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AI 引擎的组件

核心组件与脚本化 AI 代理相关，但它们的功能略有 不同：

• 自然语言理解 (NLU)：NLU 组件将客户的输入映射到其脚 本中定义的意图。 它识别客户在 框架内的输入。
• 对话管理：此组件 根据脚本管理对话流程。 它确保代理遵循定义的路径，并根据公认的意图和上下文提供 正确的响应。
• 响应检索：此组件提供 脚本中配置的响应。

对于基于语音的交互，除了上述组件外，AI 引擎 还包括 ASR（自动语音识别）和 TTS（文本转语音）。

如何选择合适的发动机

• Webex AI Pro 2.0（带有 Swiftmatch）

  这是我们最新的生成式 AI 驱动的 自然语言理解 (NLU) 引擎，用于脚本化 AI 代理。 它利用 先进的机器学习算法来解释用户输入并准确地对 意图进行分类。 通过学习 LLM 生成的各种语言模式，即使 措辞或单词选择各不相同，该引擎 也能高精度地理解用户想要实现的目标。

  主要好处

  • 改进的意图识别：能够理解广泛的用户 查询，包括看不见的样本或输入变体，从而实现更准确的 意图分类。

  • 自适应学习：该模型可以对相似的 话语进行有效推广，从而减少了对详尽手动示例的需求。

  配置要求和限制

  • 每个意图必须包含至少 10 个代表性话语，以便为 模型提供足够的语言多样性以进行准确的学习。

  • 清晰而有意义的意图描述至关重要，因为它可以帮助系统 区分密切相关的意图并保持一致的分类 性能。

  • 训练数据不足或模棱两可可能会降低分类精度， 尤其是对于语言模式重叠的 Intent 而言。

• Webex AI Pro 1.0（带有 Swiftmatch）

  该AI引擎非常适合开发AI 代理，这些代理可以管理不同的用户表情，同时将输入准确地映射到 预定义的意图，从而确保在各种 场景中进行一致和可靠的交互。 它可用于：

  • 处理较小的训练数据集：如果训练数据集的每个意图的话数少 于 10 个，则此引擎更合适。
  • 多语言脚本代理：对于创建处理多种语言对话的代理来说 ，这是一个不错的选择。
  • 具有一定程度的 “智能匹配” 的脚本代理：虽然响应 是脚本化的，但该人工智能引擎通过将用户输入与 最接近的意图进行匹配，即使措辞不准确，也能提供自然的感觉。

  优点：有助于调整输入变化，更好地处理较小的训练 数据集，支持多语言，支持智能 匹配。

  局限性：Swiftmatch 以其强大的自然语言 理解能力而表现出色。 但是，如果您的脚本需要灵活地将用户 输入与意图进行匹配——允许措辞有所不同，则 SwiftMatch 可能需要使用不同的训练数据进行额外的数据配置。 它专为精确和严格的 匹配而设计，这会使操作变化更具挑战性。