Ons het almal interaksie gehad met Conversational KI-toepassings soos Alexa, Siri en Google Home. Hierdie toepassings het ons daaglikse lewens soveel makliker en beter gemaak.
Gespreks-KI dryf die toekoms van moderne tegnologie aan en fasiliteer verbeterde kommunikasie tussen mense en masjiene. Wanneer jy 'n naatlose kletsassistent ontwerp wat effektief en akkuraat werk, moet jy ook bewus wees van die vele ontwikkelingsuitdagings wat jy kan teëkom.
Hier gaan ons praat oor:
- Verskeie algemene data-uitdagings
- Hoe raak dit verbruikers?
- Beste maniere om hierdie uitdagings te oorkom, en meer.
Algemene data-uitdagings in gesprekke-KI
Gebaseer op ons ervaring om met topkliënte en komplekse projekte te werk, het ons 'n lys van die mees algemene gespreks-KI-data-uitdagings vir jou saamgestel.
Diversiteit van tale
Die bou van 'n gesels-KI-gebaseerde kletsassistent wat voorsiening kan maak vir die diversiteit van tale is 'n groot uitdaging.
Daar is ongeveer 1.35 miljard mense wat Engels praat hetsy as 'n tweede taal of as 'n moedertaal. Dit beteken dat minder as 20% van die wêreldbevolking Engels praat, wat die res van die bevolking in ander tale as Engels laat gesels. Dus, as jy 'n gespreksgeselsassistent maak, moet jy ook die diversiteit van taalfaktore in ag neem.
Taaldinamisme
Enige taal is dinamies, en dit is nie maklik om die dinamika daarvan vas te lê en 'n KI-gebaseerde masjienleeralgoritme op te lei nie. Dialekte, uitspraak, sleng en nuanses kan 'n KI-model se vaardigheid beïnvloed.
Die grootste uitdaging vir 'n KI-gebaseerde toepassing is egter om die menslike faktor in die taalinvoer akkuraat te ontsyfer. Mense bring gevoelens en emosies in die stryd, wat dit uitdagend maak vir die KI-instrument om te begryp en te reageer.
Agtergrond geraas
Agtergrondgeraas kan in gelyktydige gesprekke of ander oorvleuelende klanke wees.
Skrop jou oudioversameling af steurende agtergrondgeluide soos deurklokkies, honde wat blaf of kinders om in die agtergrond te praat is deurslaggewend vir die toepassing se sukses.
Boonop moet KI-toepassings deesdae handel oor mededingende stemassistente wat op dieselfde perseel teenwoordig is. Dit word moeilik vir die stemassistent om tussen menslike stemopdragte en ander stemassistente te onderskei wanneer dit gebeur.
Oudio-sinkronisering
Wanneer data uit 'n telefoniese gesprek onttrek word om die virtuele assistent op te lei, is dit moontlik om die beller en die agent op twee verskillende lyne te hê. Dit is noodsaaklik om oudio's van beide kante te hê om te sinkroniseer, en gesprekke wat vasgelê word sonder om elke lêer te kruisverwys.
Gebrek aan domeinspesifieke data
'n KI-gebaseerde toepassing moet ook domeinspesifieke taal verwerk. Alhoewel stemassistente uitsonderlike belofte toon in natuurlike taalverwerking, dit moet nog hul oorheersing oor bedryfspesifieke taal bewys. Byvoorbeeld, sal oor die algemeen nie antwoorde op domeinspesifieke vrae oor motor- of finansiële industrieë verskaf nie.
Stem- / spraak- / oudiodatastelle van die rak af om u gesprekke-KI-model vinniger op te lei
Hoe raak hierdie uitdagings verbruikers?
Gespreks-KI-kletsassistente kan soortgelyk wees aan teksgebaseerde soektogte. Maar daar is 'n basiese verskil tussen die twee. In teksgebaseerde soekondersteuning bied die toepassing 'n lys van relevante soekresultate waaruit die gebruiker kan kies, wat die gebruikers die broodnodige buigsaamheid gee om een van die opsies te kies.
Tog, in 'n gespreks-KI, kry die gebruikers oor die algemeen nie meer as een opsie nie, en hulle verwag ook dat die toepassing die beste resultaat sal lewer.
As die kunsmatige intelligensie-instrument met data-vooroordeel kom, sal die resultaat beslis nie akkuraat of betroubaar wees nie. Die resultate kan beïnvloed word deur gewildheid en nie deur gebruikersvereistes nie, wat die resultaat oorbodig maak.
Die oplossing: Oorkom die uitdagings tydens die data-insamelingsfase
Die eerste stap in die bekamping van opleidingsvooroordeel sal bewustheid en aanvaarding wees. Sodra jy weet dat jou datastel deurspek kan wees met vooroordele, is jy verplig om regstellende stappe te neem.
Die volgende stap sou wees om proaktief kontroles aan die gebruiker te verskaf om die instellings te verander om die vooroordeel direk te verreken. Of terugvoer kan in die stelsel ingelus word om vooroordeelkwessies proaktief te versag.
Versagtende agtergrondgeraas, gelyktydige gesprekke en multi-mense hantering vereis verbeterde stem identifikasie tegnieke. Die sisteem moet ook opgelei word om die kontekstuele gesprek en woorde of frases te verstaan.
Die vermoë om nie-menslike stemme te identifiseer kan ook verbeter word wanneer die stelsel ingestel word om nie-geregistreerde mense of stemme aan te spreek.
Wat diversiteit in tale betref, lê die oplossing daarin om die aantal taaldatastelle wat vir die opleiding van die model gebruik word, te verhoog. Dus, wanneer besighede die aantal stelsels laat groei om vir groot taalmarkte voorsiening te maak, kan taaldiversiteit naatloos bereik word.
Voordele om met eksterne verskaffers te werk
Daar is verskeie voordele daaraan verbonde om met eksterne verskaffers te werk, aangesien dit help om sommige van die gespreksdata-insamelingsuitdagings te versag.
Werk met ervare derdeparty-verkopers bied groter kostedoeltreffendheid en betroubaarheid. Dit is koste-effektief om kry kwaliteit datastelle van betroubare verskaffers in plaas daarvan om data-insameling van oopbron-gesprek-KI-opleidingdatastelle te verkry.
Alhoewel vooroordele in elke datastel teenwoordig sal wees, kan jy met 'n eksterne verskaffer die koste wat verband hou met die herbewerking of heropleiding van jou model verminder as gevolg van data-afwykings en oormatige taalvooroordele.
'n Ervare verkoper sal jou ook help om tyd te bespaar data-insameling en akkurate aantekening. ’n Eksterne verkoper sal die vereiste taalkundigheid hê om KI-modelle te ontwikkel wat nuwer markte vir jou besigheid kan oopmaak.
'n Verkoper kan hoë kwaliteit, aanpasbare datastelle verskaf wat by jou modelvoorkeure en vereistes pas. Nie alle voorafverpakte data-insameling- en annotasie-oplossings kan in jou guns werk as jy kyk na verbeterde kliëntediens, hoër omskakelingskoerse en verlaagde besigheidskoste nie.
Ons het die gespreksdata wat u KI-model benodig.
As 'n betroubare en ervare verskaffer, Shaip het 'n massiewe versameling van gesprekke KI datastelle vir alle soorte masjienleermodelle. Boonop verskaf ons ook heeltemal pasgemaakte gespreksdata in verskeie tale, dialekte en volkstaal. As jy 'n betroubare en akkurate KI-gebaseerde kletsondersteuningstoepassing wil ontwikkel, het ons al die gereedskap wat jou projek 'n sukses kan maak.
