对话式人工智能是一种允许人类用自然语言与机器交谈的技术。这包括从基于规则和按钮的聊天机器人到由生成式人工智能驱动的自然语言。
对话式人工智能的最新进展由通用人工智能模型提供支持，使其能够对人类交互做出反应。
对话式 AI 的一些示例有 – Kommunicate Chatbot、Amazon Alexa、Siri等。
对话式人工智能如何工作？
对话式 AI 模型经过以下方面的训练：
- 人类文字对话
- 电话录音
- 数字会议记录
通过对海量人类对话数据进行训练，这些模型 卡塔尔手机号码 能够理解人类对话的语义，能够进行开场白，能够为人类解决一些小问题。
最新的对话式人工智能模型在后端使用生成式人工智能。然而，一些特定的技术是必不可少的。
引擎盖下
对话式人工智能模型的基本技术包括：
- 自然语言处理 (NLP) – NLP 机器学习技术能够理解人类的输入。它接收自然语言输入并将其转换为 AI 模型可以理解的数据。
- 对话管理 – AI 模型使用对话管理器来制定答案。这可以像查找表一样简单（对于基于规则的模型），也可以像生成式 AI 一样复杂（对于人类语言聊天和语音机器人）。
- 通过人类反馈进行强化学习——对话需要不断发展，因此大多数对话式 AI 应用程序都会接受人类用户的评分，以便随着时间的推移改进和学习更好的策略。这个过程称为 RHLF。
对话式人工智能让机器像人类一样说话，因此具 促进相互理解 有广泛的商业应用。
对话式人工智能的用例有哪些？
对话式人工智能已经存在了几十年，目前用于
1. 客户支持
大规模解决重复查询。
2. 销售
了解并发起销售电话。
3. 客户体验
大规模提供个性化的客户服务。
大多数生成式 AI 的企业用例都是通过
什么是对话式人工智能
对话式 AI 模块实现的。然而，对话式 AI 作为一个整体存在一些局限性。
对话式人工智能的局限性是什么？
在实践中，对话式人工智能模型有以下局限性：
1. 脱离上下文的查询没有答案
与生成式人工智能不同，对话式人工智能仅 资料库资料库 限于较小的训练数据集，因此无法回答脱离上下文的查询。
2.不擅长复杂任务
虽然对话式人工智能可以解决重复查询并自动执行许多功能，但它并不擅长解决复杂的查询。