Hartelijk dank voor uw feedback

Onderdelen van een AI-engine

De kerncomponenten zijn relevant voor scriptgestuurde AI-agenten, maar hun functie is iets anders:

• Natuurlijke taalbegrip (NLU): De NLU-component koppelt de invoer van de klant aan de intenties die in hun script zijn gedefinieerd. Het erkent de inbreng van de klant binnen het kader.
• Dialoogbeheer: Deze component beheert het verloop van het gesprek volgens het script. Het zorgt ervoor dat de agent de gedefinieerde paden volgt en de juiste reacties geeft op basis van de herkende intentie en context.
• Antwoord ophalen: Dit onderdeel levert de in het script geconfigureerde antwoorden.

Voor spraakgestuurde interacties omvat de AI-engine, naast de hierboven genoemde componenten, ook ASR (Automatische Spraakherkenning) en TTS (Tekst-naar-Spraak).

Hoe kies je de juiste motor?

• Webex AI Pro 2.0 (met Swiftmatch)

  Dit is onze nieuwste generatieve, door AI aangedreven engine voor natuurlijke taalverwerking (NLU) voor gescripte AI-agenten. Het maakt gebruik van geavanceerde machine learning-algoritmen om gebruikersinvoer te interpreteren en intenties nauwkeurig te classificeren. Door te leren van diverse door LLM gegenereerde taalpatronen, levert de engine een hoge mate van precisie in het begrijpen van wat de gebruiker wil bereiken, zelfs wanneer de formulering of woordkeuze varieert.

  Belangrijkste voordelen

  • Verbeterde intentieherkenning: In staat om een breed scala aan gebruikersvragen te begrijpen, inclusief onbekende voorbeelden of variaties in invoer, waardoor een nauwkeurigere classificatie van de intentie mogelijk is.

  • Adaptief leren: Het model generaliseert effectief over vergelijkbare uitingen, waardoor de behoefte aan uitgebreide handmatige voorbeelden afneemt.

  Configuratievereisten & beperkingen

  • Elke intentie moet minstens 10 representatieve uitingen bevatten om het model voldoende taalkundige diversiteit te bieden voor nauwkeurig leren.

  • Een duidelijke en betekenisvolle beschrijving van de intentie is essentieel, omdat het systeem hierdoor nauw verwante intenties kan onderscheiden en consistente classificatieprestaties kan behouden.

  • Onvoldoende of onduidelijke trainingsgegevens kunnen de classificatienauwkeurigheid verminderen, met name voor intenties met overlappende taalpatronen.

• Webex AI Pro 1.0 (met Swiftmatch)

  Deze AI-engine is ideaal voor het ontwikkelen van AI-agenten die diverse gebruikersuitdrukkingen verwerken en tegelijkertijd input nauwkeurig koppelen aan vooraf gedefinieerde intenties, waardoor consistente en betrouwbare interacties in verschillende scenario's worden gegarandeerd. Het is nuttig voor:

  • Omgaan met kleinere trainingsdatasets: Als de trainingsdataset minder dan 10 uitingen per intentie bevat, is deze engine geschikter.
  • Meertalige scriptgestuurde agenten: Dit is een goede keuze voor het creëren van agents die gesprekken in meerdere talen afhandelen.
  • Geprogrammeerde agenten met een zekere mate van "slimme matching": Hoewel de antwoorden vooraf zijn vastgelegd, geeft deze AI-engine een natuurlijk gevoel door de gebruikersinvoer te koppelen aan de meest treffende intentie, zelfs als de formulering niet exact overeenkomt.

  Voordelen: Helpt bij variaties in invoer, presteert beter met kleinere trainingsdatasets, biedt meertalige ondersteuning en ondersteunt slimme matching.

  Beperkingen: Swiftmatch blinkt uit in zijn sterke vermogen om natuurlijke taal te begrijpen. Als uw script echter flexibiliteit vereist bij het matchen van gebruikersinvoer met intenties – en variaties in formulering toestaat – heeft Swiftmatch mogelijk extra gegevensconfiguratie met diverse trainingsgegevens nodig. Het is ontworpen voor een precieze en rigide afstemming, wat het omgaan met variaties lastiger kan maken.