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通过LLM和Amazon Bedrock Agent Integration

2025年6月3日 15:25 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了Noodoe如何使用AI和Amazon Bedrock优化EV充电操作。通过集成LLM，Noodoe可以增强电台诊断，启用动态定价并提供多语言支持。这些创新降低了停机时间，最大化效率并提高了可持续性。继续阅读以发现AI如何转换电动汽车充电管理。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
Noodoe是EV充电创新的全球领导者，提供了高级解决方案，使运营商能够优化其充电站操作并提供出色的用户体验。他们的通用充电站与所有EV品牌兼容，并具有直观的付款方式，包括信用卡和Apple Pay。该公司由Noodoe Ev Os Cloud Management系统提供支持，可提供全天候的自动监控，诊断和维护，实现99.83％的市场领先正常运行时间。通过在15多个国家的运营以及对可持续性的强大承诺，Noodoe正在通过最先进的技术和用户优先的方法来改变电动汽车充电行业。尽管采取了技术优势，Noodoe在帮助站点运营商优化性能并选择最具成本效益的电力电力定价策略方面遇到了关键挑战。传统系统缺乏有效处理大量实时和历史数据或提供个性化的车站级建议的能力。这限制了运营商的及时，明智的决定的能力，即较高的电力成本，未充分利用的资产和低于客户的客户体验。这些效率低下不仅降低了盈利能力，而且还阻碍了在竞争性和快速发展的电动汽车充电景观中扩展的能力。为了解决此问题，Noodoe通过亚马逊Bedrock和Amazon Bedrock和Amazon Bedrock代理集成了大型语言模型（LLMS），以提供智能自动化，实时数据访问以及多语言支持。这些AI驱动的工具分析了使用模式，电台诊断和外部变量，例如天气或网格条件，以生成高度量身定制的定价建议。通过使用结构化的编排和基于亚马逊基岩的及时推理，Noodoe为操作员提供了可行的见解，可提高利润率，增强车站利用率，并允许他们提供更具竞争力的利率
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