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Componenti di un motore di intelligenza artificiale

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

• Natural Language Understanding (NLU): il componente NLU mappa l'input del cliente in base agli intenti definiti nel loro script. Riconosce l'input del cliente all'interno del framework.
• Gestione dei dialoghi: Questo componente gestisce il flusso della conversazione in base al copione. Assicura 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 sopra menzionati, il motore AI include anche ASR (Automatic Speech Recognition) e TTS (Text-to-Speech).

Come scegliere il motore giusto

• Webex AI Pro 2.0 (con Swiftmatch)

  Questo è il nostro ultimo motore generativo di Natural Language Understanding (NLU) basato sull'intelligenza artificiale per agenti di intelligenza artificiale con script. Sfrutta algoritmi avanzati di apprendimento automatico per interpretare gli input degli utenti e classificare accuratamente gli intenti. Imparando da diversi modelli linguistici generati da un 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 degli intenti migliorato: in grado di comprendere un'ampia gamma di domande degli utenti, inclusi campioni invisibili o variazioni di input, consentendo una classificazione degli intenti più accurata .

  • Apprendimento adattivo: il modello si generalizza efficacemente tra enunciati simili, riducendo la necessità di esempi manuali esaustivi.

  Requisiti e limitazioni di configurazione

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

  • Una descrizione chiara e significativa delle intenzioni è essenziale, in quanto aiuta il sistema a differenziare gli intenti strettamente correlati e a mantenere prestazioni di classificazione coerenti.

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

• Webex AI Pro 1.0 (con Swiftmatch)

  Questo motore di intelligenza artificiale è ideale per sviluppare agenti di intelligenza artificiale che gestiscono diverse espressioni utente mappando accuratamente gli input in base a intenti predefiniti, 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: è una buona scelta per creare agenti che gestiscono le conversazioni in più lingue.
  • Agenti con script con un certo livello di «abbinamento intelligente»: sebbene le risposte siano scritte tramite script, questo motore di intelligenza artificiale offre una sensazione naturale abbinando l'input dell'utente all'intento più vicino, anche se la formulazione non è esatta.

  Vantaggi: aiuta con le variazioni di input, migliora con set di dati di formazione più piccoli, ha supporto multilingue, supporta lo smart matching.

  Limitazioni: Swiftmatch eccelle nelle sue forti capacità di comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia, se il suo script richiede flessibilità nell'abbinare l' input dell'utente agli intenti, consentendo variazioni nella formulazione, SwiftMatch potrebbe richiedere una configurazione dei dati aggiuntiva con dati di allenamento diversi. È progettato per un abbinamento preciso e rigido, il che può rendere più difficile la gestione delle variazioni.