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人工智能引擎的组成部分

核心组件与脚本式人工智能代理相关，但它们的功能略有不同：

• 自然语言理解（NLU） : NLU 组件将客户输入映射到其脚本中定义的意图。它认可客户在框架内的意见。
• 对话管理: 该组件根据脚本管理对话流程。它确保代理遵循定义的路径，并根据识别出的意图和上下文提供正确的响应。
• 响应检索： 该组件会返回脚本中配置的响应。

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 Swiftmatch）

  这是我们最新的基于生成式人工智能的自然语言理解（NLU）引擎，适用于脚本式人工智能代理。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。通过学习各种 LLM 生成的语言模式，即使措辞或用词有所不同，该引擎也能高精度地理解用户想要实现的目标。

  主要优势

  • 改进的意图识别: 能够理解各种用户查询，包括未见过的样本或输入变化，从而实现更准确的意图分类。

  • 自适应学习: 该模型能够有效地推广到类似的语句，从而减少了对详尽的人工示例的需求。

  配置要求 & 限制

  • 每个意图必须包含至少 10 个代表性语句，以便为模型提供足够的语言多样性，从而进行准确的学习。

  • 清晰且有意义的意图描述至关重要，因为它有助于系统区分密切相关的意图并保持一致的分类性能。

  • 训练数据不足或不明确可能会降低分类准确率，尤其是对于语言模式重叠的意图而言。

• Webex AI Pro 1.0（带 Swiftmatch）

  该人工智能引擎非常适合开发能够管理各种用户表达的人工智能代理，同时能够准确地将输入映射到预定义的意图，从而确保在各种场景下实现一致且可靠的交互。它适用于：

  • 处理较小的训练数据集 : 如果训练数据集中每个意图的语句少于 10 条，则此引擎更适用。
  • 多语言脚本代理： 对于创建能够处理多种语言对话的代理来说，这是一个不错的选择。
  • 具备一定程度“智能匹配”功能的脚本代理： 虽然回复是预先编写好的脚本，但即使措辞不完全准确，该人工智能引擎也能通过将用户输入与最接近的意图进行匹配，从而提供自然的感觉。

  好处： 有助于处理输入变化，在较小的训练数据集上表现更佳，具有多语言支持，支持智能匹配。

  限制： Swiftmatch 的优势在于其强大的自然语言理解能力。但是，如果您的脚本需要灵活地将用户输入与意图匹配（允许措辞的变化），Swiftmatch 可能需要使用多样化的训练数据进行额外的数据配置。它专为精确、严格的匹配而设计，这使得处理差异更具挑战性。