www

salomos.com

Salomos - smart operations in company. Salomos is a voice assistant for the company’s operational activities. Works in a flow: SPEECH->NLP->SQL->API providers

Salomos Offer Summary: Embrace the Future with Our Autonomous Operations Framework Featuring Generative AI

---

Why Choose Salomos’ Autonomous Operations Framework?

Effortless Multi-tasking:

• Efficiency Boost: Generative AI handles time-consuming tasks such as writing emails, orchestrating product demos, answering phone calls, and developing websites.
• Focus on Core Strengths: Allowing you to focus on your top skills while AI manages everything else.

Guided Entrepreneurship:

• Step-by-Step Guidance: Helps actualize business ideas by indicating the next steps, assisting in email drafting, and product development.
• Supportive Technology: Acts as a reliable aide, enabling a smoother entrepreneurial journey.

Innovation in Entrepreneurship:

• Versatile Technology: Comparable to the transformative impact of electricity, computers, and the internet.
• Streamlined Processes: Facilitates rapid experimentation and development, shortening time frames for launching new companies.

Competitive Edge:

• Global Access: Levels the playing field by providing equal access to advanced generative AI tools, making global competition fiercer and more exciting.
• Broad Talent Utilization: Empowers entrepreneurs from all corners of the world to communicate effectively and code proficiently.

Key Recommendations for Entrepreneurs:

Experimentation:

• Rapid Trials: Engage in low-cost, quick experimentation to find optimal uses for generative AI.
• Iteration Ease: If one attempt doesn’t yield desired results, pivot and try again effortlessly.

Data Utilization:

• Non-reliance on Proprietary Data: Benefit from pre-trained AI knowledge, reducing the need for exclusive datasets.

Thriving in Uncertain Times:

• Resilience: Capitalize on dynamic market conditions with agility and adaptability innate to entrepreneurs.
• Proactivity: Leverage generative AI to take decisive actions amid uncertainty.

Experience the Future of Business with Salomos

Elevate your entrepreneurship journey with our cutting-edge Autonomous Operations Framework. Harness generative AI to innovate, compete globally, and thrive amidst transformation. Don’t just build a business—shape the future with Salomos.

Interested in transforming your business processes? Contact us today!

Contact us today to revolutionize your business operations:

• Website: Salomos.com
• Email: [email protected]
• Phone: +1-800-555-1234

Join us and journey into the future of autonomous operations with the power of generative AI.

Architektury kognitywne dla aplikacji LLM, pokazują, jak można projektować coraz bardziej zaawansowane i elastyczne systemy AI:

1. LLM Call - najprostsza forma, idealna do szybkich, jednorazowych zadań.

2. Chain of LLM Calls - sekwencyjne wykorzystanie LLM do bardziej złożonych zadań wymagających analizy krok po kroku.

3. LLM jako Router - wykorzystuje LLM do podejmowania decyzji o wyborze odpowiednich narzędzi lub działań.

4. Maszyny Stanowe - łączą predefiniowane stany z decyzjami LLM, zapewniając przewidywalność i elastyczność.

5. MultiAgenci - najbardziej zaawansowana forma, pozwalająca na dużą autonomię i adaptacyjność systemu.

Każda z tych architektur ma swoje zastosowania w zależności od złożoności zadania i wymaganego poziomu adaptacyjności. Czy chciałbyś, żebym rozwinął któryś z tych punktów lub omówił konkretne zastosowania tych architektur? skontaktuj się z nami

Przykłady użycia

Przykłady zastosowań dla architektur kognitywnych:

1. LLM Call:
   • Prosty chatbot odpowiadający na pytania klientów
   • Generator krótkich tekstów, np. tytułów artykułów lub opisów produktów
   • Tłumacz pojedynczych zdań lub krótkich fraz
2. Chain of LLM Calls:
   • System analizy sentymentu, który najpierw klasyfikuje tekst, a następnie generuje szczegółowe uzasadnienie
   • Asystent programisty, który analizuje kod, identyfikuje błędy i proponuje poprawki
   • Narzędzie do tworzenia streszczeń długich dokumentów, działające etapowo
3. LLM jako Router:
   • Wirtualny asystent, który kieruje zapytania użytkowników do odpowiednich działów w firmie
   • System obsługi klienta, wybierający najlepsze rozwiązanie z bazy wiedzy
   • Inteligentny system nawigacji w aplikacji, dostosowujący interfejs do potrzeb użytkownika
4. Maszyny Stanowe:
   • Interaktywny system rezerwacji biletów, prowadzący użytkownika przez kolejne etapy
   • Asystent w procesie wypełniania skomplikowanych formularzy
   • System przeprowadzający ustrukturyzowane wywiady medyczne
5. Multiagenci:
   • Zaawansowany asystent badawczy, który samodzielnie wyszukuje, analizuje i syntetyzuje informacje z różnych źródeł
   • System do automatycznego rozwiązywania złożonych problemów biznesowych, uwzględniający wiele zmiennych i scenariuszy
   • Wirtualny asystent osobisty, zarządzający kalendarzem, emailami i zadaniami, podejmujący decyzje w imieniu użytkownika

https://www.opslevel.com/request-a-demo

Log In - OpsLevel

Build and ship high-quality software, faster

Get visibility into your entire software ecosystem

Make standards and compliance easy with built-in guardrails

Unblock bottlenecks with
self-service tools

Use cases

• stronę www, bazy danych, stream video + głosowa obsługa voco.chat
• Jako chat na wiki
• chat w działach firmy

SQL mapping

speech -> text -> SQL -> OPS

sql statement mapping to API rest service

• Create REST APIs based on SQL statements - IBM Developer

keywords

intelligent vision system intelligent system supersystem supervision hypersystem smart operations

Oferta

oglądałem gpt4o i w zasadzie to coś podobnego chcę w opensource udostepniac, ale na poziomie SQL i protokołów streamowania audio i video no i dodatkowo asystenta do firmy do prowadzenia operacji i zlecenia mu nowych powtarzalnych zadan tylko mam malo czasu i zasobow

W sensie, że sam budujesz takiego asystenta?

korzystam z gotowych roziwązań opensource, buduję tylko infrastrukturę, aktualnie na poziomie docker compose, zastanawiam się jak zarobić na tym.

a jaką wartość dla użytkownika końcowego widzisz?

Dlaczego ja miałbym to od Ciebie kupić?

zadajesz słuszne pytanie, nie tyle o funkcje, co o integracj z danymi organizacji i z kanałami komunikacyjnymi Integracja infrastruktury na poziomie protokołów komunikacyjnych jak IMAP/SMTP, danych SQL, dokumentów, WEBDAV/FTP, itd moim pierwotnym założeniem było oferowanie sterowanego głosowo systemu kamer w oparciu o już istniejący system CCTV ale w trakcie tworzenia zauważyłem, ze są tam 3 różne systemy: obróbka wideo, komunikacja audio i mózg do przeszukiwania zdarzeń, detekcji obiektów

w sytuacji interfejsu audio może to mieć postać strony www, apki, itd to co jednak istotne, to sposób przehcowywania danych i dostępu do nich, tak by większa ilość osób mogła korzystać, skorzystałem z API telegrama, aby stworzyć grupę, do której można dodawać znajomych i w ten sposób też zarządzać użytkownikami a wiadomości są analizowane i generowane przez serwer podłączony do tej grupy

korzyści z asystenta, który odpowiada głosowo w oparciu o rzeczywiste dane firmy w trybie online jest samo w s obie pomocne, ale to co jest ważne, to powiadamianie o incydentach oraz planowanie powtarzalnych zadan, czyli automatyzacja, bez potrzeby tworzenia tych smiesznych grafów w zewnetrznych cloudach SaaS

tylko jak to sprzedać nie wiem, bo to jest abstrakcja dla wielu, wiec nawet jak to zaoferuje za darmo i lokalnie to nadal większośc nie będzie zainteresowana zastanawiam się jak dotrzeć do tych, którzy by docenili i chcieli zapłacić każdą cenę za wdrożenie tego lokalnie w ich firmie

Introduction to Generative AI

• Introduction to Generative AI - Polski | Google Cloud Skills Boost An introductory course explaining the nature, uses, and differences of Generative AI from traditional machine learning methods.

1. Generative AI Fundamentals:

Earn a skill badge by demonstrating your understanding of foundational concepts in generative AI.

1. Introduction to Responsible AI:

Learn what Responsible AI is, why it’s essential, and how Google implements it in its products.

1. Introduction to Large Language Models:

This course explores what large language models are, their use cases, and how to enhance their performance.

1. Introduction to Image Generation:

This course introduces diffusion models, a promising family of machine learning models in the image generation space.

1. Encoder-Decoder Architecture:

Learn about the encoder-decoder architecture, a critical component of machine learning for sequence-to-sequence tasks.

1. Attention Mechanism:

This course introduces the attention mechanism, which allows neural networks to focus on specific parts of an input sequence.

1. Transformer Models and BERT Model:

A comprehensive introduction to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from the Transformers (BERT) model.

1. Create Image Captioning Models:

Learn how to create an image captioning model using deep learning techniques.

Introduction to Generative AI Studio

This course introduces Generative AI Studio, a product of Vertex AI, guiding users on how to prototype and customize generative AI models.

---

‌

This site is open source. Improve this page.