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지원되는 언어 모델

Webex AI Agent Studio는 스크립트 기반 AI 에이전트 학습을 위해 Polymatch 및 Language Encoder 다국어 모델을 지원합니다. 이러한 모델은 Webex AI Agent Pro 1.0(Swiftmatch 포함) AI 엔진 설정의 일부로 사용할 수 있습니다.

• Polymatch를 사용하여 학습된 AI 에이전트의 경우, 각 언어별로 별도의 모델이 생성되어 AI 에이전트에 추가됩니다. AI 엔진은 고객 문의의 언어를 기반으로 추론을 수행합니다.

• Language Encoder 모델은 긴 발화로 구성된 학습 데이터에서 가장 좋은 성능을 보이는 반면, Polymatch는 짧은 발화로 구성된 학습 데이터에서 동일한 성능을 보입니다.

• Polymatch와 Language Encoder에서 지원하는 언어는 서로 다릅니다. 자세한 내용은 다음 표를 참조하십시오.

정확도 및 성능

• Webex AI Agent Pro 2.0(Swiftmatch 포함) 모델로 학습된 AI 에이전트의 정확도와 성능은 학습 단계 동안 통합된 고급 생성 AI 기능과 수신 사용자 메시지의 의미 분석에 따라 달라집니다. 언어 지원 및 의도 정확도를 결정하는 주요 특징은 다음과 같습니다.

  • 텍스트 및 스크립트 지원: 대상 언어 및 해당 언어의 특수 문자 체계에 대한 포괄적인 지원을 통해 엔진이 전 세계적인 통신을 효과적으로 처리할 수 있도록 보장합니다.

  • LLM으로 생성된 언어 패턴: 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 다양한 표현 방식을 해석합니다. 이를 통해 사용자의 입력이 학습 데이터와 정확히 일치하지 않더라도 에이전트가 의도를 정확하게 분류할 수 있습니다.

  • 의미 의도 분류: 단순한 키워드 일치를 넘어, 이 기능은 고급 알고리즘을 사용하여 쿼리의 숨겨진 의미와 맥락을 파악함으로써 모호한 표현의 영향을 크게 줄입니다.

  • 적응형 일반화: 이 모델은 유사한 발화 전반에 걸쳐 효과적으로 일반화할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 추론 과정에서 높은 정확도를 유지하면서도 방대한 수동 예시 수집의 필요성을 최소화합니다.

다음 표는 스크립트 기반 AI 에이전트에서 지원하는 언어 및 음성 목록입니다.