Obrigado pelos seus comentários.

Componentes de um mecanismo de IA

Os componentes principais são relevantes para agentes de IA com script, mas sua função é um pouco diferente:

• Compreensão da linguagem natural (NLU): o componente NLU mapeia a entrada do cliente de acordo com as intenções definidas em seu script. Ele reconhece a opinião do cliente dentro da estrutura.
• Gerenciamento de diálogos: Esse componente gerencia o fluxo da conversa de acordo com o roteiro. Ele garante que o agente siga os caminhos definidos e forneça as respostas corretas com base na intenção e no contexto reconhecidos.
• Recuperação de resposta: esse 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 Fala) e TTS (Conversão de Texto em Fala).

Como escolher o motor certo

• Webex AI Pro 2.0 (com Swiftmatch)

  Este é o nosso mais recente mecanismo generativo de Compreensão de Linguagem Natural (NLU) baseado em IA para agentes de IA com script. Ele aproveita algoritmos avançados de aprendizado de máquina para interpretar as entradas do usuário e classificar com precisão as intenções. Ao aprender com diversos padrões linguísticos gerados pelo LLM, o mecanismo oferece alta precisão na compreensão do que o usuário deseja alcançar, mesmo quando a escolha de frases ou palavras varia.

  Principais benefícios

  • Reconhecimento aprimorado da intenção: capaz de entender uma ampla variedade de consultas do usuário, incluindo amostras não vistas ou variações de entrada, permitindo uma classificação mais precisa das intenções.

  • Aprendizagem adaptativa: o modelo generaliza de forma eficaz em enunciados semelhantes, reduzindo a necessidade de exemplos manuais exaustivos.

  Requisitos e limitações de configuração

  • Cada intenção deve incluir pelo menos 10 enunciados representativos para fornecer ao modelo diversidade linguística suficiente para um aprendizado preciso.

  • Uma descrição clara e significativa da intenção é essencial, pois ajuda o sistema a diferenciar intenções estreitamente relacionadas e a manter um desempenho de classificação consistente.

  • Dados de treinamento insuficientes ou ambíguos podem reduzir a precisão da classificação, especialmente para intenções com padrões de linguagem sobrepostos.

• Webex AI Pro 1.0 (com Swiftmatch)

  Esse mecanismo de IA é ideal para desenvolver agentes de IA que gerenciam diversas expressões de usuário e, ao mesmo tempo, mapeiam com precisão as entradas para intenções predefinidas, garantindo interações consistentes e confiáveis em vários cenários. É útil para:

  • Lidar com conjuntos de dados de treinamento menores: se o conjunto de dados de treinamento tiver menos de 10 enunciados por intenção, esse mecanismo é mais adequado.
  • Agentes com script multilíngue: essa é uma boa opção para criar agentes que lidam com conversas em vários idiomas.
  • Agentes com script com algum nível de “correspondência inteligente”: embora as respostas sejam roteirizadas, esse mecanismo de IA oferece uma sensação natural ao combinar a entrada do usuário com a intenção mais próxima, mesmo que a frase não seja exata.

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

  Limitações: O Swiftmatch se destaca em suas fortes habilidades de compreensão da linguagem natural. No entanto, se seu script exigir flexibilidade na correspondência entre a entrada do usuário e as intenções, permitindo variações no fraseado, o SwiftMatch pode precisar de uma configuração extra de dados com diversos dados de treinamento. Ele foi projetado para uma combinação precisa e rígida, o que pode tornar o manuseio de variações mais desafiador.