 דזשענערייט אַ סיסטעם פּלאַן פון אַן אַי-גיידיד אַסיסטאַנט.
א סיסטעם פּלאַן פֿאַר אַן אַי-גיידיד אַססיסטאַנט וואָלט זיין קאַמפּרייזד פון די פאלגענדע הויפּט קאַמפּאָונאַנץ: 1. באַניצער צובינד: די אַי-אַססיסטאַנט סיסטעם וואָלט האָבן אַ באַניצער-פרייַנדלעך צובינד וואָס ינייבאַלז גרינג קאָמוניקאַציע צווישן די באַניצער און די סיסטעם. דאָס קען זיין אין די פאָרעם פון אַ טשאַטבאָט, אַ אַפּ, מיט קול דערקענונג און ענטפער (דורך נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און טעקסט צו ספּיטש קאַנווערזשאַן) אָדער קיין אנדערע פּלאַטפאָרמע וואָס ינייבאַלז גרינג ינטעראַקשאַן. 2. דאַטאַ זאַמלונג און סטאָרידזש: די אַי סיסטעם וואָלט דאַרפן די זאַמלונג און סטאָרידזש פון באַניצער-ספּעציפיש דאַטן צו צושטעלן פערזענליכען רעספּאָנסעס. דאָס וואָלט ינשור דיזיינינג אַ דאַטאַבייס וואָס סטאָרז די פּרעפֿערענצן און ינטעראַקשאַן געשיכטע פון דער קונה און אַ סיסטעם פון קאַפּטשערינג פאַקטיש-צייט דאַטן פֿאַר עפעקטיוו אַנאַליסיס און באַשלוס-מאכן. 3. מאַשין לערנען אַלגערידאַמז: אַן אַי אַסיסטאַנט סיסטעם וואָלט נוצן מאַשין לערנען אַלגערידאַמז צו אַנאַלייז מאַסיוו דאַטאַסעץ, פֿאַרשטיין פּאַטערנז און קאָראַליישאַנז און פאָרויסזאָגן אַוטקאַמז. די ברירה פון אַלגערידאַם וועט אָפענגען אויף די ספּעציפיש נוצן-פאַל, ווו סופּערווייזד און אַנסופּערווייזד לערנען אַלגערידאַמז קענען זיין געוויינט צו צושטעלן טאַרגעטעד רעקאַמאַנדיישאַנז. 4. באַשלוס ענגינע: די סיסטעם וואָלט האָבן אַ באַשלוס מאָטאָר וואָס פּראַסעסאַז די באַניצער דאַטן און גיט אַן ינפאָרמד רעקאָמענדאַציע צו דער באַניצער. דער מאָטאָר וואָלט זיין הערשן-באזירט, קאַנסידערינג די פּרעפֿערענצן פון דער באַניצער און ניצן פּרידיקטיוו מאָדעלס צו ידענטיפיצירן פּראָדוקטן און באַדינונגס וואָס דער אַסיסטאַנט קען רעקאָמענדירן. 5. ינטעגראַטיאָנס און אַפּיס: די אַי אַסיסטאַנט וואָלט ויסשטימען מיט דריט-פּאַרטיי באַדינונגס פּראַוויידערז צו נוצן די רעקאַמענדיד פּראָדוקטן אָדער באַדינונגס צו דער באַניצער. דאָס וואָלט דאַרפן ינוואָקאַטיאָן פון וועב סערוויס דורך אַפּיס, קאַנווערטינג די רעקאָמענדאַציע אין אַקטיאָנאַבלע וואָרקפלאָווס. קוילעלדיק, די אַי אַסיסטאַנט סיסטעם איז אַ קאָמפּלעקס ינטערפּליי פון פאַרשידן טעקנאַלאַדזשיז, פֿון דאַטן פּראַסעסינג, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז און נלפּ, צו באַשלוס-מאכן ענדזשאַנז און ינאַגריישאַן מיט דריט-פּאַרטיי באַדינונגס. עס וואָלט צושטעלן אַ סימלאַס סוף-צו-סוף דערפאַרונג פֿאַר די באַניצער און העלפֿן זיי מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז אין פאַקטיש צייט.