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自然語言處理(NLP)是人工智慧的一個子領域,專注於使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。NLP起源於20世紀50年代,但由於大型數據集的可用性、增加的計算能力和改進的算法,近年來已經取得了重大進展。NLP在各種應用中起著至關重要的作用,例如語言翻譯、情感分析、聊天機器人和語音識別。
核心功能
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價格
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如何使用
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Salesforce Einstein | 集成 |
Platform Starter $25/user/month
| Einstein 1平台為IT、管理員和開發人員提供可擴展的人工智能平台,促進快速開發生成應用程序和自動化。它提供了專為推動生產力、保護敏感數據、解鎖孤立系統、調和數據、嵌入預測和生成的人工智能、自動化業務流程、保護未來的IT投資和通過見解推動數據驅動的行動的專用工具。它可在銷售、服務、市場營銷和商務部門中使用。 |
Salesforce Einstein 1 Platform for Application Development | 整合 | 1 | |
傳輸標石 | AI驅動的平台 | 要使用傳輸標石,內容創作者可以在我們的網站上註冊帳戶並連接他們的社交媒體帳號。然後他們可以自定義自己的個人資料,將產品添加到他們的商店,創建和發送電子郵件營銷活動,以及創建媒體套件來展示他們的作品。 | |
Zapier | 构建灵活的工作流程 | 使用自动化解锁人工智能的力量。尝试我们的 ChatGPT 集成。 | |
Replit | 實時代碼編輯和執行 |
基礎版 每月 0 美元 - 免費使用所有核心功能,資源和增強功能有限
| 要使用 Replit,只需在瀏覽器中打開網站。您可以創建新項目或從 Glitch 或 Heroku 等平台導入現有代碼。在編輯器中編寫代碼,並使用集成的編譯器或解釋器即時運行代碼。使用多人協作功能與他人一起開發。點擊幾下即可部署項目並與全球共享。 |
v0.dev | 可複製粘貼的React代碼生成 | 使用簡單的文字提示生成用戶界面。複製,粘貼,部署。 | |
Framer | 在自由畫布上設計網站 | 免費 免費發布 | 要使用Framer,用戶可以從頭開始設計他們的網站,也可以使用其中提供的模板之一。然後,他們可以通過在自由畫布上添加元素、動畫和交互作用來自定義設計。Framer還提供了用於開始設計的人工智能生成的起點。完成設計後,用戶可以為不同斷點優化網站並通過集成的CMS輕鬆管理內容。最後,用戶可以免費發布他們的網站,無需重新構建或編寫任何代碼。 |
Fillout.com | Fillout的一些核心功能包括: - 40多種高度可自定義的問題類型 - 與Notion、Airtable和Salesforce等熱門平台集成 - 通過Stripe接受付款 - 多頁表單 - 強大的條件邏輯 - 安全收集個人信息,如PII - 法律約束力的電子簽名 - 適用於人類回答者的Captcha驗證 - 使用Google地圖API的實時自動完成 - 收集國內或國際電話號碼 | 要使用Fillout,只需連接您的數據庫或選擇將回答存儲在Fillout中。然後,使用拖放功能添加和自定義問題以及表單。完成後,您可以通過生成鏈接或在您的網站或應用程序中嵌入表單來共享它。您還可以利用高級功能,如接受付款、創建多頁表單和實施條件邏輯。 | |
Dify | 使用視覺化構建 AI 原生的應用程式 | 要使用 Dify,請註冊一個免費帳戶並登錄。然後,您可以使用視覺化構建工具來創建您的 AI 原生應用程式。根據您的需求選擇各種應用程式類型,如聊天機器人、程式碼轉換器、SQL 生成器、新聞內容編寫、創意腳本、摘要抽象、個人對話和 Quora 問答。根據您的需求自定義應用程式,並在幾分鐘內將其部署。您還可以使用 Dify 的 API 進行更高級的集成和插件選項。 | |
Glide | 构建和部署强大的定制应用 | 使用Glide非常简单,只需注册账号,自定义应用界面,连接和同步业务数据,然后发布和共享应用。 |
醫療保健:分析患者記錄和醫學文獻,提取相關信息並支持臨床決策。
金融:監控和分析財經新聞和社交媒體,識別市場趨勢和情感。
客戶服務:實施聊天機器人和虛擬助手來處理客戶查詢和支持請求。
社交媒體:分析用戶生成的內容,了解公眾意見,檢測趨勢並識別有影響力的用戶。
使用者普遍對NLP表達了積極的意見,稱其能夠改善用戶體驗、自動化繁瑣任務並從文本數據中提取有價值的見解。然而,一些使用者對一些NLP模型中存在的準確性和偏見提出了擔憂,強調了對技術的持續改進和負責任的開發的需求。
用戶與聊天機器人交互以獲得客戶支持,聊天機器人能夠理解並以自然語言回應用戶的查詢。
用戶向他們的智能手機口述消息,智能手機能夠將語音轉錄為文本並發送消息。
用戶使用機器翻譯服務將外語文章翻譯為母語。
要在項目中實施NLP,請按照以下一般步驟進行:1)收集並預處理文本數據,包括清理和分詞。2)選擇適合的NLP庫或框架,如NLTK、spaCy或TensorFlow。3)對預處理後的數據應用所需的NLP技術,如詞性標註或情感分析。4)使用處理後的數據訓練和評估模型。5)將訓練好的模型集成到目標應用程序或系統中。
通過與計算機進行更自然和直觀的交互改善用戶體驗。
自動化需要理解和處理人類語言的任務。
從大量非結構化文本數據中提取有價值的見解和信息。
通過語音識別和生成提高殘障用戶的可訪問性。
通過機器翻譯促進跨語言障礙的溝通。