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Composants d'un moteur d'IA

Les principaux composants sont pertinents pour les agents d'IA scénarisés, mais leur fonction est légèrement différente :

• Compréhension du langage naturel (NLU) : Le composant NLU fait correspondre les informations saisies par les clients aux intentions définies dans leur script. Il reconnaît les contributions du client dans le cadre.
• Gestion des dialogues : ce composant gère le déroulement de la conversation en fonction du script. Cela garantit que l'agent suit les voies définies et fournit les bonnes réponses en fonction de l'intention et du contexte reconnus.
• Récupération des réponses : ce composant fournit les réponses configurées dans le script.

Pour les interactions vocales, outre les composants mentionnés ci-dessus, le moteur d'IA inclut également l'ASR (reconnaissance vocale automatique) et la synthèse vocale (TTS).

Comment choisir le bon moteur

• Webex AI Pro 2.0 (avec Swiftmatch)

  Il s'agit de notre dernier moteur de compréhension du langage naturel (NLU) génératif basé sur l'IA pour les agents d'IA scriptés. Il s'appuie sur des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour interpréter les entrées des utilisateurs et classer les intentions avec précision. En s'appuyant sur les différents modèles linguistiques générés par LLM, le moteur permet de comprendre avec une grande précision ce que l'utilisateur veut obtenir, même lorsque le phrasé ou le choix des mots varient.

  Principaux avantages

  • Meilleure reconnaissance des intentions : capable de comprendre un large éventail de requêtes des utilisateurs, y compris des échantillons invisibles ou des variations de saisie, ce qui permet une classification des intentions plus précise.

  • Apprentissage adaptatif : le modèle généralise efficacement entre des énoncés similaires, ce qui réduit le besoin de recourir à des exemples manuels exhaustifs.

  Exigences et limites de configuration

  • Chaque intention doit inclure au moins 10 énoncés représentatifs afin de conférer au modèle une diversité linguistique suffisante pour un apprentissage précis.

  • Une description claire et significative des intentions est essentielle, car elle permet au système de différencier les intentions étroitement liées et de maintenir des performances de classification constantes.

  • Des données d'entraînement insuffisantes ou ambiguës peuvent réduire la précision de la classification, en particulier si les modèles linguistiques se chevauchent.

• Webex AI Pro 1.0 (avec Swiftmatch)

  Ce moteur d'IA est idéal pour développer des agents d'IA qui gèrent diverses expressions utilisateur tout en faisant correspondre avec précision les entrées à des intentions prédéfinies, garantissant ainsi des interactions cohérentes et fiables dans différents scénarios. C'est utile pour :

  • Gestion d'un ensemble de données d'entraînement restreint : si le jeu de données d'entraînement contient moins de 10 énoncés par intention, ce moteur est plus adapté.
  • Agents scriptés multilingues : c'est un bon choix pour créer des agents qui gèrent les conversations dans plusieurs langues.
  • Des agents scénarisés dotés d'un certain niveau de « correspondance intelligente » : bien que les réponses soient scriptées, ce moteur d'IA offre une sensation naturelle en faisant correspondre les entrées de l'utilisateur à l'intention la plus proche, même si le phrasé n'est pas exact.

  Avantages : Facilite les variations de saisie, fonctionne mieux avec les petits ensembles de données d'entraînement, prend en charge le multilingue, prend en charge la correspondance intelligente.

  Limites : Swiftmatch excelle dans ses excellentes capacités de compréhension du langage naturel. Cependant, si votre script nécessite de la flexibilité pour faire correspondre les entrées de l'utilisateur aux intentions, en tenant compte des variations de formulation, SwiftMatch peut avoir besoin d'une configuration de données supplémentaire avec diverses données d'entraînement. Il est conçu pour un ajustement précis et rigide , ce qui peut compliquer les variations de maniabilité.