Повний посібник із розмовного ШІ
Посібник остаточних покупців 2025 року
Вступ
Ніхто в наші дні не зупиняється, щоб запитати, коли ви востаннє розмовляли з чат-ботом чи віртуальним помічником? Натомість машини грають нашу улюблену пісню, швидко знаходячи місцевий китайський заклад, який здійснює доставку на вашу адресу та обробляє запити посеред ночі – з легкістю.
Ранні розмовні моделі штучного інтелекту, такі як ELIZA, були обмежені, оскільки вони не могли розуміти розмовний контекст, що впливало на релевантність їхніх відповідей.
Для кого цей посібник?
Цей розширений посібник призначений для:
- Усі підприємці та соло-підприємці, які працюють із величезними обсягами даних
- AI/ML або професіонали, які починають працювати з методами оптимізації процесів
- Менеджери проектів, які мають намір впровадити швидший вихід на ринок для своїх моделей штучного інтелекту або продуктів, керованих штучним інтелектом
- І технічні ентузіасти, які люблять вникати в деталі шарів, задіяних у процесах ШІ.
Що таке розмовний ШІ
Розмовний штучний інтелект — це вдосконалена форма штучного інтелекту, яка дозволяє машинам вести інтерактивні діалоги з користувачами, подібні до людських. Також відома як розмовний штучний інтелект, ця технологія розуміє та інтерпретує людську мову, імітуючи природні розмови. Вона може навчатися на основі взаємодій з часом, щоб реагувати контекстуально.
Системи розмовного штучного інтелекту широко використовуються в таких додатках, як чат-боти, голосові помічники та платформи підтримки клієнтів на цифрових та телекомунікаційних каналах. Технології розмовного штучного інтелекту широко впроваджуються в електронній комерції, обслуговуванні клієнтів та цифровому самообслуговуванні, покращуючи загальний досвід клієнтів та підтримуючи транзакції. Ось деякі ключові статистичні дані, що ілюструють їх вплив:
У 6.8 році світовий ринок розмовного штучного інтелекту оцінювався в 2021 мільярда доларів США, а до 18.4 року він, за прогнозами, зросте до 2026 мільярда доларів із середньорічним зростанням 22.6%. Очікується, що до 2028 року розмір ринку досягне 29.8 млрд доларів .
Незважаючи на свою поширеність, 63% користувачів не знають, що вони використовують штучний інтелект у своєму повсякденному житті.
A Опитування Gartner виявили, що багато компаній вважають чат-ботів своїм основним додатком штучного інтелекту, і очікується, що до 70 року майже 2022% білих комірців щоденно взаємодіятимуть із платформами спілкування.
З часів пандемії обсяг взаємодій, які здійснюють розмовні агенти, зріс на стільки ж 250% у багатьох галузях.
Ще у 2022 році 91% дорослих користувачів голосового помічника використовували розмовну технологію ШІ на своїх смартфонах.
Перегляд і пошук продуктів були найпопулярніші торгові заходи проведено за допомогою технології голосового помічника серед користувачів США в опитуванні 2021 року.
Майже серед технічних професіоналів у всьому світі 80% використовувати віртуальних помічників для обслуговування клієнтів.
До 2024 року 73% північноамериканських керівників служби обслуговування клієнтів вважають, що онлайн-чат, відеочат, чат-боти або соціальні мережі стануть найбільш використовувані канали обслуговування клієнтів.
Станом на лютий 2022 року, 53% дорослих американців спілкувалися з чат-ботом AI для обслуговування клієнтів за останній рік.
Ще у 2022 році 3.5 млрд людей додатки для чат-ботів були доступні по всьому світу.
Команда три основні причини Американські споживачі використовують чат-бот для робочих годин (18%), інформації про продукт (17%) і запитів на обслуговування клієнтів (16%).
Вибір правильного рішення або програмного забезпечення для розмовного штучного інтелекту має вирішальне значення для компаній, які прагнуть покращити взаємодію з клієнтами та операційну ефективність.
Ці статистичні дані підкреслюють зростаюче впровадження та вплив розмовного ШІ в різних галузях промисловості та поведінці споживачів.
Як працює розмовний AI
Розмовний ШІ використовує обробку природної мови (NLP), глибоке навчання та моделі великих мов як базові технології для забезпечення поглибленого розуміння природної мови та контекстно-багачих діалогів. Коли ШІ стикається з ширшим спектром вхідних даних користувача, він покращує свої здібності до розпізнавання образів та прогнозування. Процес взаємодії розмовного ШІ з користувачами можна розбити на чотири ключові кроки.
Розмовний ШІ починається зі збору вхідних даних, де користувачі вводять свої дані за допомогою тексту або голосу. Для введення тексту використовується розуміння природної мови (NLU) для вилучення значення, а система використовує мовну модель та позначення частин мови для інтерпретації введених користувачем даних. Для голосового введення ШІ повинен розпізнавати мовлення за допомогою автоматичного розпізнавання мовлення (ASR), щоб перетворити розмовну мову на текст. Потім система генерує відповідь, використовуючи методи генерації природної мови. З часом розмовний ШІ постійно вдосконалюється, аналізуючи взаємодію користувачів та уточнюючи свої відповіді, щоб забезпечити їхню точність та релевантність.
Розмовний штучний інтелект схожий на розмову з суперрозумним комп’ютером, який розуміє те, що ви говорите, і відповідає, як реальна людина. Ось як це працює простим способом:
Розуміння того, що ви говорите: Незалежно від того, чи ви говорите, чи друкуєте, штучний інтелект уважно слухає. Він розбиває ваші слова на частини, щоб зрозуміти, що ви маєте на увазі, навіть вловлюючи ваш тон чи емоції. Штучний інтелект аналізує наміри користувача та використовує їх розуміння для генерування відповідних відповідей.
Осмислення цього: Розумівши ваші слова, штучний інтелект намагається зрозуміти ширшу картину. Він шукає закономірності та контекст, щоб зрозуміти, що ви насправді запитуєте або кажете, використовуючи хід розмови та контекст для керування взаємодією.
Відповідаючи вам: Щойно він зрозуміє, що ви маєте на увазі, ШІ швидко продумає найкращу та найдоцільнішу відповідь. Він може поставити більше запитань або надати вам необхідну інформацію, і все це, звучачи природно та дружелюбно, гарантуючи, що відповідь відповідає ходу розмови.
Звучить як людина: Штучний інтелект наполегливо працює, щоб зробити розмову плавною, наче ви розмовляєте з людиною, а не з машиною.
Ставайте розумнішими з часом: Чим більше ви з ним спілкуєтеся, тим кращим він стає. Він навчається з кожної взаємодії, покращуючи своє розуміння різних акцентів, мов і навіть сленгу. Здатність штучного інтелекту розуміти та відповідати покращується, оскільки він навчається з більшої кількості введених користувачем даних, покращуючи розуміння ШІ складних запитів.
Обробка голосу та відстеження: Якщо ви говорите замість того, щоб друкувати, штучний інтелект використовує розпізнавання мовлення, щоб розпізнати мовлення та перетворити ваш голос на текст. Він також запам'ятовує те, що ви сказали раніше, щоб розмова не збилася з курсу.
Завжди вдосконалюється: З часом ШІ вдосконалює свої відповіді, стаючи точнішими та кориснішими в кожній розмові, і послідовно прагне надавати відповідні відповіді.
Розмовний штучний інтелект може принести велику користь бізнесу, задовольняючи різні потреби та надаючи індивідуальні рішення. Існує три основних типи розмовного ШІ: чат-боти, голосові помічники та інтерактивні голосові відповіді. Вибір правильної моделі залежить від ваших бізнес-цілей і сценарію використання.
Типи розмовного ШІ
Розмовний штучний інтелект може принести велику користь бізнесу, задовольняючи різні потреби та надаючи індивідуальні рішення. Існує три основних типи розмовного ШІ: чат-боти, голосові помічники та інтерактивні голосові відповіді. Вибір правильної моделі залежить від ваших бізнес-цілей і сценарію використання.
Чабаботи
Чат-боти – це текстові інструменти штучного інтелекту, які взаємодіють з користувачами через обмін повідомленнями або веб-сайт. Розмовні чат-боти зі штучним інтелектом використовують передові технології NLP та машинне навчання для виконання певних завдань, таких як відповіді на запитання, запис на прийом або надання рекомендацій. Вони можуть бути заснованими на правилах, керованими штучним інтелектом або гібридними.
Голосові помічники
Голосові помічники (ВА) або голосові боти забезпечують взаємодію за допомогою голосових команд. Вони обробляють розмовну мову для взаємодії в режимі hands-free. Голосові помічники забезпечують природну голосову взаємодію, дозволяючи користувачам взаємодіяти з пристроями без використання рук. ВА допомагають у підтримці клієнтів, плануванні зустрічей, прокладанні маршрутів та відповідях на поширені запитання.
IVR
IVR, або інтерактивні системи голосового реагування, – це телефонні технології, які автоматизують маршрутизацію дзвінків та збір інформації. Вони дозволяють взаємодію за допомогою голосових команд або тонального введення, надаючи опції самообслуговування. IVR ефективно обробляють великі обсяги дзвінків у середовищі клієнтів та продажів.
Різниця між ШІ та чат-ботом на основі правил
| особливість | Традиційний / заснований на правилах чат-бот | AI/NLP Chatbot (розмовний AI) |
|---|---|---|
| Можливість обробки природної мови (NLP). | Покладається на системи на основі правил із заздалегідь визначеними відповідями, що обмежує розуміння складних запитів. | Використовує вдосконалений NLP для розуміння та інтерпретації природної мови, забезпечуючи розумніші відповіді з урахуванням контексту. |
| Контекстуальне розуміння | Часто важко зберегти контекст розмови та згадати минулі взаємодії. | Відстежує історію розмов і налаштування користувача для персоналізованої та узгодженої взаємодії. |
| Машинне навчання та самонавчання | Працює за попередньо визначеними сценаріями та потребує ручного оновлення для покращення. | Використовує машинне навчання, щоб постійно навчатися на основі взаємодії та автоматично вдосконалюватися. |
| Багатоканальні, багатоканальні та мультимодальні можливості | Зазвичай обмежується певними платформами, як-от веб-сайти чи програми обміну повідомленнями, і є текстовим. | Функціонує в кількох каналах, включаючи голосові помічники, мобільні програми та соціальні мережі, з текстовими та голосовими можливостями. |
| Режим взаємодії | Розуміє та взаємодіє лише з текстовими командами. | Розуміє голосові та текстові команди та взаємодіє з ними. |
| Розуміння контексту та наміру | Може стежити за попередньо визначеним потоком чату, на якому його було навчено. | Може розуміти контекст і інтерпретувати наміри в розмові. |
| Стиль діалогу | Призначений виключно для навігації. | Розроблено для ведення розмовних діалогів, що дозволяє вести розмови, подібні до людських. |
| інтерфейси | Працює лише як інтерфейс підтримки чату. | Працює з кількома інтерфейсами, такими як блоги та віртуальні помічники. |
| Навчання та оновлення | Дотримується попередньо розробленого набору правил і має бути налаштовано за допомогою нових оновлень. | Може вчитися на взаємодії та розмовах. |
| Вимоги до навчання | Швидше і дешевше тренуватися. | Тренування вимагає значного часу, даних і ресурсів. |
| Налаштування відповіді | Виконує передбачувані завдання. | Може надавати індивідуальні відповіді на основі взаємодій та обробляти складні взаємодії. |
| Використовуйте Case | Ідеально підходить для більш простих і чітко визначених випадків використання. | Ідеально підходить для складних проектів, що потребують передового прийняття рішень та підтримки складних взаємодій і розмов, подібних до людських. |
Переваги розмовного ШІ
Розмовний штучний інтелект стає дедалі просунутішим, інтуїтивно зрозумілим та економічно ефективним, що призводить до широкого впровадження в різних галузях. Зараз компанії використовують передові технології штучного інтелекту та агенти штучного інтелекту для автоматизації процесів та покращення взаємодії з клієнтами. Давайте детальніше розглянемо значні переваги цієї інноваційної технології:
Персоналізовані розмови через кілька каналів
Розмовний ШІ дозволяє організаціям надавати першокласне обслуговування клієнтів завдяки персоналізованій взаємодії через різні канали, забезпечуючи безперебійний шлях клієнта від соціальних мереж до живих веб-чатів. Крім того, розмовний ШІ може вести користувачів через складну інформацію та допомагати їм, надаючи пропозиції та підтримку в режимі реального часу.
Легке масштабування для керування великою кількістю дзвінків
Розмовний штучний інтелект може допомогти командам обслуговування клієнтів впоратися з раптовими стрибками обсягу дзвінків, класифікуючи взаємодії на основі намірів клієнта, вимог, історії дзвінків та настроїв. Він ефективно керує та перенаправляє запити клієнтів, зменшуючи навантаження на агентів-людей. Це забезпечує ефективну маршрутизацію дзвінків, гарантуючи, що живі агенти обробляють взаємодії з високою цінністю, тоді як чат-боти керують взаємодіями з низькою цінністю.
Підніміть рівень обслуговування клієнтів
Досвід клієнтів став суттєвою відмінною рисою бренду. Розмовний штучний інтелект допомагає компаніям забезпечувати позитивний досвід і підвищувати задоволеність користувачів, надаючи миттєву підтримку для рутинних запитів, тоді як людські агенти залишаються важливими для вирішення складних або тонких питань. Він забезпечує миттєві та точні відповіді на запити та розробляє орієнтовані на клієнта рішення за допомогою технології розпізнавання мовлення, аналізу настроїв та розпізнавання намірів.
Підтримує ініціативи з маркетингу та продажів
Розмовний штучний інтелект дозволяє компаніям створювати унікальні бренди та отримувати конкурентну перевагу на ринку. Компанії можуть інтегрувати чат-боти зі штучним інтелектом у маркетинговий комплекс, щоб розробляти повні профілі покупців, розуміти купівельні переваги та створювати персоналізований контент відповідно до потреб клієнтів.
Краща економія завдяки автоматизованій системі обслуговування клієнтів
Чат-боти забезпечують економічну ефективність, за прогнозами, вони заощаджуватимуть підприємствам 8 мільярдів доларів США щорічно до 2022 року. Розробка чат-ботів для обробки простих і складних запитів зменшує потребу в постійному навчанні агентів із обслуговування клієнтів. Хоча початкові витрати на впровадження можуть бути високими, довгострокові вигоди переважують початкові інвестиції.
Багатомовна підтримка для глобального охоплення
Розмовний штучний інтелект можна запрограмувати на підтримку кількох мов, що дозволить компаніям обслуговувати глобальну клієнтську базу. Ця можливість допомагає компаніям надавати безперебійну підтримку неангломовним клієнтам, долаючи мовні бар’єри та підвищуючи загальну задоволеність клієнтів.
Покращений збір і аналіз даних
Платформи розмовного штучного інтелекту можуть збирати та аналізувати величезні обсяги даних про клієнтів, пропонуючи безцінну інформацію про їхню поведінку, вподобання та проблеми. Аналізуючи розмовні взаємодії зі штучним інтелектом, компанії отримують цінні дані про поведінку та вподобання користувачів, які можна використовувати для покращення послуг та керівництва бізнес-стратегіями. Такий підхід, заснований на даних, допомагає компаніям приймати обґрунтовані рішення, вдосконалювати маркетингові стратегії та розробляти кращі продукти та послуги. Крім того, цей безперервний потік даних підвищує здатність штучного інтелекту до навчання, що з часом призводить до більш точних та ефективних відповідей.
Доступність 24/7
Розмовний штучний інтелект може забезпечити цілодобову підтримку, гарантуючи, що клієнти отримають допомогу в будь-який час, незалежно від часових поясів або державних свят. Ця безперервна доступність особливо важлива для компаній, які працюють у всьому світі, або для клієнтів, яким потрібна підтримка в неробочий час.
Приклад розмовного ШІ
Багато великих і малих компаній використовують чат-боти та віртуальні помічники на базі штучного інтелекту в соціальних мережах. Ці інструменти допомагають компаніям взаємодіяти з клієнтами, відповідати на запитання та швидко й легко надавати підтримку. Існує багато прикладів розмовного штучного інтелекту, включаючи популярні віртуальні помічники та чат-боти, такі як Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana та ChatGPT, які широко використовуються в споживчих пристроях та сервісах. Ось кілька прикладів:
Dominos – Замовлення, запити, статусний чат-бот
Чат-бот Domino «Dom» доступний на багатьох платформах, включаючи Facebook Messenger, Twitter і веб-сайт компанії.
Dom дозволяє клієнтам розміщувати замовлення, відстежувати доставку та отримувати спеціальні рекомендації щодо піци на основі їхніх уподобань. Цей підхід, керований штучним інтелектом, покращив загальний досвід клієнтів і зробив процес замовлення більш ефективним.
Spotify – чат-бот для пошуку музики
Чат-бот Spotify у Facebook Messenger допомагає користувачам знаходити, слухати та ділитися музикою. Чат-бот може рекомендувати списки відтворення на основі вподобань користувача, настрою чи діяльності та навіть надавати персоналізовані списки відтворення за запитом.
Чат-бот, керований штучним інтелектом, дозволяє користувачам відкривати нову музику та ділитися улюбленими треками безпосередньо через програму Messenger, покращуючи загальне враження від музики.
eBay – інтуїтивно зрозумілий ShopBot
ShopBot eBay, доступний у Facebook Messenger, допомагає користувачам знаходити продукти та пропозиції на платформі eBay. Чат-бот може надавати персоналізовані пропозиції щодо покупок на основі вподобань користувачів, цінового діапазону та інтересів.
Користувачі також можуть завантажити фотографію предмета, який вони шукають, і чат-бот використовуватиме технологію розпізнавання зображень, щоб знайти подібні предмети на eBay. Це рішення на основі штучного інтелекту спрощує покупки та допомагає користувачам знаходити унікальні товари та вигідні пропозиції.
Програмне забезпечення для синтезу мовлення (TTS).
- Аудіокниги: Перетворення написаних книг на аудіо для тих, хто любить слухати. Компанії: Amazon (Audible), Google Play Books
- Напрямки GPS: допомога водіям за допомогою голосових інструкцій від повороту до повороту. Компанії: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Допоміжні технології: Озвучення тексту для людей з вадами зору. Компанії: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Онлайн навчання: Перетворення уроків на аудіо, щоб ви могли вчитися в дорозі. Компанії: Coursera, Udemy (інтеграція TTS для змісту курсу)
- Голосові помічники: голосові функції Alexa, Siri та Google Assistant. Компанії: Amazon, Apple, Google
Програмне забезпечення для розпізнавання мовлення
- Конспект лекцій: Автоматичне перетворення розмовних лекцій на письмові нотатки. Компанії: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Медичні записи: Лікарі використовують голос для швидкого документування інформації про пацієнта. Компанії: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Дзвінки клієнтів: Транскрибування телефонних дзвінків для кращого обслуговування та навчання. Компанії: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Підписи: створення субтитрів у реальному часі для відео та прямих трансляцій. Компанії: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Розумні будинки: Дозволяє керувати домом за допомогою простих голосових команд. Компанії: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)
Пом’якшіть загальні проблеми з даними в розмовному ШІ
Розмовний штучний інтелект динамічно трансформує комунікацію між людиною та комп’ютером. Оскільки компанії розробляють передові інструменти та програми для розмовного штучного інтелекту, забезпечення безпеки даних є вирішальним для захисту конфіденційної інформації користувачів та підтримки довіри користувачів. Крім того, збір відгуків користувачів є важливим для вдосконалення систем розмовного штучного інтелекту та підвищення їхньої ефективності. Однак, перш ніж розробляти чат-бота, який може сприяти кращій комунікації між вами та вашими клієнтами, ви повинні розглянути численні підводні камені, з якими ви можете зіткнутися.
Мовне різноманіття
Ще у 2022 році близько 1.5 млрд людей у всьому світі розмовляли англійською, за нею йде китайська мандарин з 1.1 мільярда носіїв. Незважаючи на те, що англійська є найбільш розмовною та вивченою іноземною мовою в усьому світі, лише приблизно 20% нею розмовляє населення світу. Це змушує решту населення світу – 80% – розмовляти іншими мовами, крім англійської. Отже, розробляючи чат-бота, ви також повинні враховувати мовне розмаїття.
Варіативність мови
Люди розмовляють різними мовами та однією й тією ж мовою по-різному. На жаль, машина досі не може повністю зрозуміти варіативність розмовної мови, враховуючи емоції, діалекти, вимову, акценти та нюанси. Розуміння людських емоцій є значним викликом для розмовного ШІ, оскільки воно впливає на здатність системи інтерпретувати нюанси спілкування.
Наші слова та вибір мови також відображаються на тому, як ми друкуємо. Очікується, що машина зрозуміє й оцінить варіативність мови лише тоді, коли група анотаторів навчить її на різних наборах мовних даних.
Динамізм у мовленні
Ще одна серйозна проблема при розробці розмовного штучного інтелекту полягає в тому, щоб привнести в сутичку динамізм мови. Наприклад, у розмові ми використовуємо кілька заповнень, пауз, фрагментів речень, нерозбірливих звуків. Крім того, мовлення набагато складніше, ніж письмове, оскільки ми зазвичай не робимо паузи між кожним словом і не наголошуємо на потрібному складі.
Коли ми слухаємо інших, ми схильні виводити намір і сенс їхньої розмови, використовуючи свій життєвий досвід. У результаті ми контекстуалізуємо та розуміємо їхні слова, навіть якщо вони неоднозначні. Однак машина не здатна на цю якість.
Шумні дані
Шумні дані або фоновий шум – це дані, які не мають значення для розмов, як-от дзвінок у двері, звуки собак, дітей та інші фонові звуки. Тому важливо очистити або відфільтрувати аудіофайли цих звуків і навчіть систему штучного інтелекту визначати важливі та ні звуки.
Плюси та мінуси різних типів мовних даних
Якщо ви шукаєте загальний тип набору даних, у вас є багато доступних варіантів публічних виступів. Однак для чогось більш конкретного та відповідного вимогам вашого проекту вам, можливо, доведеться зібрати та налаштувати його самостійно.
1. Власні мовні дані
В першу чергу слід звернути увагу на конфіденційні дані вашої компанії. Однак, оскільки ви маєте законне право та згоду на використання даних мовлення ваших клієнтів, ви можете використовувати цей масивний набір даних для навчання та тестування своїх проектів.
Плюси:
- Жодних додаткових витрат на збір даних навчання
- Навчальні дані, ймовірно, стосуються вашого бізнесу
- Мовні дані також мають природну фонову акустику середовища, динамічних користувачів і пристроїв.
Мінуси:
- Використання таких даних може коштувати вам купу грошей за дозвіл на запис і використання.
- Дані мовлення можуть мати мовні, демографічні або клієнтські обмеження
- Дані можуть бути безкоштовними, але ви все одно платите за обробку, транскрипцію, теги тощо.
2. Публічні набори даних
Набори даних публічних виступів — ще один варіант, якщо ви не збираєтеся використовувати свої. Ці набори даних є частиною суспільного надбання і можуть бути зібрані для проектів з відкритим кодом.
Плюси:
- Публічні набори даних є безкоштовними та ідеально підходять для малобюджетних проектів
- Вони доступні для негайного завантаження
- Загальнодоступні набори даних представлені різними наборами зразків зі сценарієм і без нього.
мінуси:
- Витрати на обробку та забезпечення якості можуть бути високими
- Якість наборів даних про публічні виступи значною мірою відрізняється
- Пропоновані зразки мовлення зазвичай є загальними, що робить їх непридатними для розробки конкретних мовленнєвих проектів
- Набори даних зазвичай мають упередження щодо англійської мови
3. Попередньо запаковані/готові набори даних
Дослідити попередньо запаковані набори даних — ще один варіант, якщо дані загальнодоступні чи закриті збір мовних даних не відповідає вашим потребам. Постачальник зібрав попередньо запаковані набори даних про мовлення з конкретною метою перепродажу клієнтам. Цей тип набору даних можна використовувати для розробки загальних програм або для конкретних цілей.
Плюси:
- Ви можете отримати доступ до набору даних, який відповідає вашим конкретним потребам у даних мовлення
- Використовувати попередньо запакований набір даних доступніше, ніж збирати свій власний
- Можливо, ви зможете швидко отримати доступ до набору даних
мінуси:
- Оскільки набір даних попередньо запакований, він не налаштований відповідно до потреб вашого проекту.
- Крім того, набір даних не є унікальним для вашої компанії, оскільки будь-який інший бізнес може придбати його.
4. Виберіть Custom Collected Datasets
Під час створення мовленнєвої програми вам знадобиться навчальний набір даних, який відповідає всім вашим конкретним вимогам. Однак дуже малоймовірно, що ви отримаєте доступ до попередньо запакованого набору даних, який відповідає унікальним вимогам вашого проекту. Єдиним доступним варіантом було б створити свій набір даних або отримати набір даних через сторонніх постачальників рішень.
Набори даних для ваших потреб у навчанні та тестуванні можна повністю налаштувати. Ви можете включити мовний динамізм, різноманітність мовних даних і доступ до різних учасників. Крім того, набір даних можна масштабувати, щоб своєчасно відповідати вимогам вашого проекту.
Плюси:
- Набори даних збираються для конкретного випадку використання. Імовірність того, що алгоритми штучного інтелекту відхиляться від запланованих результатів, зведена до мінімуму.
- Контролюйте та зменшуйте зміщення даних AI
мінуси:
- Набори даних можуть бути дорогими та займати багато часу; проте вигоди завжди переважають витрати.
Випадки використання розмовного ШІ
Світ можливостей для розпізнавання мовних даних та голосових застосувань неосяжний, і вони використовуються в кількох галузях для безлічі застосувань. Узгодження ініціатив розмовного штучного інтелекту з бізнес-цілями забезпечує вимірну цінність та підтримує цілі організації.
Розумна побутова техніка/пристрої
У Voice Consumer Index 2021 повідомлялося, що близько до 66% користувачів із США, Великої Британії та Німеччини взаємодіяли з розумними колонками, а 31% щодня використовував певну форму голосових технологій. Крім того, розумні пристрої, такі як телевізори, освітлювальні прилади, системи безпеки та інші, реагують на голосові команди завдяки технології розпізнавання голосу.
Програма голосового пошуку
Голосовий пошук є одним із найпоширеніших застосувань розмовного ШІ. про 20% Усі пошукові запити в Google походять за допомогою технології голосового помічника. 74% респондентів опитування сказали, що вони використовували голосовий пошук протягом останнього місяця.
Споживачі все більше покладаються на голосовий пошук під час покупок, підтримки клієнтів, визначення місцезнаходження компаній чи адрес, а також проведення запитів.
Техпідтримка
Підтримка клієнтів є одним із найвідоміших випадків використання технології розпізнавання мовлення, оскільки вона допомагає покращити процес покупок за доступною ціною та ефективністю.
Охорона здоров'я
Останні розробки в розмовних продуктах штучного інтелекту принесли значні переваги охороні здоров’я. Він активно використовується лікарями та іншими медичними працівниками для запису голосових нотаток, покращення діагностики, надання консультацій і підтримки спілкування між пацієнтом і лікарем.
Програми безпеки
Розпізнавання голосу має ще один варіант використання у формі додатків безпеки, де програмне забезпечення визначає унікальні голосові характеристики людей. Це дозволяє вхід або доступ до програм або приміщень на основі голосового збігу. Голосова біометрія виключає крадіжку особистих даних, дублювання облікових даних і зловживання даними.
Автомобільні голосові команди
Транспортні засоби, переважно автомобілі, мають програмне забезпечення для розпізнавання голосу, яке реагує на голосові команди, що підвищує безпеку транспортних засобів. Ці розмовні інструменти AI приймають прості команди, такі як регулювання гучності, здійснення дзвінків і вибір радіостанцій.
Галузі, що використовують розмовний ШІ
Зараз розмовний ШІ переважно використовується як чат-боти. Однак кілька галузей промисловості впроваджують цю технологію, щоб отримати величезні переваги. Ось деякі з галузей, які використовують розмовний ШІ:
Охорона здоров'я
- Залучення пацієнтів на етапі після лікування
- Чат-боти для призначення зустрічей
- Відповіді на поширені запитання та загальні запитання
- Оцінка симптомів
- Визначити пацієнтів інтенсивної терапії
- Ескалація екстрених випадків
Електронна комерція
- Збір інформації про клієнтів
- Надайте відповідну інформацію про продукт і рекомендації
- Підвищення рівня задоволеності клієнтів
- Допомога в оформленні замовлень і поверненні
- Відповідь на поширені запитання
- Перехресні продажі та додаткові продажі продуктів
Banking
- Перевірка балансу в реальному часі
- Допомога з депозитами
- Допомога в поданні податкової декларації та оформленні кредитів
- Оптимізуйте банківський процес, надсилаючи нагадування про рахунки, повідомлення та сповіщення
Страхування
- Надайте рекомендації щодо політики
- Швидше врегулювання претензій
- Виключіть час очікування
- Збирайте відгуки та відгуки клієнтів
- Поінформуйте клієнтів про політику
- Швидше керуйте заявками та поновленнями
Пропозиція Шайпа
Коли мова заходить про надання якісних і надійних наборів даних для розробки просунутих мовних додатків взаємодії людина-машина, Shaip є лідером ринку завдяки успішному розгортанню. Однак через гостру нестачу чат-ботів і мовних помічників компанії все частіше шукають послуг Shaip – лідера ринку – для надання індивідуальних, точних і якісних наборів даних для навчання та тестування для проектів ШІ.
Поєднуючи обробку природної мови, ми можемо надати персоналізований досвід, допомагаючи розробляти точні мовні програми, які ефективно імітують людські розмови. Ми використовуємо низку високоякісних технологій, щоб забезпечити клієнтам високу якість обслуговування. НЛП навчає машини інтерпретувати людські мови та взаємодіяти з людьми.
Аудіо транскрипція
Shaip є провідним постачальником послуг транскрипції аудіо, який пропонує різноманітні мовні/аудіофайли для всіх типів проектів. Крім того, Shaip пропонує послугу транскрипції, яка на 100% створена людиною, для перетворення аудіо- та відеофайлів – інтерв’ю, семінарів, лекцій, подкастів тощо в текст, який легко читається.
Маркування мовлення
Shaip пропонує широкі послуги з маркування мовлення шляхом професійного розділення звуків і мовлення в аудіофайлі та позначення кожного файлу. Точно відокремлюючи схожі аудіозвуки та коментуючи їх,
Діаризація спікера
Досвід Sharp поширюється на пропонування чудових рішень для діаризації мовців шляхом сегментації аудіозапису на основі їх джерела. Крім того, межі динаміків точно визначаються та класифікуються, наприклад динамік 1, динамік 2, музика, фоновий шум, звуки транспортних засобів, тиша тощо, щоб визначити кількість динаміків.
Класифікація звуку
Анотація починається з класифікації аудіофайлів за заздалегідь визначеними категоріями. Категорії залежать насамперед від вимог проекту, і зазвичай вони включають наміри користувача, мову, семантичну сегментацію, фоновий шум, загальну кількість мовців тощо.
Колекція висловлювань природною мовою/Слова для пробудження
Важко передбачити, що клієнт завжди буде вибирати схожі слова, ставлячи питання або ініціюючи запит. Наприклад, «Де найближчий ресторан?» «Знайти ресторани поблизу» або «Чи є ресторан поблизу?»
Усі три висловлювання мають однаковий намір, але сформульовані по-різному. Завдяки перестановці та комбінації експертні спеціалісти з розмовного штучного інтелекту в Shaip визначать усі можливі комбінації, можливі для формулювання того самого запиту. Шайп збирає та коментує висловлювання та пробуджувальні слова, зосереджуючись на семантиці, контексті, тоні, дикції, часу, наголосі та діалектах.
Багатомовні аудіодані
Багатомовні послуги аудіоданих — ще одна дуже бажана пропозиція від Shaip, оскільки у нас є команда збирачів даних, які збирають аудіодані понад 150 мовами та діалектами по всьому світу.
Виявлення намірів
Людські взаємодії та спілкування часто складніші, ніж ми вважаємо. І через цю вроджену складність важко навчити модель ML точно розуміти людську мову.
Крім того, різні люди з однієї демографічної групи або різних демографічних груп можуть по-різному виражати ті самі наміри чи почуття. Таким чином, система розпізнавання мовлення повинна бути навчена розпізнавати загальний намір незалежно від демографічної групи.
Класифікація намірів
Подібно до виявлення однакових намірів від різних людей, ваші чат-боти також повинні бути навчені класифікувати коментарі клієнтів у різні категорії – заздалегідь визначені вами. Кожен чат-бот або віртуальний помічник розроблено та розроблено з певною метою. За потреби Шайп може класифікувати наміри користувача за попередньо визначеними категоріями.
Автоматичне розпізнавання мовлення (ASR)
«Розпізнавання мовлення» означає перетворення вимовлених слів у текст; однак розпізнавання голосу та ідентифікація мовця спрямовані на ідентифікацію як вимовленого вмісту, так і особи мовця. Точність ASR визначається різними параметрами, наприклад, гучністю динаміка, фоновим шумом, записуючим обладнанням тощо.
Виявлення тону
Іншим цікавим аспектом людської взаємодії є тон – ми внутрішньо розпізнаємо значення слів залежно від тону, яким вони вимовляються. Хоча те, що ми говоримо, є важливим, те, як ми говоримо ці слова, також передає значення. Наприклад, така проста фраза, як "Яка радість!" може бути вигуком щастя, а також може бути саркастичним. Це залежить від тонусу і стресу.
'Що ви робите?'
'Що ви робите?'
В обох цих реченнях є точні слова, але наголос у словах різний, що змінює весь зміст речень. Чат-бот навчений розпізнавати щастя, сарказм, гнів, роздратування тощо. Саме тут вступає в дію досвід логопедів і анотаторів Sharp.
Ліцензування аудіо/мовних даних
Shaip пропонує стандартні набори мовних даних незрівнянної якості, які можна налаштувати відповідно до потреб вашого проекту. Більшість наших наборів даних підходять для будь-якого бюджету, а дані можна масштабувати, щоб відповідати всім майбутнім вимогам проекту. Ми пропонуємо понад 40 тисяч годин готових наборів даних мовлення на понад 100 діалектах понад 50 мовами. Ми також надаємо ряд типів аудіо, включаючи спонтанні, монологічні, сценарні та слова для пробудження. Переглянути весь Каталог даних.
Збір аудіо/мовних даних
Коли бракує якісних наборів мовленнєвих даних, отримане мовленнєве рішення може мати багато проблем і бути ненадійним. Shaip є одним із небагатьох постачальників, які надають багатомовні колекції аудіо, транскрипцію аудіо та інструменти анотації і послуги, які повністю налаштовуються під проект.
Мовні дані можна розглядати як спектр, починаючи від природного мовлення на одному кінці до неприродного мовлення на іншому. У природному мовленні оратор говорить у спонтанній розмовній манері. З іншого боку, неприродне мовлення звучить обмежено, оскільки оратор читає сценарій. Нарешті, мовцям пропонується вимовляти слова чи фрази в контрольованій манері в середині спектру.
Досвід Sharp поширюється на надання різних типів наборів мовних даних понад 150 мовами
Скриптові дані
Спікерів просять вимовляти конкретні слова чи фрази зі сценарію у форматі даних сценарію. Цей контрольований формат даних зазвичай включає голосові команди, де спікер читає заздалегідь підготовлений сценарій. У Shaip ми надаємо набір даних зі сценарієм для розробки інструментів для багатьох видів вимови та тональності. Хороші мовленнєві дані повинні включати зразки багатьох носіїв різних акцентних груп.
Спонтанні дані
Як і в сценаріях реального світу, спонтанні або розмовні дані є найбільш природною формою мовлення. Даними можуть бути зразки телефонних розмов або інтерв'ю. Shaip надає формат спонтанного мовлення для розробки чат-ботів або віртуальних помічників, яким потрібно розуміти контекстні розмови. Тому набір даних має вирішальне значення для розробки передових і реалістичних чат-ботів на основі ШІ.
Дані про висловлювання
Набір мовних даних про висловлювання, наданий Shaip, є одним із найбільш затребуваних на ринку. Це тому, що висловлювання/слова пробудження запускають голосових помічників і спонукають їх розумно відповідати на людські запити.
транскреація
Наше володіння кількома мовами допомагає нам пропонувати набори даних транскреації з великими зразками голосу, які перекладають фразу з однієї мови на іншу, суворо дотримуючись тональності, контексту, наміру та стилю.
Дані синтезу мовлення (TTS).
Ми надаємо високоточні зразки мовлення, які допомагають створювати автентичні та багатомовні продукти синтезу мовлення. Крім того, ми надаємо аудіофайли з їх точно анотованими транскриптами без фонового шуму.
Перетворення мови в текст
Shaip пропонує ексклюзивні послуги перетворення мови в текст шляхом перетворення записаної мови в надійний текст. Оскільки це частина технології НЛП і має вирішальне значення для розробки передових мовних помічників, увага зосереджена на словах, реченнях, вимові та діалектах.
Налаштування збору мовних даних
Набори мовних даних відіграють вирішальну роль у розробці та розгортанні передових розмовних моделей ШІ. Однак, незалежно від мети розробки мовних рішень, точність, ефективність і якість кінцевого продукту залежать від типу та якості його навчених даних.
Деякі організації мають чітке уявлення про тип даних, які їм потрібні. Однак більшість із них не повністю усвідомлюють потреби та вимоги своїх проектів. Тому ми повинні дати їм конкретне уявлення про збір аудіоданих методології, використані Шайпом.
Демографічна
Цільові мови та демографічні показники можна визначити на основі проекту. Крім того, дані про мовлення можна налаштувати на основі демографії, наприклад віку, освітнього рівня тощо. Країни є ще одним фактором налаштування при зборі вибірки даних, оскільки вони можуть впливати на результат проекту. Враховуючи потрібну мову та діалект, зразки аудіосупроводу для вказаної мови збираються та налаштовуються відповідно до необхідного рівня володіння – для носіїв чи нерідних.
Розмір колекції
Розмір звукової вибірки відіграє вирішальну роль у визначенні ефективності проекту. Тому для збору даних слід враховувати загальну кількість респондентів. The загальна кількість висловлювань або повторення мовлення на учасника чи загальну кількість учасників також слід враховувати.
Сценарій даних
Сценарій є одним із найважливіших елементів стратегії збору даних. Тому важливо визначити сценарій даних, необхідний для проекту – за сценарієм, без сценарію, висловлювання або слова для пробудження.
Аудіо формати
Аудіо мовних даних відіграє життєво важливу роль у розробці рішень для розпізнавання голосу та звуку. The якість звуку фоновий шум може вплинути на результат навчання моделі.
Слід забезпечити збір мовних даних формат файлу, стиснення, структура вмісту, і вимоги до попередньої обробки можна налаштувати відповідно до вимог проекту.
Доставка аудіофайлів
Дуже важливим компонентом збору мовних даних є доставка аудіофайлів відповідно до вимог клієнта. Як наслідок, послуги сегментації даних, транскрипції та маркування, які надає Shaip, є одними з найбільш затребуваних серед компаній через їхню якість і масштабованість.
Крім того, ми також слідкуємо правила іменування файлів для негайного використання та суворо дотримуйтеся графіків доставки для швидкого розгортання.
Наша експертиза
Підтримувані мови
Історії успіху
Ми об’єдналися з деякими з найбільших імен у бізнесі, пропонуючи першокласні рішення для розмовного штучного інтелекту. Наш досвід в управлінні технічними деталями складних проектів розмовного штучного інтелекту забезпечує надійні та масштабовані результати. Ось чого ми досягли:
-
Ми створили комплексний набір даних розпізнавання мовлення з над 10,000 години багатомовних транскрипцій та аудіофайлів. Це допомогло в навчанні та розробці живого чат-бота.
-
Наша команда з 3,000 + лінгвістичні експерти надали понад 1,000 годин аудіофайлів та транскриптів у 27 різні мови для навчання та тестування цифрового помічника.
-
Швидко зібрали та доставили 20,000 годин висловлювань у понад 27 мовами, завдяки нашим кваліфікованим анотаторам і лінгвістам.
-
Наші послуги автоматичного розпізнавання мовлення (ASR) високо цінуються в галузі. Ми постачаємо аудіофайли з точними мітками, приділяючи пильну увагу вимові, тону та наміру, використовуючи різноманітні транскрипції для підвищення точності моделі ASR.
-
Для проєкту чат-бота у страховій сфері ми створили високоякісний набір даних із тисячами розмов, кожна з яких мала шість поворотів, щоб покращити його навчання. Ми також використали генеративний штучний інтелект для створення персоналізованих відповідей, покращуючи залученість та задоволення клієнтів.
Наш успіх походить від нашого прагнення до досконалості та використання передових технологій. Нас відрізняє наша команда експертів-анотаторів, які гарантують, що наші набори даних неупереджені та мають найвищу якість.
З більш ніж 30,000 учасники нашої команди збору даних, ми можемо швидко отримати та надати високоякісні набори даних, прискоривши розгортання моделей машинного навчання. Крім того, наша передова платформа штучного інтелекту дозволяє нам надавати рішення для швидких даних мовлення, залишаючись попереду конкурентів.
Висновок
Підсумовуючи, розмовний штучний інтелект являє собою трансформаційний прогрес у тому, як компанії та окремі люди взаємодіють із технологіями. Використовуючи складну обробку природної мови та алгоритми машинного навчання, розмовні системи штучного інтелекту можуть забезпечувати більш персоналізований, ефективний і привабливий досвід користувача. Оскільки ці технології продовжують розвиватися, вони обіцяють покращити зв’язок, оптимізувати роботу та стимулювати інновації в різних галузях. Запровадження розмовного штучного інтелекту не лише забезпечує конкурентну перевагу, але й відкриває нові можливості для більш інтуїтивної та чутливої взаємодії в епоху цифрових технологій.
Ми, у Shaip, є провідною компанією обробки даних. У нас є експерти в цій галузі, які як ніхто інший розуміють дані та пов’язані з ними проблеми. Ми можемо стати вашими ідеальними партнерами, оскільки впроваджуємо такі компетенції, як відданість, конфіденційність, гнучкість і відповідальність за кожен проект або співпрацю.
Давай поговоримо
Часті питання (FAQ)
Чат-боти — це прості програми на основі правил, які реагують на певні вхідні дані. У той же час розмовний штучний інтелект використовує машинне навчання та розуміння природної мови, щоб генерувати більш схожі на людину контекстуальні відповіді, забезпечуючи природну взаємодію з користувачами.
Alexa (Amazon) і Siri (Apple) є прикладами розмовного ШІ, оскільки вони можуть розуміти наміри користувача, обробляти усну мову та надавати персоналізовані відповіді на основі контексту та історії користувача.
Немає остаточно визначеного «найкращого» розмовного штучного інтелекту, оскільки різні платформи відповідають унікальним варіантам використання та галузям. Деякі популярні розмовні платформи AI включають Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI GPT-3 і Rasa.
Розмовні програми штучного інтелекту включають чат-боти підтримки клієнтів, віртуальних особистих помічників, інструменти для вивчення мов, консультації щодо охорони здоров’я, рекомендації щодо електронної комерції, HR onboarding та управління подіями тощо.
Розмовні інструменти ШІ – це платформи та програмне забезпечення, які дозволяють розробляти, розгортати та керувати чат-ботами та віртуальними помічниками на основі ШІ. Прикладами є Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot framework і цифровий помічник Oracle.
Чат-бот — це віртуальний помічник, з яким можна спілкуватися так само, як із реальною людиною. Ви можете задавати йому запитання, отримувати інформацію чи навіть виконувати завдання за допомогою тексту чи голосу.
Розмовний штучний інтелект навчається на основі багатьох текстових і мовних даних, як у справжніх розмовах. Це допомагає йому сприймати такі речі, як сленг і різні стилі мовлення, що покращує розуміння та природне спілкування.
Розмовний штучний інтелект – це спілкування, як у людей. Generative AI, з іншого боку, створює новий матеріал, як-от текст або зображення, на основі того, що він дізнався. Генеративний штучний інтелект також може покращити розмовний штучний інтелект, генеруючи відповіді чи підсумки на льоту.
Налаштувати розмовний штучний інтелект може бути важко. Це може бути дорогим, займати багато часу для створення та не завжди відповідати вашим конкретним потребам. Деякі системи розроблено таким чином, щоб бути готовими до використання одразу та легко налаштовуватися, що робить їх швидшим і простішим вибором.