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Komponenten einer KI-Engine

Die Kernkomponenten sind zwar auch für skriptgesteuerte KI-Agenten relevant, ihre Funktion ist jedoch etwas anders:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLU): Die NLU-Komponente ordnet die Kundeneingaben den in ihrem Skript definierten Absichten zu. Es berücksichtigt die Eingaben des Kunden innerhalb des Rahmens.
• Dialogmanagement: Diese Komponente steuert den Gesprächsablauf gemäß dem Skript. Es stellt sicher, dass der Agent den definierten Pfaden folgt und die richtigen Antworten auf der Grundlage der erkannten Absicht und des Kontextes liefert.
• 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-zu-Sprache).

Wie man den richtigen Motor auswählt

• Webex AI Pro 2.0 (mit Swiftmatch)

  Dies ist unsere neueste generative KI-gestützte Engine für natürliches Sprachverständnis (NLU) für skriptgesteuerte KI-Agenten. Es nutzt fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, um Benutzereingaben zu interpretieren und Absichten präzise zu klassifizieren. Durch das Lernen aus verschiedenen, von LLM generierten Sprachmustern liefert die Engine eine hohe Präzision beim Verständnis dessen, was der Benutzer erreichen möchte, selbst wenn die Formulierung oder die Wortwahl variiert.

  Wichtigste Vorteile

  • Verbesserte Absichtserkennung: Es ist in der Lage, ein breites Spektrum an Benutzeranfragen zu verstehen, einschließlich unbekannter Beispiele oder Eingabevariationen, und ermöglicht so eine genauere Absichtsklassifizierung.

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

  Konfigurationsanforderungen & Einschränkungen

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

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

  • Unzureichende oder mehrdeutige Trainingsdaten können die Genauigkeit der Klassifizierung verringern, insbesondere bei Intentionen mit sich überschneidenden Sprachmustern.

• Webex AI Pro 1.0 (mit Swiftmatch)

  Diese KI-Engine eignet sich ideal für die Entwicklung von KI-Agenten, die verschiedene Benutzerausdrücke verarbeiten und Eingaben präzise vordefinierten Absichten zuordnen, um konsistente und zuverlässige Interaktionen in unterschiedlichen Szenarien zu gewährleisten. Es ist nützlich für:

  • Umgang mit kleineren Trainingsdatensätzen: Wenn der Trainingsdatensatz weniger als 10 Äußerungen pro Absicht enthält, ist diese Engine besser geeignet.
  • Mehrsprachige, geskriptete Agenten: Dies ist eine gute Wahl für die Erstellung von Agenten, die Konversationen in mehreren Sprachen verarbeiten können.
  • Skriptgesteuerte Agenten mit einem gewissen Maß an „intelligentem Matching“: Obwohl die Antworten vorgefertigt sind, vermittelt diese KI-Engine ein natürliches Gefühl, indem sie die Benutzereingaben der nächstliegenden Absicht zuordnet, selbst wenn die Formulierung nicht exakt übereinstimmt.

  Vorteile: Hilft bei Eingabevariationen, ist besser geeignet für kleinere Trainingsdatensätze, bietet mehrsprachige Unterstützung und unterstützt intelligentes Matching.

  Beschränkungen: Swiftmatch zeichnet sich durch seine hervorragenden Fähigkeiten im Bereich des natürlichen Sprachverständnisses aus. Wenn Ihr Skript jedoch Flexibilität bei der Zuordnung von Benutzereingaben zu Absichten erfordert – und somit Variationen in der Formulierung zulässt –, benötigt Swiftmatch möglicherweise eine zusätzliche Datenkonfiguration mit vielfältigen Trainingsdaten. Es ist für präzises und starres Abgleichen ausgelegt, was den Umgang mit Abweichungen erschweren kann.