Componentes de um mecanismo de IA

Os componentes principais são relevantes para agentes de IA com script, mas a função deles é ligeiramente diferente:

• Noções básicas sobre idiomas naturais (NLU): O componente NLU mapeia a entrada do cliente para as intençãos definidas em seu script. Ele reconhece a entrada do cliente na estrutura.
• Gerenciamento de diálogos: Este componente gerencia o fluxo da conversação de acordo com o script. Ele garante que o agente siga os caminhos definidos e forneça as respostas corretas com base na intenção e contexto reconhecidos.
• Recuperação de resposta: este componente fornece as respostas configuradas no script.

Para interações baseadas em voz, além dos componentes mencionados acima, o mecanismo de IA também inclui ASR (Reconhecimento Automático de Voz) e TTS (Texto para Fala).

Como escolher o mecanismo certo

• Webex IA Pro 1.0 (com Swiftmatch)

  Esse mecanismo de IA é ideal para desenvolver agentes de IA que gerenciem diversas expressões de usuário, ao mesmo tempo em que mapeam entradas com precisão para intençãos predefinidas, assegurando interações consistentes e confiáveis em vários cenários. Isso é útil para:

  • Tratamento de conjuntos de dados de treinamento menores: se o conjunto de dados de treinamento tiver menos de 10 pronunciamentos por intenção, esse mecanismo será mais adequado.
  • Agentes com script multilíngue: Essa é uma boa escolha para criar agentes que tratam conversações em vários idiomas.
  • Agentes com scripts com algum nível de "correspondência inteligente": Embora as respostas sejam roteirizados, este mecanismo de IA oferece uma sensação natural ao corresponder a entrada do usuário à intenção mais próxima, mesmo que o phrasing não seja exato.

  Benefícios: Ajuda com as variações de entrada, melhor com conjuntos de dados de treinamento menores, tem suporte multilíngue, suporta correspondência inteligente.

  Limitações: Swiftmatch se destaca em sua linguagem natural forte que compreende as habilidades. No entanto, se o seu script exigir flexibilidade na correspondência de entrada do usuário aos intençãos— permitindo variações na frase — O Swiftmatch poderá precisar de configuração de dados extras com diversos dados de treinamento. Ele foi projetado para correspondência precisa e rígida, o que pode tornar as variações de manuseio mais desafiadoras.

• Webex IA Pro 1.0 (com MindMeld)

  Este mecanismo de IA é adequado para agentes com scripts com fluxos conversacionais complexos e multistep. Isso é útil para:

  • Tratamento de conjunto de dados de treinamento médio: se o conjunto de dados de treinamento tiver menos de 20 pronunciamentos por intenção, esse mecanismo será mais adequado.
  • Fluxos de trabalho com script complexos: se o script envolver várias etapas, condições ou lógica de filiais, MindMeld poderá gerenciar esses fluxos complexos.
  • Agentes com script multilíngue: MindMeld oferece suporte a vários idiomas.
  • Executa a função e a classificação de entidade: aprimora a compreensão da entrada do usuário identificando partes da frase e detalhes importantes, aprimorando a precisão e a relevância das respostas.

  Benefícios: Bom para fluxos scripts complexos, bom para conjuntos de dados médios e tem suporte multilíngue, mais preciso que RASA, escolha direta e eficiente para classificação de intenção básica.

  Limitações: MindMeld pode lidar com fluxos complexos dentro das limitações existentes da plataforma, mas é adequado para conversas estruturadas. Se um script exigir geranciamento de diálogo altamente flexível e dinâmico, com fluxos de conversação que podem mudar significativamente com base na entrada do cliente, a dependência de MindMeld em fluxos predefinidos pode ser limitada. É menos adequado para conversas de forma livre e imprevisível, mesmo em uma configuração de script.

• Webex IA Pro 1.0 (com RASA)

  Este mecanismo de IA é adequado para a construção de agentes com scripts que requerem fluxos conversacionais flexíveis e multistep com sua gestão de diálogo personalizável e capacidades robustas de IA. Isso é útil para:

  • Tratamento de dados de treinamento grandes: se o conjunto de dados de treinamento tiver mais de 25 pronunciamentos por intenção, esse mecanismo será mais adequado.
  • Executa classificação de função e entidade: aprimora a compreensão da entrada do cliente identificando partes da frase e detalhes importantes, aprimorando a precisão e a relevância das respostas.

  Benefícios: Exibe resultados precisos, adequados para scripts simples a complexos, bons para conjuntos de dados de treinamento grandes e cenários mais complexos.

  Limitações: é necessário mais dados de treinamento; leva muito tempo para ser treinado.