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Componenti di un motore di intelligenza artificiale

I componenti principali sono rilevanti per gli agenti di intelligenza artificiale basati su script, ma la loro funzione è leggermente diversa:

• Comprensione del linguaggio naturale (NLU): Il componente NLU mappa l'input del cliente agli intenti definiti nel suo script. Riconosce il contributo del cliente all'interno del quadro di riferimento.
• Gestione del dialogo: Questo componente gestisce il flusso della conversazione secondo lo script. Garantisce che l'agente segua i percorsi definiti e fornisca le risposte corrette in base all'intento e al contesto riconosciuti.
• Recupero della risposta: Questo componente fornisce le risposte configurate nello script.

Per le interazioni vocali, oltre ai componenti menzionati in precedenza, il motore di intelligenza artificiale include anche ASR (riconoscimento automatico del parlato) e TTS (sintesi vocale).

Come scegliere il motore giusto

• Webex AI Pro 2.0 (con Swiftmatch)

  Si tratta del nostro più recente motore di comprensione del linguaggio naturale (NLU) basato sull'intelligenza artificiale generativa, destinato ad agenti IA programmabili. Sfrutta algoritmi avanzati di apprendimento automatico per interpretare gli input dell'utente e classificare con precisione le intenzioni. Grazie all'apprendimento da diversi modelli linguistici generati da LLM, il motore offre un'elevata precisione nella comprensione di ciò che l'utente desidera ottenere, anche quando la formulazione o la scelta delle parole variano.

  Principali vantaggi

  • Riconoscimento delle intenzioni migliorato: In grado di comprendere un'ampia gamma di query degli utenti, inclusi campioni inediti o variazioni di input, consentendo una classificazione più accurata delle intenzioni.

  • Apprendimento adattivo: Il modello si generalizza efficacemente a espressioni simili, riducendo la necessità di esempi manuali esaustivi.

  Requisiti di configurazione & limitazioni

  • Ogni intento deve includere almeno 10 espressioni rappresentative per fornire al modello una diversità linguistica sufficiente per un apprendimento accurato.

  • Una descrizione chiara e significativa dell'intento è essenziale, in quanto aiuta il sistema a distinguere intenti strettamente correlati e a mantenere prestazioni di classificazione coerenti.

  • Dati di addestramento insufficienti o ambigui possono ridurre l'accuratezza della classificazione, soprattutto per gli intenti con modelli linguistici sovrapposti.

• Webex AI Pro 1.0 (con Swiftmatch)

  Questo motore di intelligenza artificiale è ideale per lo sviluppo di agenti IA in grado di gestire diverse espressioni utente, mappando con precisione gli input a intenti predefiniti e garantendo interazioni coerenti e affidabili in vari scenari. È utile per:

  • Gestione di set di dati di addestramento più piccoli: Se il set di dati di addestramento contiene meno di 10 enunciati per intento, questo motore è più adatto.
  • Agenti multilingue con script predefiniti: Questa è un'ottima scelta per creare agenti in grado di gestire conversazioni in più lingue.
  • Agenti programmati con un certo livello di "abbinamento intelligente": Sebbene le risposte siano predefinite, questo motore di intelligenza artificiale offre un'esperienza naturale abbinando l'input dell'utente all'intento più vicino, anche se la formulazione non è esatta.

  Vantaggio: Aiuta a gestire le variazioni di input, funziona meglio con set di dati di addestramento più piccoli, ha supporto multilingue, supporta l'abbinamento intelligente.

  Limitazioni: Swiftmatch eccelle nelle sue solide capacità di comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia, se il tuo script richiede flessibilità nell'abbinamento dell'input dell'utente alle intenzioni, consentendo variazioni nella formulazione, Swiftmatch potrebbe richiedere una configurazione dei dati aggiuntiva con dati di addestramento diversificati. È progettato per un accoppiamento preciso e rigido, il che può rendere più difficile la gestione delle variazioni.