Tak for din feedback.

Komponenter i en AI-motor

Kernekomponenterne er relevante for scriptede AI-agenter, men deres funktion er lidt anderledes:

• Forståelse af naturligt sprog (NLU):NLU-komponenten tilknytter kundeinput til de hensigter, der er defineret i deres script.Den genkender kundens input inden for rammen.
• Dialogadministration:Denne komponent styrer samtalens forløb i henhold til scriptet.Det sikrer, at agenten følger de definerede stier og giver de korrekte svar baseret på det anerkendte formål og den anerkendte kontekst.
• Hentning af svar:Denne komponent leverer de svar, der er konfigureret i scriptet.

Ved stemmebaserede interaktioner omfatter AI-motoren ud over de komponenter, der er nævnt ovenfor, også ASR (automatisk talegenkendelse) og TTS (tekst-til-tale).

Sådan vælger du den rigtige motor

• Webex AI Pro 2 (med Swiftmatch)

  Dette er vores nyeste generative AI-drevne NLU-motor (Natural Language Understanding) til scriptede AI-agenter.Det udnytter avancerede maskinlæringsalgoritmer til at fortolke brugerinput og nøjagtigt klassificere hensigter.Ved at lære fra forskellige LLM-genererede sprogmønstre leverer motoren høj præcision i forståelsen af, hvad brugeren ønsker at opnå, selv når sætning eller ordvalg varierer.

  Vigtige fordele

  • Forbedret intentionsgenkendelse:I stand til at forstå en bred vifte af brugerforespørgsler, herunder usynlige prøver eller input-variationer, hvilket muliggør en mere nøjagtig hensigtsklassificering.

  • Adaptiv læring:Modellen generaliserer effektivt på tværs af lignende udtalelser, hvilket reducerer behovet for udtømmende manuelle eksempler.

  Konfigurationskrav og begrænsninger

  • Hver hensigt skal som minimum indeholde repræsentative 10 udtalelser for at give modellen tilstrækkelig sproglig mangfoldighed til nøjagtig læring.

  • En klar og meningsfuld formålsbeskrivelse er afgørende, da den hjælper systemet med at differentiere nært beslægtede hensigter og opretholde en ensartet klassifikationspræstation.

  • Utilstrækkelige eller tvetydige uddannelsesdata kan reducere klassifikationsnøjagtigheden, især for formål med overlappende sprogmønstre.

• Webex AI Pro 1 (med Swiftmatch)

  Denne AI-motor er ideel til at udvikle AI-agenter, der administrerer forskellige brugerudtryk, samtidig med at input tilknyttes præcist til foruddefinerede formål, hvilket sikrer konsistente og pålidelige interaktioner på tværs af forskellige scenarier.Den er nyttig til:

  • Håndtering af mindre træningsdatasæt:Hvis undervisningsdatasættet har færre end 10 udtalelser pr. hensigt, er denne motor mere egnet.
  • Flersprogede scriptagenter:Dette er et godt valg til oprettelse af agenter, der håndterer samtaler på flere sprog.
  • Scriptede agenter med en vis grad af "smart matchning":Mens svarene er skrevet, giver denne AI-motor en naturlig fornemmelse ved at matche brugerinput til det nærmeste formål, også selvom sætningen ikke er præcis.

  Fordele:Hjælper med inputvariationer, bedre med mindre træningsdatasæt, har flersproget support, understøtter smart matchning.

  Begrænsninger:Swiftmatch udmærker sig i sin stærke naturlige sprogforståelse.Men hvis dit script kræver fleksibilitet til at matche brugerinput til hensigter – at tillade variationer i frase – kan Swiftmatch have brug for ekstra datakonfiguration med forskellige træningsdata.Den er designet til præcis og stiv matchning, hvilket kan gøre håndteringen af variationer mere udfordrende.