Kompletny przewodnik po konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Kompletny przewodnik dla kupujących 2026
Wprowadzenie
Nikt w dzisiejszych czasach nie zatrzymuje się, żeby zapytać, kiedy ostatnio rozmawiałeś z chatbotem lub wirtualnym asystentem? Zamiast tego maszyny odtwarzają naszą ulubioną piosenkę, szybko identyfikując lokalną chińską restaurację, która dostarcza pod Twój adres i obsługuje prośby w środku nocy – z łatwością.
Wczesne modele sztucznej inteligencji służące do prowadzenia konwersacji, takie jak ELIZA, miały ograniczenia, ponieważ nie potrafiły zrozumieć kontekstu konwersacji, co wpływało na trafność ich odpowiedzi.
Dla kogo jest ten przewodnik?
Ten obszerny przewodnik dotyczy:
- Wszyscy przedsiębiorcy i soloprenerzy, którzy przetwarzają ogromne ilości danych
- AI/ML lub profesjonaliści rozpoczynający przygodę z technikami optymalizacji procesów
- Menedżerowie projektów, którzy zamierzają szybciej wprowadzić na rynek swoje modele AI lub produkty oparte na sztucznej inteligencji
- I entuzjastów technologii, którzy lubią zagłębiać się w szczegóły warstw zaangażowanych w procesy AI.
Co to jest konwersacyjna sztuczna inteligencja
Konwersacyjna sztuczna inteligencja to zaawansowana forma sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom angażowanie się w interaktywne, ludzkie dialogi z użytkownikami. Znana również jako konwersacyjna sztuczna inteligencja, technologia ta rozumie i interpretuje język ludzki, aby symulować naturalne konwersacje. Może uczyć się z interakcji w czasie, aby reagować kontekstowo.
Systemy konwersacyjnej AI są szeroko stosowane w aplikacjach, takich jak chatboty, asystenci głosowi i platformy obsługi klienta w kanałach cyfrowych i telekomunikacyjnych. Technologie konwersacyjnej AI są szeroko stosowane w e-commerce, obsłudze klienta i scenariuszach cyfrowej samoobsługi, poprawiając ogólne wrażenia klienta i wspierając transakcje. Oto kilka kluczowych statystyk ilustrujących ich wpływ:
Wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji konwersacyjnej w 2021 roku wyniosła 6.8 miliarda dolarów, a prognozy wskazują, że do 2026 roku wzrośnie ona do 18.4 miliarda dolarów, przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 22.6%. Do 2028 roku wartość rynku ma osiągnąć 29.8 miliarda dolarów.
Pomimo powszechności tej technologii, 63% użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że korzysta z niej na co dzień.
Badanie Gartnera wykazało, że wiele przedsiębiorstw uznało chatboty za swoje główne zastosowanie sztucznej inteligencji, a do 2022 r. przewiduje się, że prawie 70% pracowników umysłowych będzie codziennie korzystać z platform konwersacyjnych.
Od czasu pandemii liczba interakcji obsługiwanych przez agentów konwersacyjnych wzrosła aż o 250% w wielu branżach.
W 2022 roku 91% dorosłych użytkowników asystentów głosowych korzystało z technologii sztucznej inteligencji konwersacyjnej na swoich smartfonach.
Przeglądanie i wyszukiwanie produktów to najpopularniejsze czynności wykonywane przez użytkowników w USA przy użyciu technologii asystenta głosowego w badaniu z 2021 r.
Prawie 80% profesjonalistów z branży technologicznej na całym świecie korzysta z usług wirtualnych asystentów w zakresie obsługi klienta.
Do 2024 roku 73% decydentów ds. obsługi klienta w Ameryce Północnej uważa, że czaty internetowe, czaty wideo, chatboty i media społecznościowe będą najczęściej wykorzystywanymi kanałami obsługi klienta.
Według danych z lutego 2022 r. 53% dorosłych Amerykanów w ciągu ostatniego roku komunikowało się z chatbotem opartym na sztucznej inteligencji w celu uzyskania pomocy technicznej.
W 2022 roku na całym świecie liczba użytkowników aplikacji chatbotów wynosiła 3.5 miliarda .
Trzy najczęstsze powody, dla których amerykańscy konsumenci korzystają z chatbotów, to godziny pracy (18%), informacje o produktach (17%) i prośby o obsługę klienta (16%).
Wybór właściwego rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji konwersacyjnej lub oprogramowania do sztucznej inteligencji konwersacyjnej ma kluczowe znaczenie dla firm, którym zależy na poprawie obsługi klienta i efektywności operacyjnej.
Statystyki te podkreślają rosnącą adopcję i wpływ konwersacyjnej sztucznej inteligencji w różnych branżach i zachowaniach konsumentów.
Jak działa konwersacyjna sztuczna inteligencja
Konwersacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), głębokie uczenie się i duże modele językowe jako podstawowe technologie umożliwiające zaawansowane rozumienie języka naturalnego i dialogi bogate w kontekst. W miarę jak sztuczna inteligencja napotyka szerszy zakres danych wejściowych użytkownika, poprawia swoje rozpoznawanie wzorców i zdolności predykcyjne. Proces konwersacyjnej sztucznej inteligencji angażującej użytkowników można podzielić na cztery kluczowe kroki.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja zaczyna się od zbierania danych wejściowych, gdzie użytkownicy przekazują swoje dane wejściowe za pomocą tekstu lub głosu. W przypadku wprowadzania tekstu, rozumienie języka naturalnego (NLU) jest używane do wyodrębniania znaczenia, a system wykorzystuje model języka i tagowanie części mowy do interpretowania danych wejściowych użytkownika. W przypadku wprowadzania głosu, sztuczna inteligencja musi rozpoznawać mowę za pomocą automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), aby przekształcić język mówiony w tekst. Następnie system generuje odpowiedź za pomocą technik generowania języka naturalnego. Z czasem konwersacyjna sztuczna inteligencja stale się poprawia, analizując interakcje użytkowników, udoskonalając swoje odpowiedzi, aby zapewnić ich dokładność i trafność.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja to jak rozmowa z superinteligentnym komputerem, który rozumie, co mówisz i odpowiada jak prawdziwa osoba. Oto, jak to działa w prosty sposób:
Rozumienie tego, co mówisz: Niezależnie od tego, czy mówisz, czy piszesz, sztuczna inteligencja uważnie słucha. Rozkłada Twoje słowa, aby zrozumieć, co masz na myśli, a nawet wychwytuje Twój ton lub emocje. Sztuczna inteligencja analizuje intencje użytkownika i wykorzystuje je do generowania odpowiednich odpowiedzi.
Zrozumienie: Po zrozumieniu Twoich słów, sztuczna inteligencja próbuje uchwycić szerszy obraz. Szuka wzorców i kontekstu, aby zrozumieć, o co naprawdę pytasz lub mówisz, wykorzystując przepływ rozmowy i kontekst do kierowania interakcją.
Odpowiadanie na Twoje pytania: Gdy sztuczna inteligencja zrozumie, co masz na myśli, szybko wymyśli najlepszą i najodpowiedniejszą odpowiedź. Może zadać więcej pytań lub podać Ci potrzebne informacje, a jednocześnie brzmieć naturalnie i przyjaźnie, dopasowując odpowiedź do toku rozmowy.
Brzmienie jak człowiek: Sztuczna inteligencja dokłada wszelkich starań, aby rozmowa przebiegała płynnie, tak jakbyś rozmawiał z człowiekiem, a nie z maszyną.
Staje się mądrzejszy z czasem: Im więcej z nim rozmawiasz, tym lepiej sobie radzi. Uczy się z każdej interakcji, coraz lepiej rozumiejąc różne akcenty, języki, a nawet slang. Zdolność sztucznej inteligencji do rozumienia i reagowania poprawia się wraz z uczeniem się na podstawie większej liczby danych wprowadzanych przez użytkownika, co pozwala jej lepiej rozumieć złożone zapytania.
Obsługa głosu i śledzenie: Jeśli mówisz zamiast pisać, sztuczna inteligencja używa rozpoznawania mowy, aby rozpoznać mowę i zamienić Twój głos na tekst. Zapamiętuje również, co powiedziałeś wcześniej, aby utrzymać rozmowę na właściwym torze.
Ciągłe doskonalenie: Z czasem sztuczna inteligencja udoskonala swoje odpowiedzi, stając się coraz bardziej trafne i pomocne w każdej rozmowie, a także konsekwentnie stara się udzielać odpowiednich odpowiedzi.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja może przynieść wiele korzyści firmom, zaspokajając różne potrzeby i dostarczając dostosowane rozwiązania. Istnieją trzy główne rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji: chatboty, asystenci głosowi i interaktywne odpowiedzi głosowe. Wybór odpowiedniego modelu zależy od celów biznesowych i przypadków użycia.
Rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjna sztuczna inteligencja może przynieść wiele korzyści firmom, zaspokajając różne potrzeby i dostarczając dostosowane rozwiązania. Istnieją trzy główne rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji: chatboty, asystenci głosowi i interaktywne odpowiedzi głosowe. Wybór odpowiedniego modelu zależy od celów biznesowych i przypadków użycia.
Różnica między sztuczną inteligencją a chatbotem opartym na regułach
| Cecha | Tradycyjny / oparty na regułach chatbot | Chatbot AI/NLP (sztuczna inteligencja konwersacyjna) |
|---|---|---|
| Możliwość przetwarzania języka naturalnego (NLP). | Opiera się na systemach opartych na regułach z predefiniowanymi odpowiedziami, co ogranicza zrozumienie złożonych zapytań. | Wykorzystuje zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do rozumienia i interpretowania języka naturalnego, zapewniając inteligentne odpowiedzi uwzględniające kontekst. |
| Zrozumienie kontekstowe | Często ma trudności z utrzymaniem kontekstu rozmowy i zapamiętywaniem poprzednich interakcji. | Śledzi historię konwersacji i preferencje użytkownika w celu zapewnienia spersonalizowanych i spójnych interakcji. |
| Uczenie maszynowe i samouczenie | Działa w oparciu o predefiniowane skrypty i wymaga ręcznych aktualizacji w celu usprawnienia. | Wykorzystuje uczenie maszynowe do ciągłego wyciągania wniosków z interakcji i automatycznego wprowadzania udoskonaleń. |
| Możliwości wielokanałowe, wielokanałowe i multimodalne | Zazwyczaj ograniczone do konkretnych platform i bazujące głównie na tekście. | Działa w wielu kanałach, w tym za pośrednictwem asystentów głosowych, aplikacji mobilnych i mediów społecznościowych. |
| Tryb interakcji | Rozumie i reaguje wyłącznie na polecenia tekstowe. | Rozumie i reaguje na polecenia głosowe i tekstowe. |
| Zrozumienie kontekstu i intencji | Można śledzić ustalone wcześniej przebiegi czatu. | Rozumie kontekst i dynamicznie interpretuje intencje użytkownika. |
| Styl dialogu | Zaprojektowany wyłącznie do celów nawigacyjnych. | Zaprojektowany do prowadzenia dialogu przypominającego konwersację międzyludzką. |
| interfejsy | Działa wyłącznie jako interfejs obsługi czatu. | Działa na blogach, w aplikacjach, u asystentów wirtualnych i nie tylko. |
| Nauka i aktualizacje | Aby ulepszyć działanie, wymagane są ręczne aktualizacje. | Ciągle uczy się poprzez interakcje. |
| Wymagania szkoleniowe | Szybciej i taniej jest szkolić. | Wymaga znacznej ilości czasu, danych i zasobów. |
| Dostosowywanie odpowiedzi | Radzi sobie z przewidywalnymi zadaniami. | Zapewnia dostosowane odpowiedzi i obsługuje złożone interakcje. |
| Przypadek użycia | Najlepiej nadaje się do prostych, jasno określonych zadań. | Najlepiej sprawdza się w przypadku złożonych projektów wymagających podejmowania decyzji i prowadzenia rozmów. |
Zalety konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjna sztuczna inteligencja stała się coraz bardziej zaawansowana, intuicyjna i opłacalna, co doprowadziło do powszechnego przyjęcia w różnych branżach. Firmy wykorzystują teraz zaawansowane technologie AI i agentów AI do automatyzacji procesów i zwiększania zaangażowania klientów. Przyjrzyjmy się bliżej znaczącym korzyściom tej innowacyjnej technologii:
Rozmowy na wielu kanałach
Konwersacyjna sztuczna inteligencja umożliwia organizacjom dostarczanie obsługi klienta najwyższej klasy poprzez spersonalizowane interakcje w różnych kanałach, zapewniając płynną podróż klienta od mediów społecznościowych do czatów internetowych na żywo. Ponadto konwersacyjna sztuczna inteligencja może prowadzić użytkowników przez złożone informacje i pomagać im, zapewniając sugestie i wsparcie w czasie rzeczywistym.
Bezproblemowe skalowanie w celu zarządzania dużą liczbą połączeń
Konwersacyjna sztuczna inteligencja może pomóc zespołom obsługi klienta radzić sobie z nagłymi skokami liczby połączeń, kategoryzując interakcje na podstawie intencji klienta, wymagań, historii połączeń i nastrojów. Skutecznie zarządza i odrzuca prośby klientów, zmniejszając obciążenie agentów ludzkich. Umożliwia to wydajne kierowanie połączeń, zapewniając, że agenci na żywo obsługują interakcje o wysokiej wartości, podczas gdy chatboty obsługują interakcje o niskiej wartości.
Podnieś poziom obsługi klienta
Doświadczenie klienta stało się istotnym czynnikiem różnicującym markę. Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga firmom dostarczać pozytywne doświadczenia i poprawia zadowolenie użytkowników, zapewniając natychmiastową pomoc w przypadku rutynowych zapytań, podczas gdy ludzcy agenci pozostają niezbędni do obsługi złożonych lub niuansowych problemów. Zapewnia natychmiastowe, dokładne odpowiedzi na zapytania i opracowuje odpowiedzi zorientowane na klienta, wykorzystując technologię rozpoznawania mowy, analizę sentymentów i rozpoznawanie intencji.
Wspiera inicjatywy marketingowe i sprzedażowe
Konwersacyjna sztuczna inteligencja pozwala firmom tworzyć unikalne tożsamości marek i zdobywać przewagę konkurencyjną na rynku. Firmy mogą integrować chatboty AI z marketingiem, aby opracowywać kompleksowe profile kupujących, rozumieć preferencje zakupowe i projektować spersonalizowane treści dostosowane do potrzeb klientów.
Lepsze oszczędności kosztów dzięki automatycznej obsłudze klienta
Chatboty zapewniają efektywność kosztową, a prognozy mówią, że do 8 r. pozwolą firmom zaoszczędzić 2022 mld USD rocznie. Opracowywanie chatbotów do obsługi prostych i złożonych zapytań zmniejsza potrzebę ciągłego szkolenia agentów obsługi klienta. Podczas gdy początkowe koszty wdrożenia mogą być wysokie, długoterminowe korzyści przewyższają początkową inwestycję.
Wielojęzyczne wsparcie dla globalnego zasięgu
Sztuczną inteligencję konwersacyjną można zaprogramować tak, aby obsługiwała wiele języków, umożliwiając firmom obsługę globalnej bazy klientów. Ta umiejętność pomaga firmom zapewniać bezproblemowe wsparcie klientom nieanglojęzycznym, przełamując bariery językowe i poprawiając ogólne zadowolenie klientów.
Ulepszone gromadzenie i analiza danych
Platformy konwersacyjnej AI mogą zbierać i analizować ogromne ilości danych klientów, oferując bezcenne informacje na temat zachowań, preferencji i obaw klientów. Analizując interakcje konwersacyjnej AI, firmy uzyskują cenne informacje na temat zachowań i preferencji użytkowników, które można wykorzystać do ulepszania usług i kierowania strategiami biznesowymi. To podejście oparte na danych pomaga firmom podejmować świadome decyzje, udoskonalać strategie marketingowe i rozwijać lepsze produkty i usługi. Ponadto ten ciągły przepływ danych zwiększa zdolność uczenia się AI, co z czasem prowadzi do dokładniejszych i skuteczniejszych odpowiedzi.
Dostępność 24 / 7
Konwersacyjna sztuczna inteligencja może zapewnić całodobowe wsparcie, zapewniając klientom pomoc w razie potrzeby, niezależnie od stref czasowych lub dni ustawowo wolnych od pracy. Ta ciągła dostępność jest szczególnie ważna dla firm prowadzących działalność globalną lub klientów wymagających wsparcia poza tradycyjnymi godzinami pracy.
Przykład konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Wiele dużych i małych firm korzysta z chatbotów i wirtualnych pomocników opartych na sztucznej inteligencji w mediach społecznościowych. Narzędzia te pomagają firmom wchodzić w interakcje z klientami, odpowiadać na pytania i zapewniać wsparcie szybko i łatwo. Istnieje wiele przykładów konwersacyjnej sztucznej inteligencji, w tym popularne wirtualne asystenci i chatboty, takie jak Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana i ChatGPT, które są szeroko stosowane w urządzeniach i usługach konsumenckich. Oto kilka przykładów:
Dominos – Zamówienie, zapytania, status chatbota
Chatbot Domino, „Dom”, jest dostępny na wielu platformach, w tym na Facebooku Messenger, Twitterze i stronie internetowej firmy.
Dom umożliwia klientom składanie zamówień, śledzenie dostaw i otrzymywanie niestandardowych rekomendacji pizzy na podstawie ich preferencji. To podejście oparte na sztucznej inteligencji poprawiło ogólne wrażenia klientów i usprawniło proces składania zamówień.
Spotify – Chatbot wyszukujący muzykę
Chatbot Spotify na Facebooku Messenger pomaga użytkownikom znajdować, słuchać i udostępniać muzykę. Chatbot może polecać playlisty w oparciu o preferencje, nastrój lub aktywność użytkownika, a nawet dostarczać dostosowane playlisty na żądanie.
Oparty na sztucznej inteligencji chatbot pozwala użytkownikom odkrywać nową muzykę i udostępniać ulubione utwory bezpośrednio za pośrednictwem aplikacji Messenger, poprawiając ogólne wrażenia muzyczne.
eBay – intuicyjny ShopBot
ShopBot firmy eBay, dostępny w komunikatorze Facebook Messenger, pomaga użytkownikom w wyszukiwaniu produktów i ofert na platformie eBay. Chatbot może dostarczać spersonalizowane sugestie zakupowe w oparciu o preferencje użytkownika, przedziały cenowe i zainteresowania.
Użytkownicy mogą również przesłać zdjęcie przedmiotu, którego szukają, a chatbot użyje technologii rozpoznawania obrazu, aby znaleźć podobne przedmioty w serwisie eBay. To oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie usprawnia zakupy i pomaga użytkownikom odkrywać wyjątkowe przedmioty i okazje.
Oprogramowanie do zamiany tekstu na mowę (TTS)
- Audiobooki: Przekształcanie książek pisanych w audio dla tych, którzy lubią słuchać. Firmy: Amazon (Audible), Google Play Books
- Wskazówki GPS:Pomoc kierowcom za pomocą mówionych instrukcji skręt po zakręcie. Firmy: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Technologia wspomagająca: Nadanie głosu tekstowi dla osób z wadami wzroku. Firmy: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Nauka online: Konwersja lekcji do formatu audio, dzięki czemu możesz uczyć się w podróży. Firmy: Coursera, Udemy (integracja TTS dla treści kursu)
- Asystenci głosowi: Zasilamy głosy stojące za Alexą, Siri i Asystentem Google. Firmy: Amazon, Apple, Google
Oprogramowanie do rozpoznawania mowy
- Notatki z wykładu: Automatyczne przekształcanie wykładów mówionych w notatki pisemne. Firmy: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Dokumentacja medyczna: Lekarze używający głosu do szybkiego dokumentowania informacji o pacjentach. Firmy: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Telefony klientów: Transkrypcja rozmów telefonicznych dla lepszej obsługi i szkoleń. Firmy: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Podpisy: Tworzenie napisów w czasie rzeczywistym do filmów i transmisji na żywo. Firmy: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Inteligentne domy: Umożliwia sterowanie domem za pomocą prostych poleceń głosowych. Firmy: Amazon (Alexa), Google (Asystent), Apple (HomeKit)
Łagodzenie typowych wyzwań związanych z danymi w konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjna sztuczna inteligencja dynamicznie przekształca komunikację człowiek-komputer. W miarę jak firmy opracowują zaawansowane narzędzia i aplikacje konwersacyjnej sztucznej inteligencji, zapewnienie bezpieczeństwa danych ma kluczowe znaczenie dla ochrony poufnych informacji użytkownika i utrzymania zaufania użytkowników. Ponadto zbieranie opinii użytkowników jest niezbędne do udoskonalania systemów konwersacyjnej sztucznej inteligencji i zwiększania ich skuteczności. Jednak przed opracowaniem chatbota, który może ułatwić lepszą komunikację między Tobą a Twoimi klientami, musisz przyjrzeć się licznym pułapkom rozwojowym, z którymi możesz się spotkać.
Różnorodność językowa
W 2022 roku na całym świecie około 1.5 miliarda ludzi mówiło po angielsku, a następnie po chińsku mandaryńskim, z 1.1 miliarda użytkowników. Chociaż angielski jest najczęściej używanym i najczęściej studiowanym językiem obcym na świecie, posługuje się nim tylko około 20% populacji świata. To sprawia, że reszta populacji – 80% – posługuje się językami innymi niż angielski. Dlatego tworząc chatbota, należy wziąć pod uwagę różnorodność językową.
Zmienność językowa
Ludzie mówią różnymi językami, a tym samym językiem inaczej. Niestety, nadal niemożliwe jest, aby maszyna w pełni zrozumiała zmienność języka mówionego, biorąc pod uwagę emocje, dialekty, wymowę, akcenty i niuanse. Zrozumienie ludzkich emocji jest poważnym wyzwaniem dla konwersacyjnej AI, ponieważ wpływa na zdolność systemu do interpretowania niuansów komunikacji.
Nasze słowa i wybór języka są również odzwierciedlone w sposobie pisania. Można oczekiwać, że maszyna zrozumie i doceni zmienność języka tylko wtedy, gdy grupa adnotatorów nauczy ją na różnych zestawach danych mowy.
Dynamizm w mowie
Innym poważnym wyzwaniem w rozwoju konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest wprowadzenie dynamiki mowy do walki. Na przykład podczas mówienia używamy kilku wypełniaczy, pauz, fragmentów zdań i nieczytelnych dźwięków. Ponadto mowa jest znacznie bardziej złożona niż słowo pisane, ponieważ zwykle nie robimy przerwy między każdym słowem a akcentem na właściwej sylabie.
Kiedy słuchamy innych, mamy tendencję do czerpania intencji i znaczenia ich rozmowy, korzystając z doświadczeń naszego życia. W rezultacie kontekstualizujemy i rozumiemy ich słowa, nawet jeśli są niejednoznaczne. Jednak maszyna nie jest w stanie tej jakości.
Zaszumione dane
Dane zaszumione lub szum tła to dane, które nie wnoszą wartości do rozmów, takie jak dzwonki do drzwi, psy, dzieci i inne dźwięki w tle. Dlatego kluczowe jest czyszczenie lub filtrowanie plików audio tych dźwięków i trenowanie systemu AI w celu identyfikowania dźwięków istotnych i nieistotnych.
Plusy i minusy różnych typów danych mowy
Jeśli szukasz ogólnego typu zestawu danych, masz dostępnych wiele opcji wystąpień publicznych. Jednak w przypadku czegoś bardziej konkretnego i odpowiedniego do wymagań projektu może być konieczne samodzielne zebranie i dostosowanie go.
1. Własne dane dotyczące mowy
Pierwszym miejscem, w którym należy szukać, byłyby zastrzeżone dane Twojej firmy. Ponieważ jednak masz prawo i zgodę na wykorzystanie danych dotyczących mowy klientów, możesz wykorzystać ten ogromny zbiór danych do szkolenia i testowania swoich projektów.
Plusy:
- Brak dodatkowych kosztów gromadzenia danych szkoleniowych
- Dane szkoleniowe są prawdopodobnie istotne dla Twojej firmy
- Dane mowy mają również naturalną akustykę otoczenia, dynamicznych użytkowników i urządzenia.
Wady:
- Korzystanie z takich danych może kosztować cię mnóstwo pieniędzy za pozwolenie na nagrywanie i używanie.
- Dane dotyczące mowy mogą mieć ograniczenia językowe, demograficzne lub dotyczące bazy klientów
- Dane mogą być bezpłatne, ale nadal będziesz płacić za przetwarzanie, transkrypcję, tagowanie i nie tylko.
2. Publiczne zestawy danych
Zestawy danych mowy publicznej to kolejna opcja, jeśli nie zamierzasz używać swoich. Te zbiory danych są częścią domeny publicznej i mogą być gromadzone na potrzeby projektów typu open source.
Zalety :
- Publiczne zbiory danych są bezpłatne i idealnie nadają się do projektów niskobudżetowych
- Są dostępne do natychmiastowego pobrania
- Publiczne zbiory danych są dostępne w różnych skryptowych i nieskryptowanych zestawach próbek.
Wady :
- Koszty przetwarzania i zapewnienia jakości mogą być wysokie
- Jakość zbiorów danych dotyczących mowy publicznej różni się w znacznym stopniu
- Oferowane próbki mowy są zwykle ogólne, przez co nie nadają się do opracowywania konkretnych projektów mowy
- Zbiory danych są zazwyczaj stronnicze w kierunku języka angielskiego
3. Gotowe zestawy danych
Jeśli publiczne lub zastrzeżone zbiory danych głosowych nie spełniają Twoich potrzeb, skorzystaj z gotowych zestawów danych . Dostawca zebrał gotowe zestawy danych głosowych w konkretnym celu odsprzedaży klientom. Tego typu zestawy danych mogą być wykorzystywane do tworzenia aplikacji ogólnych lub do konkretnych celów.
Zalety :
- Możesz uzyskać dostęp do zbioru danych, który odpowiada Twoim konkretnym potrzebom dotyczącym danych mowy
- Bardziej opłacalne jest korzystanie z gotowego zestawu danych niż zbieranie własnych
- Możesz szybko uzyskać dostęp do zbioru danych
Wady :
- Ponieważ zestaw danych jest wstępnie zapakowany, nie jest dostosowany do potrzeb projektu.
- Co więcej, zbiór danych nie jest unikalny dla Twojej firmy, ponieważ każda inna firma może go kupić.
4. Wybierz niestandardowe zestawy danych
Tworząc aplikację głosową, potrzebujesz szkoleniowego zestawu danych, który spełnia wszystkie Twoje specyficzne wymagania. Jednak jest bardzo mało prawdopodobne, że uzyskasz dostęp do gotowego zestawu danych, który spełnia unikalne wymagania Twojego projektu. Jedyną dostępną opcją byłoby utworzenie zestawu danych lub pozyskanie zestawu danych za pośrednictwem zewnętrznych dostawców rozwiązań.
Zestawy danych dla potrzeb szkoleniowych i testowych można w pełni dostosować. Możesz uwzględnić dynamikę języka, różnorodność danych mowy i dostęp do różnych uczestników. Ponadto zestaw danych można skalować w celu terminowego spełnienia wymagań projektu.
Zalety :
- Zbiory danych są zbierane dla konkretnego przypadku użycia. Zminimalizowana jest szansa, że algorytmy AI odbiegają od zamierzonych wyników.
- Kontroluj i zmniejszaj stronniczość danych AI
Wady :
- Zestawy danych mogą być kosztowne i czasochłonne; jednak korzyści zawsze przewyższają koszty.
Konwersacyjne przypadki użycia AI
Świat możliwości rozpoznawania danych mowy i aplikacji głosowych jest ogromny i są one wykorzystywane w wielu branżach do wielu zastosowań. Dopasowanie inicjatyw konwersacyjnej AI do celów biznesowych zapewnia mierzalną wartość i wspiera cele organizacyjne.
Inteligentne AGD/urządzenia domowe
W badaniu Voice Consumer Index 2021 odnotowano, że blisko 66% użytkowników z USA, Wielkiej Brytanii i Niemiec korzystało z inteligentnych głośników, a 31% korzystało z jakiejś formy technologii głosowej każdego dnia. Ponadto inteligentne urządzenia, takie jak telewizory, oświetlenie, systemy bezpieczeństwa i inne, reagują na polecenia głosowe dzięki technologii rozpoznawania głosu.
Aplikacja wyszukiwania głosowego
Wyszukiwanie głosowe jest jednym z najczęstszych zastosowań rozwoju konwersacyjnej sztucznej inteligencji. O 20% wszystkich wyszukiwań przeprowadzanych w Google pochodzi z technologii asystenta głosowego. 74% respondentów ankiety stwierdziło, że korzystało z wyszukiwania głosowego w ciągu ostatniego miesiąca.
Konsumenci w coraz większym stopniu polegają na wyszukiwaniu głosowym podczas robienia zakupów, obsługi klienta, lokalizowania firm lub adresów oraz przeprowadzania zapytań.
Obsługa klienta
Obsługa klienta jest jednym z najbardziej znanych przypadków użycia technologii rozpoznawania mowy, ponieważ pomaga poprawić jakość zakupów klientów w przystępnej cenie i skutecznie.
Zdrowie
Najnowsze osiągnięcia w zakresie konwersacyjnych produktów AI przynoszą znaczne korzyści dla opieki zdrowotnej. Jest szeroko stosowany przez lekarzy i innych pracowników służby zdrowia do rejestrowania notatek głosowych, poprawiania diagnozy, zapewniania konsultacji i utrzymywania komunikacji pacjent-lekarz.
Aplikacje bezpieczeństwa
Rozpoznawanie głosu to kolejny przypadek użycia w postaci aplikacji zabezpieczających, w których oprogramowanie określa unikalne cechy głosu poszczególnych osób. Umożliwia wejście lub dostęp do aplikacji lub lokali w oparciu o dopasowanie głosowe. Biometria głosu eliminuje kradzież tożsamości, powielanie poświadczeń i niewłaściwe wykorzystanie danych.
Polecenia głosowe pojazdu
Pojazdy, głównie samochody, są wyposażone w oprogramowanie do rozpoznawania głosu, które reaguje na polecenia głosowe, zwiększając bezpieczeństwo w ruchu. Te konwersacyjne narzędzia AI akceptują proste polecenia, takie jak regulacja głośności, wykonywanie połączeń i wybieranie stacji radiowych.
Branże wykorzystujące konwersacyjną sztuczną inteligencję
Obecnie konwersacyjna sztuczna inteligencja jest używana głównie jako Chatboty. Jednak kilka branż wdraża tę technologię, aby uzyskać ogromne korzyści. Niektóre branże wykorzystujące konwersacyjną sztuczną inteligencję to:
Zdrowie
- Zaangażowanie pacjenta w fazie po leczeniu
- Chatboty do planowania spotkań
- Odpowiadanie na często zadawane pytania i ogólne zapytania
- Ocena objawów
- Identyfikuj pacjentów wymagających intensywnej opieki
- Eskalacja nagłych przypadków
E-commerce
- Zbieranie informacji o kliencie
- Podaj odpowiednie informacje o produkcie i zalecenia
- Poprawa zadowolenia klienta
- Pomoc w składaniu zamówień i zwrotach
- Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania
- Produkty do sprzedaży krzyżowej i dodatkowej
Bankowość
- Kontrola salda w czasie rzeczywistym
- Pomoc przy wpłatach
- Pomoc w rozliczaniu podatków i ubieganiu się o pożyczki
- Usprawnij proces bankowy, wysyłając przypomnienia o rachunkach, powiadomienia i alerty
Ubezpieczenia
- Podaj zalecenia dotyczące zasad
- Szybsze likwidacje szkód
- Wyeliminuj czasy oczekiwania
- Zbieraj opinie i recenzje klientów
- Stwórz świadomość klientów na temat polityk
- Zarządzaj szybszymi roszczeniami i odnawianiem
Oferta Shaip
Jeśli chodzi o dostarczanie wysokiej jakości i niezawodnych zestawów danych do opracowywania zaawansowanych aplikacji mowy do interakcji człowiek-maszyna, firma Shaip jest liderem na rynku dzięki udanym wdrożeniom. Jednak ze względu na dotkliwy niedobór chatbotów i asystentów mowy, firmy coraz częściej poszukują usług Shaip – lidera rynku – w celu zapewnienia dostosowanych, dokładnych i wysokiej jakości zestawów danych do szkolenia i testowania projektów AI.
Łącząc przetwarzanie języka naturalnego, możemy zapewnić spersonalizowane doświadczenia, pomagając w tworzeniu dokładnych aplikacji mowy, które skutecznie naśladują ludzkie rozmowy. Używamy wielu zaawansowanych technologii, aby dostarczać klientom wysokiej jakości wrażenia. NLP uczy maszyny interpretacji ludzkich języków i interakcji z ludźmi.
Transkrypcja audio
Shaip jest wiodącym dostawcą usług transkrypcji audio, oferującym różnorodne pliki mowy/audio dla wszystkich rodzajów projektów. Ponadto Shaip oferuje usługę transkrypcji w 100% stworzoną przez człowieka, umożliwiającą konwersję plików audio i wideo – wywiadów, seminariów, wykładów, podcastów itp. na czytelny tekst.
Etykietowanie mowy
Shaip oferuje rozbudowane usługi znakowania mowy, fachowo oddzielając dźwięki i mowę w pliku audio i oznaczając każdy plik. Poprzez dokładne oddzielenie podobnych dźwięków audio i dodanie do nich adnotacji,
Diaryzacja mówcy
Specjalistyczna wiedza firmy Sharp obejmuje oferowanie doskonałych rozwiązań w zakresie dializy głośników poprzez segmentację nagrań audio w oparciu o ich źródło. Ponadto granice głośników są dokładnie identyfikowane i klasyfikowane, takie jak głośnik 1, głośnik 2, muzyka, hałas w tle, dźwięki pojazdów, cisza i inne, aby określić liczbę głośników.
Klasyfikacja dźwięku
Adnotacja rozpoczyna się od zaklasyfikowania plików audio do z góry określonych kategorii. Kategorie zależą przede wszystkim od wymagań projektu i zazwyczaj obejmują zamiar użytkownika, język, segmentację semantyczną, hałas w tle, całkowitą liczbę mówców i inne.
Zbieranie wyrażeń w języku naturalnym/słowa przebudzenia
Trudno przewidzieć, że przy zadawaniu pytania lub inicjowaniu prośby klient zawsze wybierze podobne słowa. Np. „Gdzie jest najbliższa restauracja?” „Znajdź restauracje w pobliżu” lub „Czy w pobliżu jest restauracja?”
Wszystkie trzy wypowiedzi mają tę samą intencję, ale są sformułowane inaczej. Poprzez permutację i kombinację, specjaliści od sztucznej inteligencji konwersacyjnej w Shaip zidentyfikują wszystkie możliwe kombinacje, które pozwolą wyrazić to samo żądanie. Shaip zbiera i opatruje adnotacjami wypowiedzi i słowa „pobudzające”, koncentrując się na semantyce, kontekście, tonie, dykcji, rytmie, akcencie i dialektach. W ten sposób Shaip tworzy wysokiej jakości teksty. konwersacyjne dane szkoleniowe AI który pomaga asystentom głosowym i chatbotom zrozumieć prawdziwych użytkowników.
Wielojęzyczne usługi danych audio
Wielojęzyczne usługi danych dźwiękowych to kolejna bardzo preferowana oferta firmy Shaip, ponieważ mamy zespół zbieraczy danych zbierających dane dźwiękowe w ponad 150 językach i dialektach na całym świecie.
Wykrywanie zamiarów
Interakcje międzyludzkie i komunikacja są często bardziej skomplikowane, niż im przypisujemy. Ta wrodzona komplikacja utrudnia wytrenowanie modelu ML w celu dokładnego rozumienia ludzkiej mowy.
Co więcej, różni ludzie z tej samej grupy demograficznej lub różnych grup demograficznych mogą w różny sposób wyrażać tę samą intencję lub sentyment. Tak więc system rozpoznawania mowy musi być przeszkolony, aby rozpoznawać wspólne intencje, niezależnie od grupy demograficznej.
Klasyfikacja intencji
Podobnie jak w przypadku identyfikowania tego samego zamiaru od różnych osób, Twoje chatboty powinny być również przeszkolone w kategoryzowaniu komentarzy klientów na różne kategorie – wstępnie ustalone przez Ciebie. Każdy chatbot lub wirtualny asystent jest projektowany i rozwijany w określonym celu. Shaip może klasyfikować intencje użytkownika do predefiniowanych kategorii zgodnie z wymaganiami.
Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR)
Rozpoznawanie mowy” odnosi się do konwersji wypowiadanych słów na tekst; jednak rozpoznawanie głosu i identyfikacja mówcy ma na celu identyfikację zarówno treści mówionych, jak i tożsamości mówcy. Dokładność ASR jest określana przez różne parametry, tj. głośność głośnika, hałas w tle, sprzęt nagrywający itp.
Wykrywanie tonów
Innym ciekawym aspektem interakcji międzyludzkich jest ton – w sposób naturalny rozpoznajemy znaczenie słów w zależności od tonu, w jakim są wypowiadane. Podczas gdy to, co mówimy, jest ważne, sposób, w jaki wypowiadamy te słowa, również przekazuje znaczenie. Na przykład proste zdanie, takie jak „Jaka radość!”, może być okrzykiem szczęścia i może być również zamierzone jako sarkastyczne. Zależy to od tonu i akcentu.
'Co ty robisz?'
'Co ty robisz?'
Oba te zdania mają dokładne słowa, ale akcent na słowach jest inny, zmieniając całe znaczenie zdań. Chatbot jest wyszkolony w rozpoznawaniu szczęścia, sarkazmu, złości, irytacji i innych wyrażeń. W tym miejscu do gry wkracza wiedza specjalistyczna logopedów i anotatorów firmy Sharp.
Licencjonowanie danych audio / mowy
Shaip oferuje niezrównaną, gotową jakość zestawów danych mowy, które można dostosować do specyficznych potrzeb projektu. Większość naszych zestawów danych zmieści się w każdym budżecie, a dane są skalowalne, aby sprostać przyszłym wymaganiom projektu. Oferujemy ponad 40 tys. godzin gotowych zestawów danych mowy w ponad 100 dialektach i ponad 50 językach. Oferujemy również szeroki wybór formatów audio, w tym nagrania spontaniczne, monologi, nagrania ze scenariusza i słowa na pobudkę. Zobacz cały katalog danych.
Gromadzenie danych audio/mowy
Gdy brakuje wysokiej jakości zestawów danych mowy, powstałe rozwiązanie mowy może być pełne problemów i może być pozbawione niezawodności. Shaip jest jednym z niewielu dostawców, którzy dostarczają wielojęzyczne kolekcje audio, transkrypcję audio i narzędzia do adnotacji oraz usługi, które można w pełni dostosować do projektu.
Dane mowy można postrzegać jako spektrum, przechodząc od mowy naturalnej z jednej strony do mowy nienaturalnej z drugiej. W mowie naturalnej mówca mówi w sposób spontaniczny, konwersacyjny. Z drugiej strony, nienaturalne dźwięki mowy są ograniczone, gdy mówca czyta scenariusz. Na koniec mówcy są zachęcani do wypowiadania słów lub fraz w kontrolowany sposób w środku spektrum.
Specjalistyczna wiedza firmy Sharp obejmuje dostarczanie różnych typów zestawów danych mowy w ponad 150 językach
Dane skryptowe
Od mówców wymaga się wypowiadania określonych słów lub fraz ze skryptu w formacie danych mowy skryptowej. Ten kontrolowany format danych zazwyczaj obejmuje polecenia głosowe, w których mówca czyta z wcześniej przygotowanego skryptu. W Shaip dostarczamy zestaw danych skryptowych do opracowywania narzędzi dla wielu wymow i tonalności. Dobre dane mowy powinny zawierać próbki od wielu mówców z różnych grup akcentowych.
Dane spontaniczne
Podobnie jak w scenariuszach z życia realnego, spontaniczne lub konwersacyjne dane są najbardziej naturalną formą mowy. Dane mogą być próbkami rozmów telefonicznych lub wywiadów. Shaip dostarcza format spontanicznej mowy do opracowywania chatbotów lub wirtualnych asystentów, którzy muszą rozumieć kontekstowe konwersacje. Dlatego zbiór danych jest kluczowy dla opracowywania zaawansowanych i realistycznych chatbotów opartych na sztucznej inteligencji.
Dane wypowiedzi
Zestaw danych mowy wypowiedzi dostarczony przez Shaip jest jednym z najbardziej poszukiwanych na rynku. Dzieje się tak dlatego, że wypowiedzi / słowa budzące uruchamiają asystentów głosowych i skłaniają ich do inteligentnego odpowiadania na ludzkie zapytania.
Transkreacja
Nasza biegłość w wielu językach pomaga nam oferować zestawy danych do transkreacji z obszernymi próbkami głosu tłumaczącymi frazę z jednego języka na inny przy ścisłym zachowaniu tonalności, kontekstu, intencji i stylu.
Dane zamiany tekstu na mowę (TTS)
Zapewniamy bardzo dokładne próbki mowy, które pomagają tworzyć autentyczne i wielojęzyczne produkty do przetwarzania tekstu na mowę. Ponadto udostępniamy pliki audio z ich dokładnymi adnotacjami, pozbawionymi szumów w tle transkrypcji.
Zamiana mowy na tekst
Shaip oferuje ekskluzywne usługi zamiany mowy na tekst, przekształcając nagraną mowę w wiarygodny tekst. Ponieważ jest to część technologii NLP i kluczowa dla rozwoju zaawansowanych asystentów mowy, skupiamy się na słowach, zdaniach, wymowie i dialektach.
Dostosowywanie gromadzenia danych mowy
Zestawy danych mowy odgrywają kluczową rolę w opracowywaniu i wdrażaniu zaawansowanych modeli konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Jednak niezależnie od celu opracowywania rozwiązań mowy, dokładność, wydajność i jakość produktu końcowego zależy od rodzaju i jakości przeszkolonych danych.
Niektóre organizacje mają jasną koncepcję rodzaju potrzebnych im danych. Jednak większość nie jest w pełni świadoma potrzeb i wymagań swoich projektów. Dlatego musimy przedstawić im konkretne informacje na temat metodologii gromadzenia danych audio stosowanych przez Shaip.
Demografia
Języki docelowe i dane demograficzne można określić na podstawie projektu. Ponadto dane dotyczące mowy można dostosować na podstawie danych demograficznych, takich jak wiek, kwalifikacje edukacyjne itp. Kraje są kolejnym czynnikiem dostosowującym w zbieraniu danych próbkowania, ponieważ mogą wpływać na wynik projektu. Mając na uwadze potrzebny język i dialekt, próbki audio dla określonego języka są zbierane i dostosowywane na podstawie wymaganej biegłości – rodzimych lub nierodzimych użytkowników języka.
Rozmiar kolekcji
Rozmiar próbki audio odgrywa kluczową rolę w określaniu efektywności projektu. Dlatego do zbierania danych należy uwzględnić całkowitą liczbę respondentów. Należy również uwzględnić całkowitą liczbę wypowiedzi lub powtórzeń mowy na uczestnika lub całkowitą liczbę uczestników.
Skrypt danych
Skrypt jest jednym z najważniejszych elementów strategii gromadzenia danych. Dlatego kluczowe jest określenie skryptu danych potrzebnego do projektu – skryptowanego, nieskryptowanego, wypowiedzi lub słów kluczowych.
Formaty audio
Dźwięk danych mowy odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu rozwiązań rozpoznawania głosu i dźwięku. Jakość dźwięku i szum tła mogą mieć wpływ na wynik szkolenia modelu.
Zbieranie danych głosowych powinno gwarantować możliwość dostosowania formatu pliku, kompresji, struktury treści i wymagań wstępnego przetwarzania do potrzeb projektu.
Dostarczanie plików audio
Bardzo krytycznym elementem gromadzenia danych mowy jest dostarczanie plików audio zgodnie z wymaganiami klienta. W rezultacie usługi segmentacji, transkrypcji i etykietowania danych świadczone przez Shaip są jednymi z najbardziej poszukiwanych przez firmy ze względu na ich wzorcową jakość i skalowalność.
Co więcej, również śledzimy konwencje nazewnictwa plików do natychmiastowego użycia i ściśle przestrzegaj terminów dostaw w celu szybkiego wdrożenia.
Nasza wiedza
Obsługiwane języki
Historie Sukcesu
Nawiązaliśmy współpracę z największymi nazwiskami w biznesie, dostarczając najwyższej klasy rozwiązania konwersacyjnej AI. Nasze doświadczenie w zarządzaniu szczegółami technicznymi złożonych projektów konwersacyjnej AI zapewnia niezawodne i skalowalne wyniki. Oto, co osiągnęliśmy:
-
Stworzyliśmy kompleksowy zbiór danych do rozpoznawania mowy, zawierający ponad 10 000 godzin transkrypcji wielojęzycznych i plików audio. Pomogło to w szkoleniu i opracowaniu chatbota na żywo.
-
Nasz zespół składający się z ponad 3,000 ekspertów lingwistycznych dostarczył ponad 1,000 godzin plików audio i transkrypcji w 27 różnych językach, aby przeszkolić i przetestować asystenta cyfrowego.
-
Dzięki naszym utalentowanym adnotatorom i ekspertom językowym udało nam się błyskawicznie zebrać i dostarczyć ponad 20 000 godzin wypowiedzi w ponad 27 językach.
-
Nasze usługi automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) są wysoko cenione w branży. Dostarczamy precyzyjnie oznaczone pliki audio, zwracając szczególną uwagę na wymowę, ton i intencję, korzystając z różnorodnego zakresu transkrypcji w celu zwiększenia dokładności modelu ASR.
-
W przypadku projektu chatbota ubezpieczeniowego zbudowaliśmy wysokiej jakości zbiór danych z tysiącami rozmów, każda z sześcioma turami, aby ulepszyć jego szkolenie. Wykorzystaliśmy również generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych odpowiedzi, poprawiając zaangażowanie i zadowolenie klientów.
Nasz sukces wynika z naszego zaangażowania w doskonałość i korzystania z najnowocześniejszych technologii. To, co nas wyróżnia, to nasz zespół ekspertów adnotatorów, którzy zapewniają, że nasze zestawy danych są bezstronne i najwyższej jakości.
Dzięki ponad 30 000 osób w naszym zespole ds. gromadzenia danych, możemy szybko pozyskiwać i dostarczać najwyższej jakości zestawy danych, przyspieszając wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Ponadto, nasza zaawansowana platforma AI pozwala nam dostarczać szybkie rozwiązania w zakresie danych głosowych, wyprzedzając konkurencję.
Wniosek
Podsumowując, konwersacyjna sztuczna inteligencja stanowi transformacyjny postęp w sposobie, w jaki firmy i osoby prywatne wchodzą w interakcje z technologią. Wykorzystując zaawansowane algorytmy przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, systemy konwersacyjnej sztucznej inteligencji mogą zapewnić bardziej spersonalizowane, wydajne i angażujące doświadczenia użytkowników. W miarę rozwoju tych technologii obiecują one usprawnić komunikację, usprawnić operacje i napędzać innowacje w różnych branżach. Przyjęcie konwersacyjnej sztucznej inteligencji nie tylko zapewnia przewagę konkurencyjną, ale także otwiera nowe możliwości bardziej intuicyjnych i responsywnych interakcji w erze cyfrowej.
My w Shaip jesteśmy wiodącą firmą danych. Mamy ekspertów w tej dziedzinie, którzy rozumieją dane i powiązane z nimi kwestie jak nikt inny. Możemy być Twoimi idealnymi partnerami, ponieważ wnosimy do każdego projektu lub współpracy kompetencje takie jak zaangażowanie, poufność, elastyczność i odpowiedzialność.
Porozmawiajmy
Często Zadawane Pytania (FAQ)
Chatboty to proste, oparte na regułach programy, które reagują na określone dane wejściowe. Jednocześnie konwersacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe i rozumienie języka naturalnego do generowania bardziej ludzkich odpowiedzi kontekstowych, umożliwiając naturalne interakcje z użytkownikami.
Alexa (Amazon) i Siri (Apple) to przykłady konwersacyjnej sztucznej inteligencji, ponieważ potrafią zrozumieć intencje użytkownika, przetwarzać język mówiony i zapewniać spersonalizowane odpowiedzi w oparciu o kontekst i historię użytkownika.
Nie ma definitywnie „najlepszej” konwersacyjnej sztucznej inteligencji, ponieważ różne platformy obsługują unikalne przypadki użycia i branże. Niektóre popularne konwersacyjne platformy sztucznej inteligencji to Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI GPT-3 i Rasa.
Konwersacyjne aplikacje sztucznej inteligencji obejmują między innymi chatboty obsługi klienta, wirtualnych asystentów osobistych, narzędzia do nauki języków, porady dotyczące opieki zdrowotnej, rekomendacje dotyczące handlu elektronicznego, wdrażanie HR i zarządzanie wydarzeniami.
Konwersacyjne narzędzia sztucznej inteligencji to platformy i oprogramowanie, które umożliwiają opracowywanie, wdrażanie i zarządzanie chatbotami i wirtualnymi asystentami opartymi na sztucznej inteligencji. Przykłady obejmują Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, platformę Microsoft Bot i asystenta cyfrowego Oracle.
Chatbot to wirtualny asystent, z którym możesz rozmawiać, tak jak z prawdziwą osobą. Możesz zadawać mu pytania, uzyskiwać informacje, a nawet wykonywać zadania, wszystko za pośrednictwem tekstu lub głosu.
Konwersacyjna sztuczna inteligencja uczy się z wielu danych tekstowych i mowy, takich jak prawdziwe rozmowy. Pomaga jej to wychwytywać takie rzeczy, jak slang i różne style mówienia, dzięki czemu lepiej rozumie i rozmawia naturalnie.
Konwersacyjna AI polega na prowadzeniu rozmów na poziomie ludzkim. Z drugiej strony generatywna AI tworzy nowe rzeczy — takie jak tekst lub obrazy — na podstawie tego, czego się nauczyła. Generatywna AI może również usprawniać konwersacyjną AI, generując odpowiedzi lub podsumowania w locie.
Konfigurowanie konwersacyjnej AI może być trudne. Może być drogie, wymagać dużo czasu na zbudowanie i nie zawsze odpowiadać Twoim konkretnym potrzebom. Niektóre systemy są zaprojektowane tak, aby były gotowe do użycia od razu i łatwe do dostosowania, co czyni je szybszym i prostszym wyborem.
