聊天机器人

随着2019年接近尾声，我发现自己在回顾一段我有幸参与的最令人兴奋的投资历程——ChaterOn演变成现在所知的Leena.ai。我与这家创新AI创业公司的参与始于2015年，并于2018年7月结束，但所学到的经验教训和看着一颗种子成长为茂盛大树的满足感仍然在我心中回响。

开端：投资ChaterOn #

2015年，当我第一次接触到ChaterOn时，聊天机器人革新客户互动的潜力才刚刚开始被认识到。由Adit Jain领导的创始团队有一个远超简单自动回复的愿景。他们将聊天机器人视为通向更智能、更具情境感知的AI助手的门户，这些助手可以改变企业与客户和员工互动的方式。

吸引我投资ChaterOn的不仅仅是技术，还有团队的热情以及他们根据市场反馈快速迭代的能力。在早期，我们花费了无数时间讨论潜在用例、完善产品策略，并探索在日益拥挤的市场中脱颖而出的方法。

转型：从ChaterOn到Leena.ai #

创业投资中最关键的一课是适应性的重要性，而ChaterOn团队完美地诠释了这一点。当他们深入企业市场时，他们认识到HR领域存在重大机遇。这一洞察导致了一个关键时刻——ChaterOn转型为Leena.ai，一个AI驱动的HR助手。

这次转型并非没有挑战。它需要重新聚焦、重新分配资源，在许多方面，相当于在新市场重新开始。然而，团队在保持核心AI专长的同时执行这一转型的能力令人印象深刻。

在人工智能和自然语言处理快速发展的世界中，我们很高兴介绍NomNom，这是一个尖端的聊天机器人，旨在改变人们搜索和发现食谱的方式。通过利用资源描述框架（RDF）和知识图谱的力量，NomNom正在为烹饪探索带来新的智能水平。

RDF在食谱数据中的力量 #

NomNom的核心是使用RDF构建的强大知识图谱。对于不熟悉的人来说，RDF是Web上数据交换的标准模型，特别适合表示复杂的、相互关联的数据，如食谱。以下是RDF对食谱数据来说是一个游戏规则改变者的原因：

1. 灵活的数据表示：RDF允许我们以高度灵活和可扩展的方式表示食谱、配料、烹饪方法和营养信息。

2. 语义关系：通过RDF，我们可以轻松建立和查询食谱不同元素之间的语义关系，如配料替代或烹饪方法变化。

3. 互操作性：RDF的标准化格式确保我们的食谱数据可以轻松与其他数据集和系统集成。

4. 可扩展性：随着我们的食谱数据库增长，RDF的图结构允许高效扩展和查询大型数据集。

构建NomNom知识图谱 #

我们的知识图谱是NomNom智能的骨干。以下是我们构建它的方式：