Благодарим вас за обратную связь.

Компоненты движка искусственного интеллекта

Основные компоненты актуальны для скриптовых агентов искусственного интеллекта, но их функции несколько отличаются:

• Понимание естественного языка (NLU): Компонент обработки естественного языка (NLU) сопоставляет ввод данных пользователем с намерениями, определенными в его сценарии. В рамках данной системы учитывается вклад клиента.
• Управление диалогом: Этот компонент управляет ходом разговора в соответствии со сценарием. Это гарантирует, что агент следует заданным маршрутам и предоставляет правильные ответы, основанные на распознанном намерении и контексте.
• Получение ответа: Этот компонент выдает ответы, настроенные в скрипте.

Для голосового взаимодействия, помимо упомянутых выше компонентов, механизм искусственного интеллекта также включает в себя ASR (автоматическое распознавание речи) и TTS (преобразование текста в речь).

Как выбрать подходящий двигатель

• Webex AI Pro 2.0 (с Swiftmatch)

  Это наш новейший генеративный механизм понимания естественного языка (NLU) на основе искусственного интеллекта для создания скриптовых агентов ИИ. Она использует передовые алгоритмы машинного обучения для интерпретации пользовательских данных и точной классификации намерений. Благодаря обучению на основе разнообразных лингвистических шаблонов, сгенерированных LLM, система обеспечивает высокую точность в понимании того, чего хочет достичь пользователь, даже при изменении формулировок или выбора слов.

  Основные преимущества

  • Улучшенное распознавание намерений: Способен понимать широкий спектр пользовательских запросов, включая ранее не встречавшиеся примеры или варианты входных данных, что позволяет более точно классифицировать намерения пользователя.

  • Адаптивное обучение: Модель эффективно обобщает результаты на схожие высказывания, уменьшая необходимость в исчерпывающих примерах, приводимых вручную.

  Требования к конфигурации & ограничения

  • Каждое намерение должно включать как минимум 10 репрезентативных высказываний, чтобы обеспечить модели достаточное лингвистическое разнообразие для точного обучения.

  • Четкое и содержательное описание намерений имеет важное значение, поскольку оно помогает системе различать тесно связанные намерения и поддерживать стабильную производительность классификации.

  • Недостаток или неоднозначность обучающих данных могут снизить точность классификации, особенно для намерений с перекрывающимися языковыми моделями.

• Webex AI Pro 1.0 (с Swiftmatch)

  Этот механизм искусственного интеллекта идеально подходит для разработки агентов ИИ, которые обрабатывают разнообразные выражения лица пользователей, точно сопоставляя входные данные с предопределенными намерениями, обеспечивая согласованное и надежное взаимодействие в различных сценариях. Это полезно для:

  • Обработка меньшего набора обучающих данных: Если в обучающем наборе данных содержится менее 10 реплик на каждое намерение, этот механизм подходит лучше.
  • Многоязычные агенты, работающие по скриптам: Это хороший выбор для создания агентов, обрабатывающих диалоги на нескольких языках.
  • Скриптовые агенты с определенным уровнем "интеллектуального сопоставления": Хотя ответы запрограммированы, этот движок искусственного интеллекта создает ощущение естественности, сопоставляя ввод пользователя с наиболее близким намерением, даже если формулировка не совсем точна.

  Преимущества: Помогает с обработкой различных входных данных, лучше работает с небольшими обучающими наборами данных, поддерживает многоязычность, поддерживает интеллектуальное сопоставление.

  Ограничения Swiftmatch отличается превосходными возможностями в области понимания естественного языка. Однако, если ваш скрипт требует гибкости в сопоставлении пользовательского ввода с намерениями — с учетом вариаций в формулировках — Swiftmatch может потребоваться дополнительная настройка данных с использованием разнообразных обучающих наборов данных. Он разработан для точного и жесткого соответствия, что может усложнить обработку различных вариантов.