Swiggy 的案例尤其具有启发意

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Swiggy：食品探索与配送的革命
Swiggy 对生成式 AI 的实施展示了一种通过多个接触点增强客户体验的全面方法。他们的历程在其技术博客中详细介绍，揭示了他们如何应对几个关键领域的挑战：

目录丰富：使用经过微调的稳定扩散模型生成高质量的食物图像，尤其是印度菜
神经搜索：实现对话搜索功能以理解自然语言查询
评论摘要：利用 GPT-4 从客户评论中生成简洁、有意义的摘要
义，因为他们采用系统性方法来评估和部署人工智能解决方案，并采用需求风险框架来确定举措的优先顺序。

Favor Labs：面向目标的检索代理
Zoe Weil介绍了Favor Labs 的 GORA（目标导向检索代理）系统，展示了一种解决相关性排名挑战的新方法。他们的实现突出表现在：

实时适应用户反馈
通过 Rust 实现超低延迟性能
跨不同业务目标的统一目标优化
技术创新： Favor Labs 使用“大型 美国电话号码表 事件模型”为平衡个性化与隐私的挑战提供了创造性的解决方案——这是人工智能部署中日益关注的问题。

Hotelplan：改变旅行计划
Datatonic与 Hotelplan 的合作表明，法学硕士可以增强人类的专业知识，而不是取代人类。他们的解决方案是：

将 500 多名旅游专家的知识整合到一个可访问的系统中
将响应时间从几小时缩短至几分钟
保持个性化，同时扩展专业知识
Hotelplan 的实施尤其值得注意的是，它注重增强而不是取代人类的专业知识——许多面向服务的企业可以借鉴这一模式。