目次
Google Cloud Conversational AI
IBM Watson Assistant
Amazon Lex
Microsoft Bot Framework
Rasa
Nuance
SAP 会話型人工知能
Oracle Digital Assistant
Kore.ai
Haptik
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2023 年に最も人気のある会話型 AI プラットフォーム トップ 10

Aug 30, 2023 am 08:57 AM
AI AIプラットフォーム

2023 年に最も人気のある会話型 AI プラットフォーム トップ 10

顧客やユーザーとの魅力的でインテリジェントなインタラクションを可能にする、2023 年のトップの会話型人工知能 (AI) プラットフォームの一部を紹介します

会話型 AI プラットフォームは自然言語処理を使用します(NLP) と機械学習 (ML) により、人間と機械の間の自然で魅力的な対話が可能になります。会話型 AI プラットフォームを使用すると、人間のクエリやコマンドを理解して応答できるチャットボット、仮想アシスタント、音声アシスタント、その他のアプリケーションを作成できます。

この記事では、2023 年の会話型人工知能プラットフォームのトップ 10 について説明し、その人気、機能、革新性を評価します。これらのプラットフォームには次のものが含まれます。

Google Cloud Conversational AI

これは、開発者や企業が会話型 AI アプリケーションを構築、展開、管理するのに役立つ製品とサービスの包括的なセットです。これには、高度な会話型エージェントを構築するための開発者プラットフォームである Dialogflow CX、生成型 AI 主導のチャットボットおよび仮想エージェントを作成するツールである Gen App Builder 上の会話型 AI、会話型 AI で顧客サービスを強化するソリューションである Contact Center AI、および Speech が含まれます。 -音声とテキストの入出力を変換するための -to-Text および Text-to-Speech API。

IBM Watson Assistant

このクラウドベースのプラットフォームを使用すると、ユーザーはコーディングなしで会話型人工知能アプリケーションを作成できます。自然言語理解 (NLU) と機械学習 (ML) を使用して応答を分析し、生成します。また、事前に構築されたコンテンツと、さまざまなチャネルやプラットフォームとの統合も提供します。ユーザーは、さまざまなソースからデータを検索および分析できるサービスである IBM Watson Discovery を利用することもできます。

Amazon Lex

このサービスを使用すると、ユーザーは音声とテキストを使用して会話型インターフェイスを構築できます。人気の音声アシスタントAmazon Alexaと同じテクノロジーを使用しています。自動音声認識 (ASR) と自然言語理解 (NLU) をサポートし、ユーザーの入力と意図を処理します。自然言語処理 (NLP) 機能を提供するサービスである Amazon Comprehend との統合もあります。

Microsoft Bot Framework

このフレームワークは、ユーザーが複数のチャネルとデバイスにわたって会話型人工知能アプリケーションを構築、テスト、展開、管理するのに役立ちます。 C#、Python、JavaScript、.NET などの複数の言語とフレームワークをサポートしています。さらに、音声認識、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどの人工知能機能を提供する API セットである Microsoft Azure Cognitive Services と統合されています。

Rasa

オープンソース プラットフォームを使用すると、ユーザーは Python を使用してカスタムの会話型 AI アプリケーションを構築できます。自然言語理解 (NLU) と対話管理 (DM) を利用して、複雑な会話を処理します。さらに、以前のインタラクションを記憶し、ユーザーの目標をフォローアップできる感情アシスタントもサポートしています。

Nuance

このプラットフォームは、さまざまな業界やユースケース向けの会話型 AI ソリューションを提供します。音声およびチャット アプリケーションを作成するツールである Nuance Mix、生体認証ソリューションである Nuance Gatekeeper、パーソナライズされた顧客エンゲージメント ソリューションである Nuance Loop、音声認識および文字起こしソリューション プランである Nuance Dragon などの製品を提供しています。

SAP 会話型人工知能

このプラットフォームは、ユーザーが自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) を使用してインテリジェントなチャットボットを構築するのに役立ちます。意図の検出、エンティティの抽出、感情分析、会話の管理と分析などを提供します。さらに、SAP Cloud Platform、SAP S/4HANA、SAP C/4HANA などの SAP 製品およびサービスと統合できます。

Oracle Digital Assistant

このプラットフォームにより、ユーザーは次のことが可能になります。音声またはテキストを介してユーザーと対話するデジタル アシスタントを作成します。自然言語理解 (NLU) と機械学習 (ML) を使用してユーザー入力を理解し、適切な応答を生成します。さらに、特定のタスクやドメインを処理できる複数のスキルと独立したチャットボットをサポートしています。

Kore.ai

これは、企業にエンドツーエンドの会話型 AI ソリューションを提供するプラットフォームです。自然言語処理 (NLP)、対話管理、ナレッジ管理、感情分析、音声認識、テキスト音声合成、分析、セキュリティ、コンプライアンスを提供し、複数のチャネルとさまざまなシステムやプラットフォームとの統合もサポートします。

Haptik

このプラットフォームは、ユーザーが顧客サービス、リード生成、フィードバック収集、予約、食品の注文など、さまざまなユースケースに対応した会話型 AI アプリケーションを構築するのに役立ちます。自然言語処理 (NLP) と機械学習 (ML) を使用してユーザー入力を理解し、応答を生成します。また、事前に構築されたテンプレート、ウィジェット、分析ツールも提供します。

以上が2023 年に最も人気のある会話型 AI プラットフォーム トップ 10の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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