Para los agentes de IA con script, puede configurar varios idiomas simultáneamente y establecer un idioma como predeterminado. Para obtener más información, consulte la sección Configurar idioma y voz en el tema Configurar agente de IA con scripts.

Modelos de lenguaje admitidos

Webex AI Agent Studio admite modelos multilingües Polymatch y Language Encoder para entrenar agentes de IA con scripts. Estos modelos están disponibles como parte de la configuración del motor Webex AI Agent Pro 1.0 (con Swiftmatch).

• Para un agente de IA entrenado con Polymatch, se crea un modelo distinto para cada idioma y se agrega al agente de IA. El motor de IA realiza inferencias basadas en el idioma de la consulta del cliente.

• El modelo Language Encoder funciona mejor para entrenar datos en expresiones largas, mientras que Polymatch hace lo mismo para expresiones cortas.

• Los idiomas admitidos por Polymatch y Language Encoder son diferentes. Para obtener más información, consulte la siguiente tabla.

Precisión y rendimiento

• La precisión de un agente de IA entrenado con los modelos Webex AI Agent Pro 1.0 (con Swiftmatch) y Webex AI Agent Pro 1.0 (con Mindmeld) depende de varias características que están involucradas en el entrenamiento del agente de IA y la inferencia de los mensajes entrantes del usuario. Las características clave que deciden si un lenguaje es compatible y su precisión son:

  • Texto (soporte para el idioma y el script en el que está escrito)

  • Corrector ortográfico contextual (si se pueden corregir errores ortográficos en los datos o consulta del usuario)

  • Formas de palabras (manejo de varias formas y sinónimos de palabras presentes en los datos de entrenamiento)

• La precisión y el rendimiento de un agente de IA entrenado con el modelo Webex AI Agent Pro 2.0 (con Swiftmatch) dependen de las capacidades avanzadas de IA generativa integradas durante la fase de entrenamiento y el análisis semántico de los mensajes entrantes del usuario. Las características clave que determinan su compatibilidad con el idioma y la precisión de la intención incluyen:

  • Soporte de texto y script: Soporte integral para el idioma de destino y su script específico, asegurando que el motor pueda procesar la comunicación global de manera efectiva.

  • Patrones lingüísticos generados por LLM: Aprovechando los modelos lingüísticos grandes (LLM) para interpretar una amplia gama de variaciones de fraseo. Esto permite al agente clasificar con precisión las intenciones incluso cuando la entrada del usuario no coincide exactamente con los datos de entrenamiento.

  • Clasificación de intención semántica: Más allá de la simple coincidencia de palabras clave, esta característica utiliza algoritmos avanzados para comprender el significado subyacente y el contexto de una consulta, lo que reduce significativamente el impacto del lenguaje ambiguo.

  • Generalización adaptativa: La capacidad del modelo para generalizar eficazmente a través de expresiones similares, lo que minimiza la necesidad de ejemplos manuales exhaustivos mientras mantiene una alta precisión durante la inferencia.

En la tabla siguiente se enumeran los idiomas y las voces admitidos para el agente de IA con script: