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Top 10 der beliebtesten Konversations-KI-Plattformen im Jahr 2023
Top 10 der beliebtesten Konversations-KI-Plattformen im Jahr 2023
Hier sind einige der besten Plattformen für konversationale künstliche Intelligenz (KI) des Jahres 2023 für ansprechende und intelligente Interaktionen mit Kunden oder Benutzern.
Konversations-KI-Plattformen werden mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und maschinellem Lernen (ML) implementiert spannende Interaktionen zwischen Mensch und Maschine. Mithilfe von Konversations-KI-Plattformen können Chatbots, virtuelle Assistenten, Sprachassistenten und andere Anwendungen erstellt werden, die menschliche Anfragen und Befehle verstehen und darauf reagieren können.
In diesem Artikel werden die zehn besten Konversationsplattformen für künstliche Intelligenz im Jahr 2023 besprochen und ihre Beliebtheit, Funktionalität und Innovation bewertet. Zu diesen Plattformen gehören:
Google Cloud Conversational AI
Eine umfassende Reihe von Produkten und Diensten, die Entwicklern und Unternehmen beim Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Konversations-KI-Anwendungen helfen. Es umfasst Dialogflow CX, eine Entwicklerplattform zum Erstellen fortschrittlicher Konversations-KI auf Gen App Builder, ein Tool zur Erstellung generativer KI-gestützter Chatbots und virtueller Contact Center-KI, eine Lösung zur Verbesserung des Kundenservices mit Konversations-KI und Sprache; -to-Text- und Text-to-Speech-APIs zum Konvertieren von Sprache und Texteingabe und -ausgabe.
IBM Watson Assistant
Diese cloudbasierte Plattform ermöglicht es Benutzern, dialogorientierte KI-Anwendungen ohne Programmierung zu erstellen. Es nutzt Natural Language Understanding (NLU) und maschinelles Lernen (ML), um Antworten zu analysieren und zu generieren. Es bietet außerdem vorgefertigte Inhalte und die Integration mit verschiedenen Kanälen und Plattformen. Benutzer können auch IBM Watson Discovery nutzen, einen Dienst, der es Benutzern ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu suchen und zu analysieren.
Amazon Lex
Mit diesem Dienst können Benutzer Konversationsschnittstellen mithilfe von Sprache und Text erstellen. Es nutzt die gleiche Technologie wie der beliebte Sprachassistent Amazon Alexa. Es unterstützt die automatische Spracherkennung (ASR) und das natürliche Sprachverständnis (NLU) zur Verarbeitung von Benutzereingaben und -absichten. Es gibt auch eine Integration mit Amazon Comprehend, einem Dienst, der NLP-Funktionen (Natural Language Processing) bereitstellt.
Microsoft Bot Framework
Dieses Framework hilft Benutzern beim Erstellen, Testen, Bereitstellen und Verwalten von Konversations-KI-Anwendungen über mehrere Kanäle und Geräte hinweg. Es unterstützt mehrere Sprachen und Frameworks, darunter C#, Python, JavaScript und .NET. Darüber hinaus ist es in Microsoft Azure Cognitive Services integriert, eine Reihe von APIs, die Funktionen der künstlichen Intelligenz wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision usw. bereitstellen.
Rasa
Diese Open-Source-Plattform ermöglicht es Benutzern, individuelle Konversationen zu erstellen KI mit Python-Anwendung. Es nutzt Natural Language Understanding (NLU) und Dialog Management (DM), um komplexe Gespräche zu bewältigen. Darüber hinaus unterstützt es emotionale Assistenten, die sich an frühere Interaktionen erinnern und Benutzerziele verfolgen können.
Nuance
Die Plattform bietet Konversations-KI-Lösungen für verschiedene Branchen und Anwendungsfälle. Es bietet Produkte wie Nuance Mix, ein Tool zum Erstellen von Sprach- und Chat-Anwendungen; Nuance Loop, eine personalisierte Lösung zur Kundenbindung;
SAP Conversational AI
Diese Plattform hilft Benutzern beim Erstellen intelligenter Chatbots mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen (ML). Es bietet Absichtserkennung, Entitätsextraktion, Stimmungsanalyse, Konversationsmanagement und -analyse und mehr. Darüber hinaus kann es in SAP-Produkte und -Dienste wie SAP Cloud Platform, SAP S/4HANA, SAP C/4HANA usw. integriert werden.
Oracle Digital Assistant
Die Plattform ermöglicht es Benutzern, digitale Assistenten zu erstellen, die mit Benutzern interagieren können Sprach- oder Text-Digitalassistent. Es nutzt Natural Language Understanding (NLU) und maschinelles Lernen (ML), um Benutzereingaben zu verstehen und entsprechende Antworten zu generieren. Darüber hinaus unterstützt es mehrere Fähigkeiten und unabhängige Chatbots, die bestimmte Aufgaben oder Domänen bewältigen können.
Kore.ai
Dies ist eine Plattform, die Unternehmen End-to-End-Konversations-KI-Lösungen bietet. Es bietet Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Dialogmanagement, Wissensmanagement, Stimmungsanalyse, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Synthese, Analyse, Sicherheit und Compliance und unterstützt außerdem mehrere Kanäle und die Integration mit verschiedenen Systemen und Plattformen.
Haptik
Die Plattform hilft Benutzern beim Erstellen von Konversations-KI-Anwendungen für verschiedene Anwendungsfälle wie Kundenservice, Lead-Generierung, Feedback-Sammlung, Reservierungen, Essensbestellung usw. Es nutzt natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um Benutzereingaben zu verstehen und Antworten zu generieren, und bietet außerdem vorgefertigte Vorlagen, Widgets und Analysetools.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 10 der beliebtesten Konversations-KI-Plattformen im Jahr 2023. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
