到2026年，在企业中部署自然语言处理（NLP）将变得更快、更具成本效益，从定制模型训练转向通过提示工程进行API调用。这种演变使得以前不可行的NLP用例变得有利可图，其中合同审查、支持工单分类和销售电话摘要显示出最高的投资回报率。尽管上下文窗口更大，但检索增强生成（RAG）由于检索特定信息的成本和准确性考虑，仍然至关重要。 AI
影响 通过缩短部署时间和降低成本，加速企业对NLP的采用，使更高级的AI功能更易于访问。
排序理由 文章讨论了NLP在企业中的未来趋势和用例，而不是特定的发布或事件。
- Bert
- Equal Employment Opportunity Commission
- EU AI Act
- natural language processing
- retrieval-augmented generation
- T5 Text To Text Transfer Transformer
- Whisper API
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