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Componentes de un motor de IA

Los componentes principales son relevantes para los agentes de IA con script, pero su función es ligeramente diferente:

• Comprensión del lenguaje natural (NLU): El componente NLU asigna las entradas del cliente a las intensiones definidas en su script. Reconoce las aportaciones del cliente dentro del marco.
• Administración del diálogo: Este componente administra el flujo de la conversación de acuerdo con el guión. Garantiza que el agente siga las rutas definidas y proporcione las respuestas correctas basadas en la intención y el contexto reconocidos.
• Recuperación de respuestas: Este componente entrega las respuestas configuradas en el script.

Para las interacciones basadas en voz, además de los componentes mencionados anteriormente, el motor de IA también incluye ASR (reconocimiento automático de voz) y TTS (texto a voz).

Cómo elegir el motor adecuado

• Webex AI Pro 2.0 (con Swiftmatch)

  Este es nuestro último motor generativo de comprensión del lenguaje natural (NLU) impulsado por IA para agentes de IA con guión. Aprovecha algoritmos avanzados de aprendizaje automático para interpretar las entradas del usuario y clasificar las intensiones con precisión. Al aprender de diversos patrones lingüísticos generados por LLM, el motor ofrece una alta precisión en la comprensión de lo que el usuario quiere lograr, incluso cuando el fraseo o la elección de palabras varían.

  Beneficios clave

  • Reconocimiento de intenciones mejorado: Capaz de comprender una amplia gama de consultas de usuario, incluidas muestras invisibles o variaciones de entrada, lo que permite una clasificación de intenciones más precisa.

  • Aprendizaje adaptativo: El modelo se generaliza de manera efectiva a través de enunciados similares, lo que reduce la necesidad de ejemplos manuales exhaustivos.

  Requisitos y limitaciones de configuración

  • Cada intención debe incluir al menos 10 enunciados representativos para proporcionar al modelo suficiente diversidad lingüística para un aprendizaje preciso.

  • Una descripción clara y significativa de las intenciones es esencial, ya que ayuda al sistema a diferenciar intenciones estrechamente relacionadas y a mantener un rendimiento de clasificación consistente.

  • Los datos de entrenamiento insuficientes o ambiguos pueden reducir la precisión de la clasificación, especialmente para los fines con patrones de lenguaje superpuestos.

• Webex AI Pro 1.0 (con Swiftmatch)

  Este motor de IA es ideal para desarrollar agentes de IA que gestionen diversas expresiones de usuario mientras mapea con precisión las entradas a fines predefinidos, lo que garantiza interacciones consistentes y confiables en varios escenarios. Es útil para:

  • Manejo de conjuntos de datos de entrenamiento más pequeños: Si el conjunto de datos de entrenamiento tiene menos de 10 expresiones por intención, este motor es más adecuado.
  • Agentes con script multilingües: Esta es una buena opción para crear agentes que manejen conversaciones en varios idiomas.
  • Agentes guionados con cierto nivel de “coincidencia inteligente”: aunque las respuestas están en secuencias de comandos, este motor de IA ofrece una sensación natural al hacer coincidir la entrada del usuario con la intención más cercana, incluso si el fraseo no es exacto.

  Beneficios: Ayuda con las variaciones de entrada, mejor con conjuntos de datos de capacitación más pequeños, tiene soporte multilingüe, admite emparejamiento inteligente.

  Limitaciones: Swiftmatch sobresale por sus fuertes habilidades de comprensión del lenguaje natural. Sin embargo, si su script requiere flexibilidad para hacer coincidir la entrada del usuario con las intenciones, lo que permite variaciones en la frase, SwiftMatch podría necesitar una configuración de datos adicional con diversos datos de capacitación. Está diseñado para una coincidencia precisa y rígida, lo que puede hacer que las variaciones de manejo sean más desafiantes.