Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Оценка эмоций

Отрасль: Искусство и культура
Подотрасль: Культурные центры

Потребности бизнеса​

Культурные центры сталкиваются с рядом проблем, связанных с пониманием и анализом эмоционального отклика посетителей на мероприятия, выставки и программы. Основные потребности включают:

  1. Оценка эмоционального отклика: Понимание, как посетители реагируют на контент, чтобы адаптировать программы и улучшить вовлеченность.
  2. Оптимизация мероприятий: Анализ данных для повышения качества мероприятий и удовлетворенности аудитории.
  3. Персонализация опыта: Создание индивидуальных рекомендаций для посетителей на основе их эмоциональных реакций.
  4. Улучшение обратной связи: Автоматизация сбора и анализа отзывов для быстрого принятия решений.

Типы бизнеса, которым подходит агент:

  • Культурные центры.
  • Музеи.
  • Галереи.
  • Организаторы мероприятий.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Оценка эмоций" помогает культурным центрам анализировать эмоциональные реакции посетителей с помощью современных технологий.

Ключевые функции:​

  1. Анализ эмоций в реальном времени:

    • Использование камер и датчиков для анализа мимики, жестов и голоса посетителей.
    • Генерация отчетов о преобладающих эмоциях (радость, удивление, нейтральность, разочарование).

  2. Обратная связь через NLP:

    • Анализ текстовых отзывов и комментариев для выявления эмоциональных тенденций.

  3. Рекомендации для улучшения:

    • Предложение изменений в программах на основе данных об эмоциях.

  4. Персонализация:

    • Создание индивидуальных маршрутов и рекомендаций для посетителей.

Возможности использования:

  • Одиночный агент для анализа эмоций на конкретных мероприятиях.
  • Мультиагентная система для анализа эмоций в разных зонах культурного центра.

Типы моделей ИИ​

  1. Компьютерное зрение:
    • Анализ мимики и жестов с использованием нейронных сетей.
  2. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстовых отзывов и комментариев.
  3. Машинное обучение:
    • Прогнозирование эмоционального отклика на основе исторических данных.
  4. Анализ аудиоданных:
    • Определение эмоций по тону голоса.

Подход к решению​

  1. Сбор данных:
    • Использование камер, микрофонов и текстовых отзывов для сбора данных.
  2. Анализ:
    • Обработка данных с помощью моделей ИИ для определения эмоций.
  3. Генерация решений:
    • Создание отчетов и рекомендаций для улучшения программ.

Схема взаимодействия​

  1. Посетители взаимодействуют с контентом.
  2. Данные (видео, аудио, тексты) собираются и передаются в ИИ-агент.
  3. Агент анализирует данные и генерирует отчеты.
  4. Культурный центр получает рекомендации для улучшения.

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ потребностей культурного центра.
  2. Анализ процессов:
    • Определение точек сбора данных.
  3. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  4. Интеграция:
    • Внедрение агента в инфраструктуру центра.
  5. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных центра.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI нашей платформы.

Примеры API-запросов и ответов​

1. Прогнозирование эмоций​

Запрос:

POST /api/emotion-prediction  
{
  "event_id": "12345",
  "data_type": "video",
  "data_url": "https://example.com/video.mp4"
}

Ответ:

{
  "event_id": "12345",
  "emotions": {
    "joy": 65,
    "surprise": 20,
    "neutral": 10,
    "disappointment": 5
  }
}

2. Анализ текстовых отзывов​

Запрос:

POST /api/text-analysis  
{
  "event_id": "12345",
  "texts": [
    "Мероприятие было потрясающим!",
    "Не понравилось, скучно."
  ]
}

Ответ:

{
  "event_id": "12345",
  "sentiment": {
    "positive": 1,
    "negative": 1
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/emotion-prediction

    • Назначение: Анализ эмоций по видео или аудио.
    • Метод: POST.

  2. /api/text-analysis

    • Назначение: Анализ текстовых отзывов.
    • Метод: POST.

  3. /api/recommendations

    • Назначение: Получение рекомендаций для улучшения.
    • Метод: GET.

Примеры использования​

  1. Анализ эмоций на выставке:

    • Культурный центр использует агента для анализа реакции посетителей на новую выставку. На основе данных корректирует экспозицию.

  2. Персонализация маршрутов:

    • Посетители получают индивидуальные рекомендации по маршрутам на основе их эмоциональных реакций.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!

Связаться с нами