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Komponenten einer KI-Engine

Die Kernkomponenten sind für geskriptete KI-Agenten relevant, aber ihre Funktion unterscheidet sich geringfügig:

• Natural Language Understanding (NLU): Die NLU-Komponente ordnet Kundeneingaben den in ihrem Skript definierten Absichten zu. Es erkennt die Eingabe des Kunden innerhalb des Frameworks an.
• Dialogmanagement: Diese Komponente verwaltet den Gesprächsfluss gemäß dem Drehbuch. Es stellt sicher, dass der Agent den definierten Pfaden folgt und auf der Grundlage der erkannten Absicht und des Kontextes die richtigen Antworten gibt.
• Antwortabruf: Diese Komponente liefert die im Skript konfigurierten Antworten.

Für sprachbasierte Interaktionen umfasst die KI-Engine zusätzlich zu den oben genannten Komponenten auch ASR (Automatische Spracherkennung) und TTS (Text-to-Speech).

Wie wählt man den richtigen Motor

• Webex AI Pro 2.0 (mit Swiftmatch)

  Dies ist unsere neueste generative KI-gestützte Natural Language Understanding (NLU) -Engine für geskriptete KI-Agenten. Es nutzt fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um Benutzereingaben zu interpretieren und Absichten genau zu klassifizieren . Durch das Lernen aus verschiedenen LLM-generierten Sprachmustern liefert die Engine eine hohe Präzision beim Verständnis dessen, was der Benutzer erreichen möchte, auch wenn die Formulierung oder Wortwahl variiert.

  Die wichtigsten Vorteile

  • Verbesserte Absichtserkennung: Kann eine Vielzahl von Benutzeranfragen verstehen, einschließlich unsichtbarer Stichproben oder Eingabevariationen, was eine genauere Klassifizierung der Absicht ermöglicht.

  • Adaptives Lernen: Das Modell lässt sich effektiv über ähnliche Äußerungen hinweg verallgemeinern, wodurch der Bedarf an ausführlichen manuellen Beispielen reduziert wird.

  Konfigurationsanforderungen und Einschränkungen

  • Jede Absicht muss mindestens 10 repräsentative Äußerungen beinhalten, um dem Modell genügend sprachliche Vielfalt für akkurates Lernen zu bieten.

  • Eine klare und aussagekräftige Beschreibung der Absicht ist unerlässlich, da sie dem System hilft, eng verwandte Absichten zu unterscheiden und eine konsistente Klassifizierungsleistung aufrechtzuerhalten.

  • Unzureichende oder mehrdeutige Trainingsdaten können die Klassifikationsgenauigkeit verringern, insbesondere bei Absichten mit überlappenden Sprachmustern.

• Webex AI Pro 1.0 (mit Swiftmatch)

  Diese KI-Engine ist ideal für die Entwicklung von KI-Agenten, die verschiedene Benutzerausdrücke verwalten und gleichzeitig Eingaben präzise vordefinierten Absichten zuordnen, um konsistente und zuverlässige Interaktionen in verschiedenen Szenarien sicherzustellen. Es ist nützlich für:

  • Umgang mit kleineren Trainingsdatensätzen: Wenn der Trainingsdatensatz weniger als 10 Äußerungen pro Absicht enthält, ist diese Engine besser geeignet.
  • Mehrsprachige Agenten mit Skripten: Das ist eine gute Wahl, um Agenten zu erstellen , die Konversationen in mehreren Sprachen führen.
  • Agenten mit einem gewissen Maß an „intelligentem Abgleich“: Die Antworten sind zwar skriptgesteuert, aber diese KI-Engine bietet ein natürliches Gefühl, indem sie Benutzereingaben der nächsten Absicht zuordnet, auch wenn die Formulierung nicht exakt ist.

  Vorteile: Hilft bei Eingabevariationen, besser bei kleineren Trainingsdatensätzen, hat mehrsprachige Unterstützung, unterstützt Smart Matching.

  Einschränkungen: Swiftmatch zeichnet sich durch seine ausgeprägten Fähigkeiten zum Verstehen natürlicher Sprache aus. Wenn Ihr Skript jedoch Flexibilität beim Abgleichen von Benutzereingaben an Absichten erfordert — was Variationen in der Formulierung zulässt — benötigt SwiftMatch möglicherweise eine zusätzliche Datenkonfiguration mit unterschiedlichen Trainingsdaten. Es ist für eine präzise und starre Abstimmung konzipiert, was die Handhabung von Variationen erschweren kann.