隨著人工智慧 (AI) 每天都在變得越來越受歡迎，難怪這麼多公司想要利用 AI 工具來獲得優勢。 唯一的問題是，哪一個工具才適合他們的需求？ 

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在當今數字時代，73% 的美國公司 在某種程度上使用 AI，無論是為了腦力激盪、寫代碼，還是生成文本和圖像。 

但是，面對如此多的好工具，實際上可以做一切，很難找出從哪個 AI 驅動的工具開始。 你想要預測分析還是能夠簡化設計生命週期的工具？ 

無論如何，您都需要一個指南來開始。 幸運的是，您已經找到了這個主題的最佳資源，因為我們將探討 AI 平台的好處，如何選擇合適的工具，以及為您的業務提供的 12 款最佳工具。 

什麼是人工智慧平台？

人工智慧平台是一種執行通常由人類完成的不同任務的軟件，例如學習、推理、問題解決等。 這些平台使用人工智慧、機器學習 (ML) 和自然語言處理來開發、部署和管理 AI 應用程式。 

基本上，AI 平台幫助開發者和企業更有效率地構建 AI 驅動的解決方案，並且花費更少的支出和資源。 

一般來說，它們擁有數據處理能力，促進模型的訓練，並提供可視化數據和性能的工具。

所以，現在你知道什麼是什麼。 讓我們直接進入問題的核心，看看 12 大 AI 平台。 

一些頂級 AI 平台有哪些？

所以，你對企業最佳的AI 平台感到好奇。 我們也對此感到好奇；這就是為什麼我們花了數小時尋找最佳 AI 工具，這些工具將簡化您的業務工作流程。

接下來這些是： 

1. Guru – 最佳 AI 驅動平台，用於簡化您的知識庫。 
2. Rasa – 最佳 AI 驅動平台，用於構建對話 AI 聊天機器人和助手。 
3. Vertex AI – 最佳初學者友好平台，用於構建虛擬助手和應用程序。 
4. Microsoft Azure – 最佳平台，用於構建生成式 AI 模型和應用程序。 
5. OpenAI ChatGPT – 最佳聊天機器人和 AI 助手，能夠模擬任何主題的人類對話。 
6. H2O.ai – 最佳 AI 驅動解決方案，用於從數據集和文檔中收集有價值的信息。 
7. TensorFlow – 最佳開源庫，用於構建和部署 ML 模型。 
8. IBM Watson – 最佳平台，用於構建、訓練、驗證和部署 AI 模型。 
9. Amazon SageMaker – 最佳 AI 平台，用於構建和部署 ML 模型。 
10. PyTorch – 最佳深度學習軟件，用於構建 AI 應用程序。 
11. Claude.ai – 最佳下一代 AI 助手，用於自動化各種任務。 
12. Dataiku – 最佳 AI 驅動平台，用於部署和管理數據與分析。 

這些平台聽起來在理論上都很不錯，但它們名副其實嗎？ 答案是肯定的，它們確實如此。 通過閱讀來自己了解... 

1. Guru

Guru 不僅僅是個簡單的工具。 它是一個企業 AI、維基和內聯網——所有功能都整合在單一平台中。 

Guru 所做的是利用您公司的集體知識，使用 AI 向最需要的人推送相關（且及時！）資訊。 當然，無需切換應用程序。

因此，您獲得了一個集中可靠的真相來源，因為 Guru 從您的所有聊天、文檔和應用程序中捕捉信息。 每當有人提出查詢時，他們都可以快速獲得答案。 

此外，Guru 與 OpenAI 的 ChatGPT 集成，以幫助人們獲得答案並尋找靈感，而無需離開 ChatGPT。 這種強大的工具組合使您更容易訪問公司的知識。 

“我每天都在使用它。 它是 非常友善。 它的運作方式就像 Google，您所需要的 [...] 是 [...] 一個關鍵字，然後 bang——您將找到您所尋找的東西。” 

想了解更多關於 Guru 的信息嗎？ 觀看我們的隨需應變示範視頻了解更多！ 

顯著特徵

• AI 驅動的內容建議： Guru 的 AI 將根據員工正在處理的內容提供有用的答案。
• 自定義選項： 通過用您的徽標、品牌顏色等自定義，使 Guru 感覺像您個人的基礎平台。 
• 模板： 如果您沒有想法或不知道從哪裡開始，Guru 提供預建模板，讓您更輕鬆創建內容。

使用案例

Guru 是希望精簡知識的各種規模公司的完美解決方案。 

2. Rasa

Rasa 是一個 AI 驅動的解決方案，讓各種規模的公司構建提供對話體驗和自動化與客戶互動的 AI 聊天機器人和助手。 

這是一個改善客戶服務的好工具，因為它讓您通過無需編碼的用戶界面和對話 AI 引擎的組合來構建 AI 助手。 

因此，Rasa 能夠與您的客戶進行更細緻且有意義的互動和對話，並能透過自然語言處理 (NLP) 功能回應查詢。 

但是，它也具有最先進的安全措施，因此企業可以放心，它不會在未經許可的情況下使用個人數據。 

“Rasa 是一個開放源代碼框架，用於構建對話 AI。” 它對不同的用途和商業問題具有更高的可定制性。” 

顯著特徵

• 拖放界面： Rasa 的用戶界面易於使用，對團隊協作非常有效。 
• 部署模式： 您可以選擇在現場或私有雲部署聊天機器人，為您提供控制數據的靈活性。 
• 多渠道客戶體驗： 使用 Rasa，您可以在 10 個內建的消息渠道中與客戶互動，所有這些都由後端助手提供支持。 

使用案例

Rasa 由於其先進的功能，對於金融服務、健康護理、電信、旅行和運輸等行業非常理想。 

3. Vertex AI

Vertex AI 是 Google 的集中式 AI 平台，提供 Google 所有功能於一身的工具。 

它只有一個目的：訓練機器學習和 AI 模型，並使其更容易大規模部署。 這意味著您可以自動化模型開發過程，更快地構建有用的聊天機器人。 

但您也可以自訂大型語言模型 (LLMs) 用於各種 AI 應用，大幅提升您的生產力。 

此外，它是保持一致性和創建質量相同、錯誤最小化的 AI 模型的好解決方案。 

“Vertex AI 使準備數據、訓練模型和部署變得簡單。 這些工具和服務良好協同，節省時間和精力。” 

顯著特徵

• AutoML： 此功能幫助初學者輕鬆地構建自定義 ML 模型，並適用於各種 Google 應用程序。 
• 模型版本控制： 使用 Vertex AI，輕鬆跟踪模型版本並監控其性能。 
• 預訓練 APIs： 即使您的開發者沒有先前經驗，也可以輕鬆將視頻、翻譯和自然語言處理集成到模型中，使用此工具。 

應用情況

Vertex AI 是 ML 工程師和開發者的良好解決方案，因為它非常適合初學者。 

4. Microsoft Azure

Microsoft Azure 提供一個平台，用於部署生成類 AI 解決方案。 它使用最新的開放式和多模態模型進行快速創新，並讓您為自己的使用案建立完美的工具。 

為了創建他們想要的 AI 應用程序，開發者可以使用他們喜愛的工具和語言來編寫模型，還有一個開放源碼框架，使他們更容易地部署它們。 

這還不止於此——您還可以通過模型開發和訓練以及數據准備等功能加速機器學習項目。 

“我覺得 Microsoft Azure 是一個易於使用的雲平台，可以滿足公司在信息技術方面的所有需求，從租用虛擬機到 AI 驅動的應用程序部署。” 

顯著特徵

• AI 搜尋： 結合先進的檢索增強生成 (RAG) 和現代搜尋，Azure 每次都能提供直觀的回應。 
• Phi-3 開放模型： Azure 使用小型語言模型 (SMLs) 以較低的資源使用和延遲最大化 AI 的能力。 
• ML 提示流程： 使用敏捷提示流程，您可以簡化整個生態系統中使用 AI 解決方案的方式。 

使用案例

Microsoft Azure 是一個為IT行業量身打造的解決方案。 

5. OpenAI ChatGPT

ChatGPT —— 你現在已經知道 — 是 OpenAI 創建的流行聊天機器人和虛擬助手。 使用 LLMs，ChatGPT 能夠模擬人類對話，並輕鬆回答問題。 

使用 ChatGPT，您可以提出問題，或要求它通過提示生成圖像或文本。 只需撰寫請求，ChatGPT 將全力以赴即時生成回答。 這使得 ChatGPT 成為研究主題、學習新技能或創建內容的理想解決方案。 

ChatGPT 智能到可以跟進問題，承認自己的錯誤（如果它有的話），並拒絕不適當的要求。 總之，這就像與朋友而不是電腦聊天。 

“ChatGPT 是一個了不起的工具，可用於我們的日常任務，從生成標題和文本副本到解決 Excel 問題。 如果您知道如何給出正確的提示，這是不可思議的！” 

顯著特徵

• 圖像生成器： 除了撰寫文本外，ChatGPT 還幫助生成基於文本提示的高質量圖像和藝術作品。 
• 語音和音頻識別： 您不需要書面文本即可向 ChatGPT 提出任何問題。 這個有用的聊天機器人可以識別口音和不同語言，並且可以輕鬆回應提示。 
• 代碼編寫： ChatGPT 是希望撰寫代碼或學習不同語言的開發者的完美伴侶。 

應用情況

您可以使用 ChatGPT 來做任何事情，因為它對每個主題都有普遍的知識。 它非常適合個人和專業使用。 

6. H2O.ai

H2O.ai 是一個基於雲的人工智慧解決方案，只有一個目標：提高商業生產力。 怎麼樣？ 通過從數據（包括結構化和非結構化數據）中提取有價值且可行的見解來嘗試解決複雜問題。 

此外，這是一個值得信賴的 AI 提供者，幫助各種規模的企業更具戰略性，加速創新。 H2O 提供多種功能，例如開放源碼的分佈式機器學習、自動機器學習，和面向商業用戶的解決方案。 

通過預測和生成 AI，H2O 專注於通過以多種方式處理數百份文檔來提升生產力，例如翻譯、總結或檢查它們。 

“易於使用，配有良好的 UI 設計和自動化的 ML 功能。 無駕駛 AI 具有強大的能力[在]自動特徵工程和系統可視化。” 

顯著特徵

• 無駕駛 AI：這個功能透過提供專門為建造 AI 創建的自動化機器學習能力來工作，結合了自動化與數據科學。 
• 氫火炬：H2O 提供無需代碼的深度學習工具包，幫助您更快速、更好地訓練 AI 模型。 
• 文檔 AI：透過人工智能，H2O 可以輕鬆從您的文檔中提取有價值的信息。 

使用案例

H2O 是一個適合數據科學家和多個行業公司的開源平台。 

7. TensorFlow

TensorFlow 提供了一個開源庫，企業可以用來建立在各種環境中運行的機器學習算法。 

TensorFlow 在開發過程的各個階段提供支持，包括數據處理、部署和調試。 開發人員可以用不同的程序語言，如 Python、Java、C++ 等，構建機器學習應用程式。 

總之，TensorFlow 使得在大規模上構建機器學習平台變得容易。 

“它處理數據的方式和社區支持，它有[被]一個[上天的恩賜]。 使用 TensorFlow 開發和維護代碼基礎非常簡單。” 

顯著特徵

• 靈活性：TensorFlow 是一個靈活的工具，允許您製作模塊化或獨立的機器學習模型。 
• 並行神經網絡訓練：TensorFlow 可以幫助您訓練多個神經網絡和 GPU，並簡化您的工作流程。 
• 開源：TensorFlow 對所有人免費使用，允許您構建和部署最佳的機器學習模型。 

使用案例

TensorFlow 針對希望建立高品質機器學習模型的企業、開發人員和研究人員。 

8. IBM Watson

IBM 提供了一個最先進的工作室，讓人們可以建造、訓練和部署 AI 模型。 它被稱為 watsonx.ai，融合了生成 AI 能力、基礎模型和傳統機器學習，以簡化您的流程。 

這樣構建 AI 應用程式要比自己來做輕鬆得多。 使用 watsonx.ai，由於其易於使用的工具和更精練的提示，它所需的時間和數據都更少。 

您可以選擇不同的模型（這意味著工具是靈活的），例如花崗岩、開源模型或第三方模型。 但您也可以帶上自己的自定義模型。 

“方便性和可接入性的，將LLM [到]某個網站上以快速抓取頁面並產生輸出。 整合更加容易，您可以將[進入]任何現有應用程序並在您的網站上啟動聊天機器人。” 

顯著特徵

• 流程引擎：watsonx.ai 通過直觀的流程語言簡化生成 AI 開發過程，使應用程式更容易部署到雲上。 
• 調整工作室：IBM 提供了調整工作室，您可以在此優化和提示調整您的模型，以獲得更好的性能和準確性。 
• 提示實驗室：用戶可以使用聊天、自由形式和結構化模式來調整他們的提示，打造最佳模型。 

應用情況

IBM watsonx.ai 適用於各種規模和行業的企業。 

9. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一個平台，數據科學家和開發人員可以在上面構建、訓練和部署機器學習模型。 

由於這是一個完全管理的服務工具，SageMaker提供一系列工具（例如調試、流程、MLOps等），使得構建高性能機器學習模型對於任何使用案例來說更加容易、高效且低成本。 

SageMaker 可以提供您所需的一切。 這是一個解決方案，通過使用在大型數據集上訓練的LLM，尤其擅長構建財務管理系統（FMs）。 

“SageMaker 使得訓練和部署模型變得非常容易。 管理基礎架構使我們能夠專注於商業邏輯，而無需處理叢集管理、自動擴展等事宜。” 

顯著特徵

• 畫布：該功能允許您通過非常直觀且視覺吸引人的界面構建準確的機器學習模型。 您不需要編碼經驗即可使用它。 
• 數據整理者：使用 SageMaker，聚合和準備圖像或表格數據要比花幾個月的時間快得多。 
• 筆記本： 您可以在集成開發環境（IDE）中使用筆記本、代碼和數據構建機器學習模型。

應用情況

Amazon SageMaker 適用於不同產業中各種規模的團隊，包括網絡安全、金融服務等。 

10. PyTorch

PyTorch 是由一個研究實驗室開發的深度學習軟件，提供多種框架以構建 AI 應用程式。 

PyTorch 提供用戶友好的介面，使您能夠輕鬆地在不同的程序語言中構建深度學習模型。 

這個開源框架對於想要涉足這個行業並構建智能 AI 應用程式的初學者來說是理想的。 

“我對 PyTorch 的一個非常感激的地方是它非常友好。 它使得學習的複雜領域變得更容易接觸，這真是太棒了。 [...] 多虧了它與 Python 的整合，想法的實現變得毫不費力[...]” 

顯著特徵

• 分散式訓練：通過 torch.distributed 後端，您可以在研究中進行性能優化和可擴展分散式訓練。 
• 強大的生態系：PyTorch 擁有上千種工具和庫，支持 NLP、計算機視覺等的開發。 
• 雲支持：所有主要雲平台均支持 PyTorch，因此您可以放心地將其輕鬆部署在這些渠道上。 

使用案例

PyTorch 是對希望使用 AI 技術的企業在醫療、零售、教育、製造等行業的絕佳工具。

11. Claude.ai

Anthropic 的 Claude.ai 是一款下一代 AI 助手，類似於 ChatGPT，您可以要求它做任何事，無論是頭腦風暴還是提供數據分析。 

由憲法 AI 提供支持，Claude 非常重視安全性和數據隱私。 

此外，Claude 能夠處理大量數據，生成文本，並幫助您理解困難的主題。 您甚至可以調整它以適應您的需求、用例和要求。 這使得您能夠專注於最重要的事情，而不是浪費時間。 

“Claude最有用的地方是AI能夠更自然地流暢。” 我喜歡這樣的回答更像人與人之間的對話。” 

顯著特徵

• 任務自動化：Claude 協助處理各種任務，例如編寫代碼、草擬電子郵件等。 
• 數據分析：Claude 幫助您從數據中獲取有價值的見解，甚至解釋結果。 
• 語言翻譯：Claude 能夠翻譯多種語言。 

使用案例

Claude 對各種規模的公司均有幫助。 

12. Dataiku

我們的列表以 Dataiku 結束，這是您每天用來構建、管理和部署數據和分析的 AI 平台。 

有了 Dataiku，您可以將數據融入日常操作中，從生成 AI 應用程式到 AutoML 再到 MLOps。 在一個集中式端到端的位置，您可以更快地建立專案，僅需幾天而非幾週，並促進團隊成員之間的合作。 

“能夠自動化任務，例如模型部署和報告生成，是真正的遊戲改變者。 Dataiku 使數據科學家能夠專注於更高層次的分析和創新 [...]” 

顯著特徵

• 數據準備：Dataiku 使得編碼者和非編碼者能夠在共享的空間中訪問和探索項目數據。 
• 生成 AI：有了 Dataiku，您可以大規模構建生成 AI 應用程式。 
• 視覺化：Dataiku 內建的功能非常適合數據分析、圖表繪製等，使用圓形圖、熱圖、表格等工具。 

使用案例

DataIku 適用於多元化的公司和不同的使用案例。 

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有這麼多優秀的工具，但要認識它們卻很少時間。 如果有一個引起您的興趣，那麼就去進一步研究。

如果您還沒有信服，讓我們來看看使用 AI 平台的好處。 

使用 AI 平台的好處是什麼？

AI 平台有很多好處，其中之一是收入增長。 平均而言，公司可以預期通過採用 AI 獲得6% 到 10% 的收入增長，因此現在投資於 AI 驅動的工具是非常有利可圖的。現在。

但還有其他優點，例如： 

• 自動化重複任務：AI 平台最大的好處是它們能夠自動化乏味的任務，讓人類員工能夠專注於更具戰略性的活動。 通過改善工作流程和操作，您將能夠提高生產力，甚至加快任務完成的速度。 
• 最小化錯誤：我們都會犯錯，畢竟我們是人類。 但有些錯誤是太昂貴了，無法忽視。 AI 平台減少了手動錯誤的機會，並在數據輸入方面不太可能犯錯。   
• 提升客戶體驗：有許多 AI 虛擬助手可以通過回答問題並在客戶最需要它們時提供支持，來簡化客戶體驗。 此外，聊天機器人非常適合生成高度個性化的消息，幫助客戶找到最佳的解決方案。 
• 實現更好的決策：AI 平台在分析數據和趨勢，並提出創新機會方面做得很好。 透過這種無偏見的數據分析，您可以就業務及其操作做出更好的決策。 

當然，AI 算法確實有它們的好處，甚至增加銷售線索和約會多達 50%。 

但它們也有其挑戰。 讓我們來看看它們。 

AI 平台的潛在挑戰是什麼？

儘管我們希望它是這樣，但 AI 絕非完美。 每當您投資於 AI 服務時，您必須為以下挑戰做好準備： 

• 成本：構建 AI 平台需要時間和資源。 如果您想讓它變得複雜，具備多種功能，那麼開發的成本可能會偏高。 再者，它需要不斷更新，因此必須使用最新技術運行。 
• 安全風險和隱私問題：許多人擔心 AI 解決方案如何使用他們的個人數據，特別是在未經同意的情況下使用時。 此外，AI 易受網絡攻擊，因為它可能被操控以造成潛在損害。 
• 數據依賴：AI 依賴於數據。 沒有數據，AI 平台無法執行分配給它們的任務。 AI 需要高品質的數據——而且量也必須足夠——以保持及時更新並有效運行。 
• 偏見和公平性：根據您提供的數據，AI 可能會產生有風險和歧視性的內容，如果不加以控制，可能會損害您的聲譽。

這聽起來並不算太糟。 好處超過壞處，因此如果您想要，仍然應該考慮投資於 AI 平台。 

接下來，讓我們看看如何選擇最適合您的業務的 AI 平台。 

如何選擇最適合您業務的 AI 平台

選擇夢想的 AI 平台時有三個選擇標準： 

• 主要特徵： AI 平台應具備許多特徵，要提到所有特徵需要一些時間。 考慮具有 AutoML（自動選擇最佳算法）、協作工具（多個用戶可以一起工作）和持續改進以保持數據新鮮的平台。 另一件要考慮的事情是集成，如果新的 AI 工具要與現有工具完美契合。 
• 核心功能： AI 平台應能清理和處理數據以便可用。 但它們也應該使用各種算法訓練模型，評估 ML 或 AI 模型的可靠性，並進行部署。 
• 可用性：確保 AI 解決方案易於使用並且具有直觀的界面，以便初學者也能快速建立應用。 另外，尋找那些具有拖放功能和學習資源的工具，以備您在某些事情上卡住時使用。 響應迅速的客戶支持也是必備的。 

看來我們已經包羅了關於 AI 平台的所有資訊。 希望這能指導您朝著正確的方向，並說服您做出正確的決定。 

但只有一個真正的決定……

輪到您了！

……那就是 Guru！ 

Guru 是完美的 AI 驅動解決方案，幫助您管理內部和外部知識並創建有用的維基。 使用這個工具，您可以將公司的知識提升到新水平，並在您最需要時獲取相關信息。 

那麼，準備好隨時掌握數據了嗎？ 今天就註冊 Guru 以了解其感覺。

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