho  formato tabular”. Ela rapidamente obteve os resultados e os relatou ao seu gerente.

Esta não é uma história de ficção científica, mas uma realidade do NLQ.

A necessidade de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM) tornou mais fácil para as empresas crescerem de forma eficiente. Usamos diferentes mecanismos para executar operações específicas e o NLQ é um deles. Ele permite que os usuários interajam com diferentes aplicativos na linguagem cotidiana e tomem melhores decisões de negócios. Vamos nos aprofundar nisso.

Identificar consultas em linguagem natural

NLQ é um dos aspectos da IA ​​que torna a interação humano-computador mais fácil e acessível usando linguagem natural. Em vez de usar linguagens de programação, os melhore a experiência do cliente integrando o telegram bot no vtiger crm usuários podem fazer perguntas sobre dados ou fazer solicitações em inglês simples. O sistema responderá rapidamente e fornecerá informações precisas. Considere as duas perguntas abaixo:

  1. SELECIONE Sobrenome, Nome, DE Funcionários ONDE Departamento=’Marketing’;
  2. Mostre-me os nomes das pessoas da equipe de marketing.

O primeiro exemplo apresenta uma linguagem de consulta

Tradicional que pode não ser familiar para todos. Muitas vezes, é necessário conhecimento técnico para construir tais perguntas usando essa sintaxe. Em contraste, o diretório de banco de dados da austrália segundo exemplo é uma consulta natural que fornece uma abordagem mais amigável, permitindo que as pessoas interajam com o banco de dados usando linguagem humana natural.

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