Επισκόπηση AI συνομιλίας

Η μεταφραστική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις μηχανές να κατανοούν, να επεξεργάζονται και να ανταποκρίνονται στην ανθρώπινη γλώσσα με φυσικούς και ουσιαστικούς τρόπους. Το πρώτο κοντέινερ, το ΕΛΙΖΑ, δημιουργήθηκε το 1966. Χρησιμοποίησε μια μέθοδο που ονομάζεται ταίριασμα μοτίβων για να παρέχει τις εκ των προτέρων προγραμματισμένες απαντήσεις ως απάντηση σε συγκεκριμένες λέξεις στις εισόδους των χρηστών. Πάνω από μισό αιώνα αργότερα, πολλά bots εξακολουθούν να χρησιμοποιούν ταίριασμα μοτίβων. Ωστόσο, με την έλευση ισχυρών τεχνολογιών AI όπως η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας (NLP), η μηχανική μάθηση (ML), τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) και η βαθιά μάθηση, είναι πλέον δυνατό να δημιουργηθούν bots συνομιλίας -συμπεριλαμβανομένων των copilots- ικανά για πιο ανθρώπινη συνομιλία, μάθηση και λογική.

Ποια είναι τα οφέλη του συνομιλητικού AI;

Τα bots AI συνομιλίας προσφέρουν βολική, απρόσκοπτη παράδοση υπηρεσιών. Μπορούν να ενσωματωθούν σε εφαρμογές, επιτρέποντας στους χρήστες να εκτελούν διάφορες εργασίες χωρίς να χρειάζονται ξεχωριστές εφαρμογές για να έχουν πρόσβαση σε αυτές.

Αλλά όπως και με οποιαδήποτε τεχνολογία, τα bots συνομιλίας λειτουργούν καλύτερα όταν δημιουργούνται με σαφή κατανόηση των αναγκών και των προτιμήσεων των χρηστών. Όταν υπάρχουν ελλείψεις στον σχεδιασμό ή την υποστήριξη της υποδομής ΤΠ, οι χρήστες μπορεί να βρουν την εμπειρία πιο απογοητευτική παρά χρήσιμη. Αλλά όταν τα καταφέρνουμε καλά, τα bots προσφέρουν στους καταναλωτές και τις επιχειρήσεις μια εντυπωσιακή σειρά από οφέλη:

Βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών: Τα Chatbots παρέχουν υποστήριξη πελατών 24x7, παρέχοντας άμεσες απαντήσεις σε ερωτήματα, μειώνοντας τους χρόνους αναμονής και βελτιώνοντας την ικανοποίηση των πελατών.

Βελτιστοποιημένες λειτουργίες: Έγκριση ροών εργασίας, απαίτηση χρόνου διακοπών, κράτηση ταξιδιού και εύρεση πληροφοριών σε πολλές πηγές είναι μόνο μερικές περιπτώσεις χρήσης για την επιχείρηση.

Αποδοτικότητα ως προς το κόστος: Αυτοματοποιώντας τα ερωτήματα ρουτίνας και τις εργασίες, το AI συνομιλίας επιτρέπει στους εργαζομένους να εστιάσουν σε εργασίες υψηλότερης αξίας. Αυτό οδηγεί σε εξοικονόμηση κόστους εργασίας και αυξημένη ικανοποίηση των εργαζομένων.

Δυνατότητα κλιμάκωσης: Τα μπορούν εύκολα να χειριστούν μεγάλο όγκο ταυτόχρονων αλληλεπιδράσεων, εξασφαλίζοντας σταθερή ποιότητα υπηρεσιών κατά τη διάρκεια των ωρών αιχμής και μειώνοντας την ανάγκη αύξησης του προσωπικού.

Εξατομικευμένες εμπειρίες: Τα AI chatbots και οι βοηθοί φωνής μπορούν να αναλύσουν τα δεδομένα χρήστη για να παρέχουν εξατομικευμένες προτάσεις, υποστήριξη και υπηρεσίες.

Πληροφορίες δεδομένων: Οι επιχειρήσεις μπορούν να συλλέγουν δεδομένα από αλληλεπιδράσεις, παρέχοντας πληροφορίες για τη συμπεριφορά των πελατών, τις προτιμήσεις και τα σχόλια, τα οποία μπορούν να ενημερώσουν τις στρατηγικές και τη λήψη αποφάσεων.

Πολύγλωσση υποστήριξη: Η δυνατότητα υποστήριξης πολλαπλών γλωσσών καθιστά ευκολότερη και οικονομικότερη την εξυπηρέτηση ενός παγκόσμιου κοινού.

Προσβασιμότητα: Για όσους έχουν δυσκολίες στη χρήση παραδοσιακών διασυνδέσεων ιστού ή εφαρμογών, τα bots συνομιλίας προσφέρουν ένα εναλλακτικό μέσο αλληλεπίδρασης.

Αποτελεσματική επίλυση προβλημάτων και λήψη αποφάσεων: Τα συστήματα που λειτουργούν με AI μπορούν γρήγορα να επεξεργαστούν και να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να βοηθήσουν στη λήψη αποφάσεων και την επίλυση προβλημάτων.

Ενοποίηση και αυτοματοποίηση: Ένα ενιαίο chatbot μπορεί να ενοποιηθεί με πολλά συστήματα για απρόσκοπτη αυτοματοποίηση εργασιών, όπως κράτηση ραντεβού και διεξαγωγή συναλλαγών - καθώς και ενοποίηση με καταναλωτικά και βιομηχανικά συστήματα Internet of Things (IoT).

Ποιες είναι οι προκλήσεις της συνομιλητικής Τεχνητής Νοημοσύνης;

Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία AI, οι επιχειρήσεις έχουν κάνει σημαντικά βήματα στη βελτίωση του τρόπου με τον οποίο αλληλεπιδρούν με τους πελάτες και βελτιστοποιούν τις λειτουργίες. Ωστόσο, αυτές οι λύσεις μπορεί να είναι σύνθετες και η εφαρμογή οποιασδήποτε λύσης AI απαιτεί ειδικές εκτιμήσεις:

Κατανόηση των αποχρώσεων και του πλαισίου

Μία από τις βασικές προκλήσεις για τα bots συνομιλίας είναι η ακριβής ερμηνεία των αποχρώσεων και του πλαισίου της ανθρώπινης γλώσσας. Οι λεπτές αποχρώσεις όπως ο σαρκασμός, οι ιδιωματισμοί και οι πολιτιστικές αναφορές μπορούν να οδηγήσουν σε παρεξηγήσεις και ακατάλληλες απαντήσεις.

Συντήρηση ροής συνομιλίας

Η διατήρηση μιας συνομιλίας που ρέει με φυσικό τρόπο είναι ζωτικής σημασίας για μια θετική εμπειρία χρήστη. Τα bots συνομιλίας μπορούν να προσπαθήσουν να διαχειριστούν πολύπλοκες αλληλεπιδράσεις ή να διαχειριστούν τις μεταβάσεις μεταξύ των θεμάτων ομαλά, γεγονός που μπορεί να διαταράξει τη ροή συνομιλίας.

Προστασία προσωπικών δεδομένων και ασφάλεια

Η διαχείριση των προσωπικών δεδομένων με ασφάλεια είναι μια σημαντική ανησυχία με όλες τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά όταν ασχολούνται με ευαίσθητες πληροφορίες. Η συμμόρφωση με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων και η διασφάλιση της ιδιωτικής ζωής των χρηστών είναι κρίσιμες προκλήσεις.

Δυνατότητα κλιμάκωσης

Καθώς οι επιχειρήσεις αναπτύσσονται, τα συστήματα συζήτησης AI πρέπει να κλιμακωθούν ανάλογα, κάτι που μπορεί να είναι τεχνικά δύσκολο. Ο χειρισμός αυξημένων όγκων αλληλεπιδράσεων χωρίς πτώση της απόδοσης ή της ταχύτητας απαιτεί ισχυρή υποδομή και συνεχή βελτιστοποίηση.

Συνεχής μάθηση και προσαρμογή

Τα συστήματα AI συνομιλίας πρέπει να μαθαίνουν συνεχώς από τις αλληλεπιδράσεις για να βελτιώσουν την ακρίβεια και τη συνάφειά τους. Αυτή η συνεχής εκπαίδευση απαιτεί σημαντικούς πόρους και προηγμένες δυνατότητες μηχανικής μάθησης.

Παραδείγματα συνομιλητικής Τεχνητής Νοημοσύνης ανά κλάδο

Η AI συνομιλίας μετασχηματίζει την αλληλεπίδραση με τον πελάτη και τις λειτουργικές διαδικασίες σε διάφορους κλάδους. Από την αυτοματοποίηση των ραντεβού στον τομέα υγειονομικής περίθαλψης έως την αυτοματοποίηση των διαδικασιών εφοδιαστικής αλυσίδας, αυτές οι τεχνολογίες καθιστούν δυνατή τη δημιουργία παραμετροποιημένων λύσεων ΑΙ που βελτιώνουν την αποδοτικότητα, βελτιώνουν την δέσμευση των χρηστών και προωθούν την καινοτομία. Δείτε μερικά αξιοσημείωτα παραδείγματα συζήτησης για την τεχνητή νοημοσύνη:

Αυτοκινητοβιομηχανία

Ενίσχυση των πελατών για αναζήτηση αποθέματος, κράτηση δοκιμαστικών μονάδων, ανακάλυψη πληροφοριών ανάκλησης και προγραμματισμό ραντεβού συντήρησης.

ForΕκπαίδευση

Εξατομίκευση της διδασκαλίας, μεταγραφή σημειώσεων διαλέξεων και ενίσχυση της εκμάθησης γλωσσών μέσω συζητήσεων σε πραγματικό χρόνο και καθοδήγησης.

Ενέργεια και φυσικοί πόροι

Παροχή στους εργαζομένους γρήγορης πρόσβασης σε πρωτόκολλα ασφαλείας και εξορθολογισμός της αναφοράς περιστατικών.

Χρηματοοικονομικές υπηρεσίες

Ενίσχυση της εξυπηρέτησης πελατών και της λειτουργικής αποτελεσματικότητας, προσφέροντας εξατομικευμένες οικονομικές ή ασφαλιστικές συμβουλές, βοηθώντας στις συναλλαγές και αντιμετωπίζοντας την επεξεργασία των απαιτήσεων.

Υγειονομική Περίθαλψη

Βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών και της λειτουργικής αποτελεσματικότητας μέσω αυτοματοποιημένου προγραμματισμού ραντεβού και παροχής ευκολότερης πρόσβασης σε προσωπικά δεδομένα υγείας – διατηρώντας παράλληλα την ιδιωτικότητα.

High tech

Παροχή τεχνικής υποστήριξης και συμμετοχή των χρηστών σε βρόχους ανατροφοδότησης για τη βελτίωση των προϊόντων.

Manufacturing

Ενεργοποίηση γρήγορων απαντήσεων σε λειτουργικά προβλήματα, αυτοματοποίηση διαδικασιών εφοδιαστικής αλυσίδας και διασύνδεση με βιομηχανικές συσκευές IoT.

Μέσα ενημέρωσης και τηλεπικοινωνίες

Δρομολογήστε αιτήματα υποστήριξης πελατών, δημιουργώντας υπότιτλους και ηχητικά βιβλία και βοηθώντας τους πελάτες να βρουν τις ταινίες, τις τηλεοπτικές εκπομπές και τη μουσική που τους ενδιαφέρει.

Δημόσιος τομέας

Βελτίωση της δέσμευσης των πολιτών με τον εξορθολογισμό των αιτημάτων παροχής υπηρεσιών και την παροχή αυτοματοποιημένων απαντήσεων σε κοινά ερωτήματα.

Λιανική Πώληση

Ενίσχυση των αγορών στο διαδίκτυο και εντός του καταστήματος με την επίσπευση των ερευνών των πελατών, τη σύσταση προϊόντων, την επεξεργασία παραγγελιών και την παροχή υποστήριξης μετά την πώληση.

Πώς λειτουργεί το συνομιλητικό ΑΙ;

Τα chatbots βάσει AI χρησιμοποιούν ML, NLP, και κατανόηση της φυσικής γλώσσας (NLU) για να κατανοήσουν τις εισροές των χρηστών και να παρέχουν ανθρωποηχητικές ροές συνομιλίας. Η βαθιά μάθηση , ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει πολλά επίπεδα νευρωνικών δικτύων, είναι μια κρίσιμη τεχνολογία συνομιλίας για να επιτρέψει στα bots να μάθουν και να λάβουν έξυπνες αποφάσεις άμεσα.

Βασικές διαδικασίες για τον τρόπο λειτουργίας της τεχνολογίας AI

Ερμηνεία εισόδου

Η διαδικασία ξεκινά με την τεχνητή νοημοσύνη να ερμηνεύει την είσοδο του χρήστη, η οποία μπορεί να είναι σε μορφή κειμένου ή ομιλίας. Οι είσοδοι ομιλίας μετατρέπονται πρώτα σε κείμενο χρησιμοποιώντας τεχνολογίες αναγνώρισης ομιλίας.

NLP, NLU, και βαθιά μάθηση

Το NLP επιτρέπει στο AI να αναλύσει και να αναλύσει το κείμενο. Το NLU, ένα υποσύνολο του NLP, πηγαίνει βαθύτερα κατανοώντας το πλαίσιο και την πρόθεση πίσω από την είσοδο του χρήστη. Χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση για να κατανοήσει αποχρώσεις, ασάφειες και τις συγκεκριμένες έννοιες των λέξεων σε διάφορα πλαίσια, επιτρέποντας μια πιο ακριβή ερμηνεία των αναγκών του χρήστη.

Διαχείριση διαλόγου

Αυτό συντονίζει τη συνομιλία με τον χρήστη, καθοδηγώντας την αλληλεπίδραση με βάση την πρόθεση, το γενικό πλαίσιο και τις δυνατότητες του συστήματος. Μπορεί να περιλαμβάνει την αναζήτηση βάσεων δεδομένων ή την εκτέλεση συγκεκριμένων ενεργειών για την παροχή ακριβών και σχετικών απαντήσεων.

Δημιουργία απάντησης

Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί μια απάντηση που ευθυγραμμίζεται με το αίτημα του χρήστη και το πλαίσιο της συνομιλίας. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει την επιλογή μιας κατάλληλης απάντησης από ένα σύνολο προκαθορισμένων επιλογών ή τη δημιουργία μιας νέας απάντησης μέσω της μηχανικής μάθησης.

Συνεχής μάθηση και προσαρμογή

Μέσω του machine learning, το σύστημα AI βελτιώνεται συνεχώς, μαθαίνοντας από κάθε αλληλεπίδραση. Αυτό ενισχύει τα γλωσσικά μοντέλα της και βελτιώνει την ικανότητά της να προβλέπει και να ανταποκρίνεται σε διαφορετικά αιτήματα.

Βρόχος feedback

Η ενσωμάτωση της ανατροφοδότησης του χρήστη επιτρέπει στο σύστημα να βελτιώσει την απόδοσή του, να προσαρμόσει τα μοντέλα συνομιλίας του και να παρέχει πιο ακριβείς απαντήσεις σε μελλοντικές αλληλεπιδράσεις.

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι ακόμη και τα chatbots που χρησιμοποιούν βαθιά μάθηση μπορεί να ενσωματώσουν λιγότερο προηγμένες τεχνολογίες όπως απλούς αλγόριθμους και ταίριασμα προτύπων. Αυτές οι παλαιότερες τεχνολογίες εξακολουθούν να είναι χρήσιμες όταν ο προγραμματιστής bot ή ο σχεδιαστής πρέπει να καθοδηγεί τους χρήστες σε μια συγκεκριμένη σειρά ενεργειών, ή να τους καθοδηγεί σε προκαθορισμένους πόρους.

Τύποι συνομιλητικής AI

Τα conversational bots μπορούν να κατηγοριοποιηθούν σε τρεις τύπους με βάση την υποκείμενη τεχνολογία τους: το ταίριασμα προτύπων, το αλγοριθμικό και το NLP/ML.

Τα chatbots που ταιριάζουν με πρότυπα είναι συχνά πιο γρήγορα και λιγότερο δαπανηρά να αναπτυχθούν και είναι αποτελεσματικά για στενές ή καλά καθορισμένες εφαρμογές όπου το εύρος των ερωτημάτων χρήστη είναι περιορισμένο και προβλέψιμο. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμες για εργασίες που απαιτούν απλές, κονσερβοποιημένες απαντήσεις, αλλά δεν μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο, την πρόθεση ή τις παραλλαγές των εισόδων που δεν ταιριάζουν με τα προγραμματισμένα μοτίβα τους.

Τα αλγοριθμικά chatbots ακολουθούν ένα σύνολο λογικών πράξεων ή αλγορίθμων, και λειτουργούν καλά για εφαρμογές όπου οι αποκρίσεις μπορούν να καθοριστούν μέσω ενός σαφούς συνόλου βημάτων ή υπολογισμών. Ενώ μπορεί να ακούγονται συνομιλητικοί, στην πραγματικότητα δεν καταλαβαίνουν την ανθρώπινη γλώσσα. Ωστόσο, είναι αποτελεσματικά σε σενάρια όπου οι απαντήσεις εξαρτώνται περισσότερο από τη λογική παρά από την κατανόηση της γλώσσας ή την εκμάθηση από προηγούμενες αλληλεπιδράσεις.

Τα chatbots με βάση το NLP και το MLL προσφέρουν προηγμένες και ρευστές εμπειρίες συνομιλίας, ικανές να ερμηνεύσουν ένα ευρύ φάσμα ανθρώπινων εισροών. Κατανοούν το πλαίσιο, μαθαίνουν επαναληπτικά από τις αλληλεπιδράσεις και μπορούν να ανταποκριθούν με διαφοροποιημένες απαντήσεις. Είναι ιδανικά για εφαρμογές που απαιτούν υψηλό βαθμό μεταβλητότητας και εξατομίκευσης αλληλεπίδρασης, όπως δυναμικά περιβάλλοντα εξυπηρέτησης πελατών και συνεργατικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.

Η επιλογή μεταξύ των τριών τύπων εξαρτάται από τις συγκεκριμένες ανάγκες, τον προϋπολογισμό και την επιθυμητή εμπειρία χρήστη με το bot. Ενώ η αρχική επένδυση στα chatbots NLP και ML είναι υψηλότερη, η ικανότητά τους να μαθαίνουν και να προσαρμόζονται μπορούν να παρέχουν μια πιο συναρπαστική εμπειρία χρήστη - και δυνητικά χαμηλότερο μακροπρόθεσμο κόστος μειώνοντας την ανάγκη για συνεχείς ενημερώσεις αλγορίθμων και βάσεων δεδομένων προτύπων.

Πώς να δημιουργήσετε συνομιλικό ΑΙ

Η δημιουργία bots συνομιλίας περιλαμβάνει μια συστηματική διαδικασία για να διασφαλιστεί ότι είναι αποτελεσματικά, δεσμευτικά και ικανά να κατανοήσουν και να ανταποκριθούν στις ανθρώπινες εισροές. Τα bots συνήθως σχεδιάζονται και κατασκευάζονται σε μια πλατφόρμα συνομιλίας AI, την οποία θα καλύψουμε στην επόμενη ενότητα. Ακολουθεί μια σύντομη επισκόπηση κάθε σταδίου της διαδικασίας:

Σχεδιασμός

Αυτή η φάση επικεντρώνεται στον καθορισμό του σκοπού του bot, της λειτουργικότητας και του εύρους των συνομιλιών που μπορεί να διαχειριστεί. Αυτό περιλαμβάνει τον εντοπισμό των χρηστών στόχων, τους τύπους ερωτήσεων που θα απαντήσει το bot, την προσωπικότητά του και τις ροές συνομιλίας. Οι σχεδιαστές αποφασίζουν επίσης για τις πλατφόρμες (web, mobile, social media) όπου θα αναπτυχθεί το bot.

Τρένο

Η εκπαίδευση περιλαμβάνει την τροφοδοσία του bot με ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων διαλόγων, ερωτήσεων και απαντήσεων που θα το βοηθήσουν να μάθει και να κατανοήσει τις αποχρώσεις της ανθρώπινης γλώσσας. Αυτή η φάση χρησιμοποιεί αλγορίθμους NLP και ML, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων βαθιάς μάθησης, για να επιτρέψει στο bot να αναγνωρίζει προθέσεις, να εξάγει σχετικές πληροφορίες και να ανταποκρίνεται κατάλληλα.

Build

Στη φάση κατασκευής, οι προγραμματιστές κωδικοποιούν το bot, ενοποιώντας τα εκπαιδευμένα μοντέλα και υλοποιώντας τις σχεδιασμένες ροές συνομιλίας. Αυτό το στάδιο περιλαμβάνει επίσης τη διαμόρφωση ενοποιήσεων με εξωτερικά συστήματα ή APIs για ενέργειες που θα εκτελέσει το bot, όπως κράτηση ραντεβού ή λήψη δεδομένων.

Δοκιμή

Ο έλεγχος είναι ζωτικής σημασίας για τον εντοπισμό και τη διόρθωση προβλημάτων στην κατανόηση, την ακρίβεια απόκρισης και την εμπειρία χρήστη. Περιλαμβάνει προσομοίωση συνομιλιών για να διασφαλιστεί ότι το bot συμπεριφέρεται όπως αναμένεται σε μια ποικιλία σεναρίων και εισόδων. Τα σχόλια από αυτές τις δοκιμές χρησιμοποιούνται για τον περιορισμό των απαντήσεων και της λειτουργικότητας του bot.

Σύνδεση

Μόλις ελεγχθεί, το bot συνδέεται με τις επιλεγμένες πλατφόρμες ή διασυνδέσεις όπου θα αλληλεπιδρά με τους χρήστες. Αυτό περιλαμβάνει την ανάπτυξη του bot σε ιστότοπους, μέσα κοινωνικής δικτύωσης, εφαρμογές ανταλλαγής μηνυμάτων ή άλλα ψηφιακά κανάλια. Η διασφάλιση της απρόσκοπτης ολοκλήρωσης και της προσβασιμότητας για το επιδιωκόμενο κοινό είναι καίριας σημασίας.

Παρακολούθηση

Μετά την ανάπτυξη, η συνεχής παρακολούθηση είναι απαραίτητη για την αξιολόγηση της απόδοσης του bot, την ικανοποίηση του χρήστη και τον εντοπισμό τομέων για βελτίωση. Τα εργαλεία παρακολούθησης μπορούν να παρακολουθούν συζητήσεις σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να ενημερώσουν τα δεδομένα εκπαίδευσης του bot, να βελτιώσουν τους αλγορίθμους του και να προσθέσουν νέα χαρακτηριστικά με βάση τα σχόλια των χρηστών και τις μεταβαλλόμενες ανάγκες.

Σε όλα αυτά τα στάδια, η συνεργασία μεταξύ των ομάδων πολλαπλών λειτουργιών - συμπεριλαμβανομένων των σχεδιαστών UX, των προγραμματιστών, των επιστημόνων δεδομένων και των δημιουργών περιεχομένου - είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία ενός bot συνομιλίας AI που να είναι φιλικό προς το χρήστη, έξυπνο και επεκτάσιμο.

Πρέπει να χρησιμοποιήσω μια πλατφόρμα για να δημιουργήσω το AI συνομιλίας;

Οι καλές πλατφόρμες συνομιλίας παρέχουν τα εργαλεία, την εκπαίδευση και την υποδομή που απαιτούνται για τη δημιουργία, την ανάπτυξη, τη συντήρηση και τη βελτιστοποίηση των chatbots και των βοηθών φωνής. Εάν το έργο σας είναι μικρό ή απλά ψάχνετε να πειραματιστείτε, εξετάστε μια πλατφόρμα που προσφέρει επιλογές χωρίς κώδικα και χαμηλού κώδικα, καθώς και σταθερούς πόρους εκπαίδευσης. Από την άλλη πλευρά, αν αναζητάτε να δημιουργήσετε μια λύση επιχειρηματικού επιπέδου, μπορεί να είναι καλύτερο να επιλέξετε μια πλατφόρμα που παρέχει ολοκληρωμένη υποστήριξη για την ασφάλεια, τη διακυβέρνηση, τις δοκιμές και την κλιμακούμενη υποδομή.

Βασικά πράγματα που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά την επιλογή μιας πλατφόρμας AI συνομιλίας

Κανένας κώδικας και χαμηλός κώδικας: Αυτές οι δυνατότητες ενδυναμώνουν τους χρήστες χωρίς βαθιά τεχνική εμπειρογνωμοσύνη για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν εφαρμογές συνομιλίας. Οι πλατφόρμες χωρίς κώδικα και χαμηλού κώδικα συχνά διαθέτουν:

• Διεπαφές μεταφοράς και απόθεσης για την απλοποίηση του σχεδιασμού και της ροής των αλληλεπιδράσεων των χρηστών.
• Προδιαμορφωμένα πρότυπα για την επιτάχυνση της ανάπτυξης bot για κοινές περιπτώσεις χρήσης βιομηχανίας.
• Παραμετροποιήσιμα συστατικά που επιτρέπουν στο bot να ενοποιηθεί με τα υπάρχοντα επιχειρηματικά συστήματα.

Δυνατότητες NLP και NLU: Για την κατανόηση της πρόθεσης και του γενικού πλαισίου του χρήστη.

Πολυκαναλική ενοποίηση: Επιτρέπει την ανάπτυξη σε πλατφόρμες web, mobile, και social media.

Δυνατότητα κλιμάκωσης: Η ικανότητα χειρισμού ποικίλων όγκων συνομιλιών χωρίς υποβάθμιση στην απόδοση.

Προσαρμογή και εξατομίκευση: Εργαλεία για την προσαρμογή των συνομιλιών σε μεμονωμένους χρήστες ή συγκεκριμένες επιχειρηματικές ανάγκες.

Αναλυτική και αναφορές: Για πληροφορίες σχετικά με τις αλληλεπιδράσεις χρήστη και την απόδοση bot, διευκολύνοντας τη συνεχή βελτίωση.

Ασφάλεια, συμμόρφωση και υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη: Διασφάλιση της προστασίας δεδομένων και της συμμόρφωσης με τα ρυθμιστικά πρότυπα, καθώς και καθοδήγηση για την επακόλουθη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης υπεύθυνα και ηθικά.

Ιδιόκτητος εναντίον ανοικτού κώδικα: Οι ιδιόκτητες πλατφόρμες συνήθως παρέχουν ολοκληρωμένη υποστήριξη και απρόσκοπτη ενοποίηση για συγκεκριμένες εφαρμογές. Οι πλατφόρμες ανοιχτού κώδικα προσφέρουν μεγαλύτερη προσαρμογή και καινοτομία με γνώμονα την κοινότητα, αλλά μπορεί να απαιτούν περισσότερη τεχνική εμπειρογνωμοσύνη για την εφαρμογή και τη συντήρηση.

Σύγκριση ιδιόκτητων έναντι πλατφορμών ανοιχτού κώδικα

Συμπέρασμα: από το ΕΛΙΖΑ στην πραγματικά συνομιλητική ΑΙ

Πολλοί από εμάς χρησιμοποιούν εδώ και χρόνια bots συνομιλίας με τη μορφή βοηθών φωνής όπως η Alexa ή η Siri για να ψωνίσουν, να αναζητήσουν το διαδίκτυο και να έχουν πρόσβαση σε ψηφιακά μέσα. Η τεχνολογία έχει επίσης γίνει ένας κοινός - αν και μερικές φορές απογοητευτικός - τρόπος αλληλεπίδρασης με τις επιχειρήσεις μέσω αυτοματοποιημένων συστημάτων τηλεφωνικών καταλόγων, οδηγών επιλογής προϊόντων και chatbots ιστοσελίδων. Ωστόσο, οι συγκλονιστικές εμπειρίες μπορεί σύντομα να γίνουν παρελθόν τώρα που οι τεχνολογίες NLP και NLU κάνουν τα bots συνομιλίας AI πιο πραγματικά συνομιλητικά.

FAQ