Para agentes de IA com script, você pode configurar vários idiomas ao mesmo tempo e definir um idioma como o padrão. Para obter mais informações, consulte a seção Configurar idioma e voz no tópico Configurar agente de IA com script.

Modelos de idioma suportados

O Webex AI Agent Studio oferece suporte a modelos multilíngues Polymatch e Encoder de idioma para treinamento de agentes de IA com script. Esses modelos estão disponíveis como parte do Webex AI Agent Pro 1.0 (com configurações do mecanismo AI Swiftmatch).

• Para um agente de IA treinado por Polymatch, um modelo distinto é criado para cada idioma e adicionado ao agente de IA. O mecanismo de IA executa inferência com base no idioma da consulta do cliente.

• O modelo Encoder de idioma tem o melhor desempenho para treinar dados em pronunciamentos longos, enquanto Polymatch faz o mesmo para pronunciamentos curtos.

• Os idiomas suportados por Polymatch e Encoder de idioma são diferentes. Para obter mais informações, consulte a tabela a seguir.

Exatidão e Desempenho

• A precisão de um agente de IA treinado com Webex Agente AI Pro 1.0 (com Swiftmatch) e Webex modelos AI Agent Pro 1.0 (com Mindmeld) depende de vários recursos envolvidos no treinamento do agente de IA e da inferência de mensagens de usuário recebidas. Os principais recursos que decidem se um idioma é suportado e sua precisão são:

  • Texto (suporte para a linguagem e o script em que está escrito)

  • Verificação de ortografia contextual (se erros de ortografia nos dados ou consulta do usuário puderem ser corrigidos)

  • Formulários de palavras (tratando várias formas e sinônimos de palavras presentes nos dados de treinamento)

• A precisão e o desempenho de um agente de IA treinado com o modeloWebex AI Agent Pro 2.0 (com Swiftmatch) dependem das capacidades avançadas de generativos de IA integradas durante a fase de treinamento e da análise semântica das mensagens de usuário recebidas. Os principais recursos que determinam seu suporte de idioma e a precisão da intenção incluem:

  • Suporte de texto e script: suporte abrangente para o idioma de destino e seu script específico, garantindo que o mecanismo possa processar a comunicação global de forma eficaz.

  • Padrões de aband. em geral gerados por LLM: aproveitando os grandes modelos linguísticos (LLMs) para interpretar uma vasta variedade de variações de frases. Isso permite ao agente classificar com precisão as intençãos mesmo quando a entrada do usuário não corresponder exatamente aos dados de treinamento.

  • Classificação de intenção semântica: Indo além da correspondência de palavras-chave simples, esse recurso usa algoritmos avançados para entender o significado subjacente e o contexto de uma consulta, reduzindo significativamente o impacto da linguagem ambígua.

  • Generalização adaptativa: a capacidade do modelo de generalizar efetivamente em pronunciamentos semelhantes, o que minimiza a necessidade de exemplos manuais exaustivas, mantendo uma alta precisão durante a inferência.

A tabela a seguir lista os idiomas e as vozes compatíveis com o agente de IA com script: