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我们越来越多地使用消息应用程序。无论是 WhatsApp 还是 Telegram - 它们已经成为我们生活的一部分。随着这些消息应用程序的兴起，聊天机器人也在上升。我们看到越来越多的企业和消费者从它们的能力中受益。
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ChatOps 代表聊天操作。它是利用聊天机器人、聊天客户端或其他实时通信工具来促进软件开发和操作任务。这是对这些操作任务的自动化处理，有些 ChatOps 甚至能够控制公司整个基础设施。
一系列开发和操作工具被放入一个流程中，以提供协作平台。这使团队能够更有效地沟通，并更好地管理他们的工作流程。流行的协作平台示例包括 Slack 和 Microsoft Team。
ChatOps 的主要目标是将对话从典型的消息应用程序（如电子邮件）转移到业务聊天工具，使应用程序能够承担这些任务，减轻员工的工作负担。
部署 ChatOps 环境的三大主要分类工具包括：
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通知系统
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聊天机器人 - 例如，Hubot
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聊天室集成工具 - 例如，Slack
许多人最常接触的 ChatOps 形式是聊天机器人。它们是人工智能系统，通过消息、文本和语音实现用户互动。
ChatOps 的开创者是 GitHub，作为一种通过聊天机器人自动化大多数与操作相关的任务的方法。
ChatOps 主要关注公司如何简化操作并增加团队之间的协作。它有助于指导基于对话的协作工具，如聊天机器人。
ChatOps 的目标是帮助促进工作流程中的步骤，以及快速解决问题所需的行动。聊天机器人允许用户简单对话，并将其引导到所需的确切内容。
聊天机器人并不是 ChatOps 的必需品。它们是用来帮助创建从 ChatOps 洞察中获得的自动化流程的工具。
所以现在你可能在想我为什么把 LMOps 放在标题里，对吧？通过数据和统计测试，聊天机器人能够预测一系列单词的概率。它们建立在语言模型上。因此有了 LMOps（语言模型操作）。
LMOps 旨在利用基础研究和技术来构建 AI 产品，并特别在大型语言模型（LLMs）和生成 AI 模型上实现 AI 能力。
微软研究院开源了LMOps，提供了一系列工具来帮助改善作为生成 AI 模型输入的文本提示。
研究表明，随着语言模型（LMs）变得越来越大，它们自然会变得更能在上下文中学习。
如果你想了解更多关于 LLM 的信息，可以查看这个博客：大型语言模型的顶级免费课程。你还可以看看：顶级开源大型语言模型。
最近一个流行的 LLMs 示例是 ChatGPT AI 聊天机器人。我们都知道它变得多么受欢迎。每个人都在谈论它。这是 ChatOps 的崛起吗？
自然语言处理（NLP） 是计算机/软件/应用程序通过语音和文本检测和理解人类语言的能力，就像我们人类一样。
NLP 帮助你的聊天机器人和其他聊天工具分析和理解自然语言，并与客户进行沟通。
但你需要明白，NLP 在每个 ChatOps 中可能并不重要——这取决于你用它来做什么。如果你使用 ChatOps 来帮助处理客户互动、参与、呼叫中心等——你将需要 NLP。它使 ChatOps 工具能够尽可能准确地回答尽可能多的问题。
然而，使用 NLP 和 LLMs，你将能够构建更好、更准确的 ChatOps 工具。
ChatOps 正在帮助公司自动化任务，并在内部和外部进行更好的沟通。随着 LLMs 的最新进展，它们有很大的可能性会驱动下一代聊天机器人。
自动化你的任务是节省时间的好方法。如果你的文档和资源被保存在一个存储库中，它们可以被集中到一个通讯平台中。然后，ChatOps 工具可以执行重复的任务和操作，并专注于更具协作性的工作。
必须浏览大量文件和文档以找到你所需的内容，对于许多公司来说，这可能是一个大麻烦和时间消耗。你的公司越大，文档就越多。
与其将资源分散到多个渠道，并需要翻阅这些渠道以获取上下文信息，不如使用 ChatOps 在几秒钟内轻松获取最新的上下文信息。
不同团队之间的协作使员工变得更高效和投入。科技公司实时访问上下文数据，从而节省了工作流程中的时间。
通过 ChatOps 实现自动化任务，这减少了大量繁琐的工作，使员工能够更加投入，并专注于其他任务。
我们已经迎来了 ChatGPT 的发布，并了解了 GoogleBard。人们争相尝试这些聊天机器人，许多人和公司从中受益。话虽如此，由于聊天机器人源自 ChatOps，我们很可能会看到更多关于 ChatOps 的发展。
尼莎·阿雅 是一名数据科学家、自由技术写作人员以及 KDnuggets 的社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及基于理论的数据科学知识。她还希望探索人工智能如何能够促进人类寿命的延续。作为一个热衷学习者，她寻求拓宽自己的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。