Takk for tilbakemeldingen.

Komponenter i en AI-motor

Kjernekomponentene er relevante for skriptede AI-agenter, men funksjonen deres er litt annerledes:

• Naturlig språkforståelse (NLU): NLU-komponenten tilordner kundeinndata til intensjonene som er definert i skriptet deres. Den anerkjenner kundens innspill innenfor rammeverket.
• Dialoghåndtering: Denne komponenten styrer flyten i samtalen i henhold til skriptet. Det sikrer at agenten følger de definerte banene og gir de riktige svarene basert på den gjenkjente intensjonen og konteksten.
• Henting av svar: Denne komponenten leverer svarene som er konfigurert i skriptet.

For stemmebaserte interaksjoner inkluderer AI-motoren, i tillegg til komponentene nevnt ovenfor, også ASR (automatisk talegjenkjenning) og TTS (tekst-til-tale).

Hvordan velge riktig motor

• Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)

  Dette er vår nyeste generative AI-drevne Natural Language Understanding (NLU)-motor for skriptstyrte AI-agenter. Den utnytter avanserte maskinlæringsalgoritmer for å tolke brukerinndata og nøyaktig klassifisere intensjoner. Ved å lære fra ulike LLM-genererte språklige mønstre, leverer motoren høy presisjon i forståelsen av hva brukeren ønsker å oppnå, selv når formuleringer eller ordvalg varierer.

  Viktige fordeler

  • Forbedret intensjonsgjenkjenning: I stand til å forstå et bredt spekter av brukerforespørsler, inkludert usete eksempler eller variasjoner i inndata, noe som muliggjør en mer nøyaktig klassifisering av intensjon.

  • Adaptiv læring: Modellen generaliserer effektivt på tvers av lignende ytringer, noe som reduserer behovet for uttømmende manuelle eksempler.

  Konfigurasjonskrav & begrensninger

  • Hver intensjon må inneholde minst 10 representative ytringer for å gi modellen nok språklig mangfold for nøyaktig læring.

  • En klar og meningsfull beskrivelse av intensjon er viktig, da det hjelper systemet med å skille mellom nært beslektede intensjoner og opprettholde konsistent klassifiseringsytelse.

  • Utilstrekkelige eller tvetydige treningsdata kan redusere klassifiseringsnøyaktigheten, spesielt for intensjoner med overlappende språkmønstre.

• Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)

  Denne AI-motoren er ideell for å utvikle AI-agenter som håndterer ulike brukeruttrykk samtidig som de nøyaktig kartlegger input til forhåndsdefinerte intensjoner, noe som sikrer konsistente og pålitelige interaksjoner på tvers av ulike scenarier. Det er nyttig for:

  • Håndtering av mindre treningsdatasett: Hvis treningsdatasettet har færre enn 10 ytringer per intensjon, er denne motoren mer egnet.
  • Flerspråklige skriptagenter: Dette er et godt valg for å opprette agenter som håndterer samtaler på flere språk.
  • Skriptbaserte agenter med et visst nivå av «smart matching»: Selv om svarene er skriptbaserte, gir denne AI-motoren en naturlig følelse ved å matche brukerinndata med den nærmeste intensjonen, selv om formuleringen ikke er nøyaktig.

  Fordeler: Hjelper med variasjoner i inndata, bedre med mindre treningsdatasett, har flerspråklig støtte, støtter smart matching.

  Begrensninger: Swiftmatch utmerker seg med sine sterke evner til å forstå naturlig språk. Men hvis skriptet ditt krever fleksibilitet i å matche brukerinndata med intensjoner – slik at det er mulig med variasjoner i formuleringer – kan Swiftmatch trenge ekstra datakonfigurasjon med ulike treningsdata. Den er designet for presis og stiv matching, noe som kan gjøre håndtering av variasjoner mer utfordrende.