Kunden können mit KI-Agenten in ihrer bevorzugten Sprache über verschiedene digitale und Sprachkanäle interagieren. Webex AI Agent Studio unterstützt mehrere Sprachen, sodass die KI-Agenten Kundeneingaben verstehen und in derselben Sprache antworten können.

Sie können einen KI-Agenten in der gewünschten Sprache und Sprache erstellen und konfigurieren und einen als Standard festlegen, basierend auf den Anforderungen.

Webex AI Agent Studio unterstützt Mehrsprachige Modelle von Polymatch und Language Encoder für das Training von KI-Agenten mit Skripten. Diese Modelle sind als Teil der Einstellungen der Swiftmatch-KI-Engine verfügbar.

• Für einen KI-Agenten, der mit Polymatch trainiert wurde, wird für jede Sprache ein eigenes Modell erstellt und dem KI-Agenten hinzugefügt. Die KI-Engine führt Inferenzen basierend auf der Sprache der Kundenabfrage durch.

• Das Language Encoder-Modell eignet sich am besten zum Trainieren von Daten für lange Äußerungen, während Polymatch dasselbe für kurze Äußerungen tut.

• Die Sprachen, die von Polymatch und dem Language Encoder unterstützt werden, unterscheiden sich. Weitere Informationen finden Sie in der folgenden Tabelle.

Die Genauigkeit eines KI-Agenten, der mit Swiftmatch- und Mindmeld-Modellen trainiert wurde, hängt von verschiedenen Merkmalen ab, die am Training des KI-Agenten und der Rückleitung eingehender Benutzernachrichten beteiligt sind. Die wichtigsten Merkmale, die darüber entscheiden, ob eine Sprache unterstützt wird, und ihre Genauigkeit sind:

• Text (Unterstützung für die Sprache und das Skript, in dem er geschrieben ist)

• Kontextbezogene Rechtschreibprüfung (wenn Rechtschreibfehler in den Daten oder der Benutzerabfrage korrigiert werden können)

• Wortformen (Umgang mit verschiedenen Formen und Synonymen für Wörter, die in Trainingsdaten vorhanden sind)