KI-Engines für KI-Agenten verstehen

Komponenten einer KI-Engine

Die Kernkomponenten sind für geskriptete KI-Agenten relevant, aber ihre Funktion ist etwas anders:

• Natural Language Understanding (NLU): Die NLU-Komponente ordnet die Kundeneingabe den in ihrem Skript definierten Intents zu. Es erkennt den Input des Kunden innerhalb des Frameworks.
• Dialogmanagement: Diese Komponente verwaltet den Gesprächsfluss gemäß dem Skript. Es stellt sicher, dass der Agent den definierten Pfaden folgt und die richtigen Antworten basierend auf der erkannten Absicht und dem Kontext gibt.
• Antwortabruf: Diese Komponente liefert die im Skript konfigurierten Antworten.

Für sprachbasierte Interaktionen umfasst die KI-Engine neben den oben genannten Komponenten auch ASR (Automatic Speech Recognition) und TTS (Text-to-Speech).

So wählen Sie den richtigen Motor aus

• Webex AI Pro 1.0 (mit Swiftmatch)

  Diese KI-Engine eignet sich ideal für die Entwicklung von KI-Agenten, die verschiedene Benutzerausdrücke verwalten und gleichzeitig Eingaben genau vordefinierten Absichten zuordnen und so konsistente und zuverlässige Interaktionen in verschiedenen Szenarien gewährleisten. Es ist nützlich für:

  • Verarbeiten kleinerer Trainingsdatensätze: Wenn die Trainingsdatengruppe weniger als 10 Äußerungen pro Absicht enthält, ist diese Engine besser geeignet.
  • Mehrsprachige Agenten mit Skript: Dies ist eine gute Wahl für die Erstellung von Agenten, die Konversationen in mehreren Sprachen bearbeiten.
  • Geskriptete Agenten mit einem gewissen Maß an "Smart Matching": Während die Antworten geskriptet sind, bietet diese KI-Engine ein natürliches Gefühl, indem sie Benutzereingaben mit der nächstgelegenen Absicht abgleicht, auch wenn die Formulierung nicht genau ist.

  Vorteile: Hilft bei Eingabevariationen, besser bei kleineren Trainingsdatensätzen, hat mehrsprachige Unterstützung, unterstützt intelligentes Matching.

  Einschränkungen: Swiftmatch zeichnet sich durch sein starkes Verständnis natürlicher Sprache aus. Wenn Ihr Skript jedoch Flexibilität beim Abgleich von Benutzereingaben mit Absichten erfordert und Variationen in der Formulierung zulässt, benötigt Swiftmatch möglicherweise eine zusätzliche Datenkonfiguration mit verschiedenen Trainingsdaten. Es ist für eine präzise und starre Abstimmung konzipiert, was Handhabungsvariationen schwieriger machen kann.

• Webex AI Pro 1.0 (mit MindMeld)

  Diese KI-Engine eignet sich gut für Agenten mit Skripten und komplexen, mehrstufigen Konversationsabläufen. Es ist nützlich für:

  • Umgang mit mittleren Trainingsdatensätzen: Wenn der Trainingsdatensatz weniger als 20 Äußerungen pro Absicht enthält, ist diese Engine besser geeignet.
  • Komplexe Skript-Workflows: Wenn das Skript mehrere Schritte, Bedingungen oder Verzweigungslogik umfasst, kann MindMeld diese komplexen Abläufe verwalten.
  • Mehrsprachige Agenten mit Skripten: MindMeld unterstützt mehrere Sprachen.
  • Führt eine Rollen- und Entitätsklassifizierung durch: Verbessert das Verständnis von Benutzereingaben durch die Identifizierung von Satzteilen und wichtigen Details, wodurch die Genauigkeit und Relevanz der Antworten verbessert wird.

  Vorteile: Gut für komplexe Skript-Flows, gut für mittlere Datensätze und verfügt über mehrsprachige Unterstützung, genauer als RASA, unkomplizierte und effiziente Wahl für die grundlegende Absichtsklassifizierung.

  Einschränkungen: MindMeld kann komplexe Abläufe innerhalb der bestehenden Einschränkungen der Plattform verarbeiten, eignet sich jedoch für strukturierte Konversationen. Wenn ein Skript ein hochflexibles und dynamisches Dialogmanagement erfordert, mit Konversationsabläufen, die sich je nach Kundeneingabe erheblich verschieben können, kann die Abhängigkeit von MindMeld von vordefinierten Abläufen einschränkend sein. Es eignet sich weniger für freie und unvorhersehbare Gespräche, selbst in einer geskripteten Umgebung.

• Webex AI Pro 1.0 (mit RASA)

  Diese KI-Engine eignet sich gut für die Erstellung von Skript-Agenten, die flexible, mehrstufige Konversationsabläufe erfordern, mit ihrem anpassbaren Dialogmanagement und ihren robusten KI-Funktionen. Es ist nützlich für:

  • Umgang mit großen Trainingsdatensätzen: Wenn der Trainingsdatensatz mehr als 25 Äußerungen pro Absicht enthält, ist diese Engine besser geeignet.
  • Führt eine Rollen- und Entitätsklassifizierung durch: Verbessert das Verständnis von Kundeneingaben durch die Identifizierung von Satzteilen und wichtigen Details, wodurch die Genauigkeit und Relevanz der Antworten verbessert wird.

  Vorteile: Zeigt genaue Ergebnisse an, eignet sich für einfache bis komplexe Skripte, gut für große Trainingsdatensätze und komplexere Szenarien.

  Einschränkungen: Benötigt mehr Trainingsdaten; das Training nimmt viel Zeit in Anspruch.