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Composants d’un moteur IA

Les composants de base sont pertinents pour les agents d’IA scriptés, mais leur fonction est légèrement différente :

• Compréhension du langage naturel (NLU) :Le composant NLU fait correspondre la saisie du client aux intentions définies dans son script.Il reconnaît la contribution du client dans le cadre.
• Gestion du dialogue :Ce composant gère le flux de la conversation selon le script.Elle garantit que l’agent suit les chemins définis et fournit les réponses correctes en fonction de l’intention et du contexte reconnus.
• Récupération de la réponse :Ce composant fournit les réponses configurées dans le script.

Pour les interactions vocales, en plus des composants mentionnés ci-dessus, le moteur d’IA inclut également les fonctions ASR (reconnaissance automatique de la parole) et TTS (synthèse vocale).

Comment choisir le bon moteur

• Webex AI Pro 2 (avec Swiftmatch)

  Il s’agit de notre dernier moteur de compréhension du langage naturel (NLU) génératif alimenté par 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 avec précision les intentions.En apprenant à partir de divers modèles linguistiques générés par LLM, le moteur offre une grande précision dans la compréhension de ce que l'utilisateur souhaite atteindre, même lorsque le phrasé ou le choix de mots varie.

  Principaux avantages

  • Meilleure reconnaissance de l’intention :Capable de comprendre un large éventail de requêtes des utilisateurs, y compris des échantillons invisibles ou des variations d’entrée, permettant une classification plus précise des intentions.

  • Apprentissage adaptatif :Le modèle se généralise efficacement à travers des énoncés similaires, ce qui réduit le besoin d'exemples manuels exhaustifs.

  Exigences et limites de configuration

  • Chaque intention doit inclure au moins 10 des énoncés représentatifs afin de fournir au modèle suffisamment de diversité linguistique pour un apprentissage précis.

  • Une description claire et significative de l'intention est essentielle, car elle aide le système à différencier les intentions étroitement liées et à maintenir un rendement de classification cohérent.

  • Des données d'entraînement insuffisantes ou ambiguës peuvent réduire l'exactitude de la classification, en particulier pour les intentions dont les modèles linguistiques se chevauchent.

• Webex AI Pro 1 (avec Swiftmatch)

  Ce moteur d’IA est idéal pour développer des agents d’IA qui gèrent diverses expressions d’utilisateur tout en mappant avec précision les entrées aux intentions prédéfinies, assurant ainsi des interactions cohérentes et fiables dans divers scénarios.Il est utile pour :

  • Traitement d’un ensemble de données de formation plus petit :Si l'ensemble de données d'entraînement comporte moins de 10 énoncés par intention, ce moteur convient mieux.
  • Agents scriptés multilingues :Il s'agit d'un bon choix pour créer des agents qui traitent des conversations dans plusieurs langues.
  • Agents scriptés avec un certain niveau de « correspondance intelligente » :Alors que les réponses sont écrites, ce moteur d’IA offre une sensation naturelle en faisant correspondre les données de l’utilisateur à l’intention la plus proche, même si le phrasé n’est pas exact.

  Avantages :Aide aux variations d'entrée, mieux avec des ensembles de données d'entraînement plus petits, a une prise en charge multilingue, prend en charge l'appariement intelligent.

  Limites :Swiftmatch excelle par ses fortes capacités de compréhension du langage naturel.Toutefois, si votre script nécessite de la flexibilité pour faire correspondre la saisie de l'utilisateur aux intentions—en tenant compte des variations de formulation—Swiftmatch peut nécessiter une configuration de données supplémentaires avec diverses données d'entraînement.Il est conçu pour une adaptation précise et rigide, ce qui peut rendre les variations de manipulation plus difficiles.