Köszönjük visszajelzését.

Egy mesterséges intelligencia motor alkotóelemei

Az alapvető komponensek relevánsak a szkriptelt MI-ügynökök számára, de a funkciójuk kissé eltér:

• Természetes Nyelvi Megértés (NLU): Az NLU komponens a felhasználó által megadott adatokat a szkriptben definiált szándékokhoz rendeli. Elismeri az ügyfél keretrendszeren belüli hozzájárulását.
• Párbeszédkezelés: Ez a komponens a szkriptnek megfelelően kezeli a beszélgetés menetét. Biztosítja, hogy az ágens a meghatározott útvonalakat kövesse, és a felismert szándék és kontextus alapján a helyes válaszokat adja.
• Válasz visszakeresése: Ez a komponens a szkriptben konfigurált válaszokat kézbesíti.

A hangalapú interakciókhoz a fent említett komponenseken kívül a mesterséges intelligencia motorja ASR-t (automatikus beszédfelismerés) és TTS-t (szövegfelolvasó) is tartalmaz.

Hogyan válasszuk ki a megfelelő motort

• Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch-csel)

  Ez a legújabb generatív, mesterséges intelligencián alapuló természetes nyelvi megértési (NLU) motorunk szkriptelt mesterséges intelligencia ágensekhez. Fejlett gépi tanulási algoritmusokat használ a felhasználói bemenetek értelmezéséhez és a szándékok pontos osztályozásához. Azáltal, hogy a nyelvi segédlet (LLM) által generált különféle nyelvi mintákból tanul, a motor nagy pontossággal érti meg, hogy mit akar elérni a felhasználó, még akkor is, ha a megfogalmazás vagy a szóhasználat változik.

  Főbb előnyök

  • Továbbfejlesztett szándékfelismerés: Képes megérteni a felhasználói lekérdezések széles skáláját, beleértve a nem látott mintákat vagy a beviteli variációkat, lehetővé téve a szándék pontosabb osztályozását.

  • Adaptív tanulás: A modell hatékonyan általánosít hasonló megnyilatkozások között, csökkentve a kimerítő manuális példák szükségességét.

  Konfigurációs követelmények & korlátozások

  • Minden szándéknak legalább 10 reprezentatív megnyilatkozást kell tartalmaznia, hogy a modell kellő nyelvi sokszínűséggel rendelkezzen a pontos tanuláshoz.

  • A szándék egyértelmű és értelmes leírása elengedhetetlen, mivel segít a rendszernek megkülönböztetni a szorosan összefüggő szándékokat és fenntartani az osztályozási teljesítmény konzisztenciáját.

  • A nem elegendő vagy kétértelmű betanítási adatok csökkenthetik az osztályozás pontosságát, különösen az átfedésben lévő nyelvi mintákat tartalmazó szándékok esetében.

• Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch-csel)

  Ez a mesterséges intelligencia motor ideális olyan mesterséges intelligencia ágensek fejlesztéséhez, amelyek a felhasználói kifejezéseket kezelik, miközben pontosan leképezik a bemeneteket az előre meghatározott szándékokhoz, biztosítva a konzisztens és megbízható interakciókat a különböző forgatókönyvekben. Hasznos a következőkhöz:

  • Kisebb betanítási adathalmaz kezelése: Ha a betanítási adatkészlet kevesebb, mint 10 megnyilatkozást tartalmaz szándékonként, akkor ez a motor megfelelőbb.
  • Többnyelvű szkriptelt ügynökök: Ez egy jó választás olyan ügynökök létrehozásához, amelyek több nyelven folytatott beszélgetéseket kezelnek.
  • Szkriptelt ügynökök bizonyos szintű „intelligens egyeztetéssel”: Bár a válaszok szkriptelt formában jelennek meg, ez a mesterséges intelligencia motor természetes érzetet kelt azáltal, hogy a felhasználói bevitelt a legközelebbi szándékhoz illeszti, még akkor is, ha a megfogalmazás nem pontos.

  Előnyök: Segít a bemeneti variációk kezelésében, jobb kisebb betanítási adathalmazokkal, többnyelvű támogatással rendelkezik, támogatja az intelligens egyeztetést.

  Működésbeli korlátok: A Swiftmatch kiemelkedő természetes nyelvi megértési képességeivel tűnik ki. Ha azonban a szkript rugalmasságot igényel a felhasználói bevitel és a szándékok egyeztetésében – lehetővé téve a megfogalmazások variációit –, a Swiftmatchnek további adatkonfigurációra lehet szüksége a változatos betanítási adatokkal. Precíz és merev illesztésre tervezték, ami megnehezítheti a kezelési variációk elvégzését.