כולנו יצרנו אינטראקציה עם יישומי בינה מלאכותית לשיחה כמו אלקסה, סירי וגוגל הום. יישומים אלה הפכו את חיי היום-יום שלנו להרבה יותר קלים וטובים יותר.
בינה מלאכותית לשיחה מניע את עתיד הטכנולוגיה המודרנית ומאפשרת תקשורת משופרת בין בני אדם למכונות. כשאתה מעצב עוזר צ'אט חלק שעובד בצורה יעילה ומדויקת, עליך להיות מודע גם לאתגרי הפיתוח הרבים שאתה עלול להיתקל בהם.
כאן, אנחנו הולכים לדבר על:
- אתגרי נתונים נפוצים שונים
- כיצד אלו משפיעים על הצרכנים?
- הדרכים הטובות ביותר להתגבר על האתגרים הללו, ועוד.
אתגרי נתונים נפוצים ב-Conversational AI
בהתבסס על הניסיון שלנו בעבודה עם לקוחות מובילים ופרויקטים מורכבים, ריכזנו עבורך רשימה של אתגרי נתוני הבינה המלאכותית הנפוצה ביותר לשיחה.
מגוון שפות
בניית עוזר צ'אט מבוסס בינה מלאכותית שיחה שיכולה לתת מענה למגוון השפות היא אתגר גדול.
יש בערך 1.35 מיליארד אנשים שמדברים אנגלית כשפה שנייה או כשפת אם. המשמעות היא שפחות מ-20% מאוכלוסיית העולם דוברת אנגלית, מה שמשאיר את שאר האוכלוסייה משוחחת בשפות שאינן אנגלית. לכן, אם אתה עושה עוזר צ'אט לשיחה, עליך לשקול גם את המגוון של גורמי השפה.
דינמיות שפה
כל שפה היא דינמית, ולא קל לתפוס את הדינמיות שלה ולהכשיר אלגוריתם למידת מכונה מבוסס AI. דיאלקטים, הגייה, סלנג וניואנסים יכול להשפיע על המיומנות של מודל AI.
עם זאת, האתגר הגדול ביותר עבור אפליקציה מבוססת בינה מלאכותית הוא פענוח מדויק של הגורם האנושי בקלט השפה. בני אדם מביאים רגשות ורגשות במאבק, מה שהופך את זה למאתגר עבור כלי הבינה המלאכותית להבין ולהגיב.
רעש רקע
רעשי רקע יכולים להיות בשיחות בו זמנית או צלילים חופפים אחרים.
קרצוף של אוסף האודיו שלך מרעשי רקע מפריעים כגון פעמוני דלת, כלבים נובחים או ילדים דיבור ברקע הוא קריטי להצלחת היישום.
חוץ מזה, בימינו יישומי בינה מלאכותית צריכות להתמודד עם עוזרי קול מתחרים שנמצאים באותו מקום. זה הופך להיות קשה לעוזרת הקולית להבחין בין פקודות קוליות אנושיות לעוזרות קוליות אחרות כאשר זה קורה.
סינכרון אודיו
בעת חילוץ נתונים משיחה טלפונית כדי להכשיר את העוזר הוירטואלי, ניתן לקיים את המתקשר והסוכן בשני קווים שונים. חיוני שיהיו קטעי אודיו משני הצדדים שיסונכרנו, ושיחות ייקלטו מבלי להצליב כל קובץ.
חוסר בנתונים ספציפיים לתחום
אפליקציה מבוססת בינה מלאכותית צריכה גם לעבד שפה ספציפית לתחום. למרות שהעוזרים הקוליים מפגינים הבטחה יוצאת דופן עיבוד שפה טבעית, זה עדיין לא הוכיח את הדומיננטיות שלהם על שפה ספציפית לתעשייה. לדוגמה, בדרך כלל לא יספק תשובות לשאלות ספציפיות לתחום על תעשיות רכב או פיננסים.
ערכות נתונים קוליות / דיבור / אודיו מהמדף כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית השיחה שלך מהר יותר
כיצד האתגרים הללו משפיעים על הצרכנים?
עוזרי צ'אט בינה מלאכותית לשיחה עשויים להיות דומים לחיפוש מבוסס טקסט. אבל, קיים הבדל בסיסי בין השניים. בתמיכה בחיפוש מבוסס טקסט, האפליקציה מציעה רשימה של תוצאות חיפוש רלוונטיות מהן יכול המשתמש לבחור, מה שמעניק למשתמשים גמישות נחוצה בבחירת אחת מהאפשרויות.
עם זאת, ב-AI לשיחות, המשתמשים בדרך כלל לא מקבלים יותר מאפשרות אחת, והם גם מצפים שהאפליקציה תספק את התוצאה הטובה ביותר.
אם כלי הבינה המלאכותית מגיע עם הטיית נתונים, התוצאה בהחלט לא תהיה מדויקת או אמינה. התוצאות עשויות להיות מושפעות מפופולריות ולא מדרישות המשתמש, מה שהופך את התוצאה למיותרת.
הפתרון: התגברות על האתגרים בשלב איסוף הנתונים
הצעד הראשון במאבק בהטיית הכשרה יהיה מודעות וקבלה. ברגע שאתה יודע שמערכת הנתונים שלך עשויה להיות רצופת הטיות, אתה חייב לנקוט בפעולה מתקנת.
השלב הבא יהיה לספק באופן יזום בקרות למשתמש כדי לשנות את ההגדרות כדי לקזז ישירות את ההטיה. לחלופין, ניתן להכניס משוב למערכת כדי למתן בעיות הטיה באופן יזום.
הפחתת רעשי רקע, שיחות בו-זמנית וטיפול במספר אנשים דורשים טכניקות זיהוי קול משופרות. כמו כן יש לאמן את המערכת להבין את השיחה ההקשרית ואת המילים או הביטויים.
היכולת לזהות קולות לא אנושיים יכולה להשתפר גם כאשר המערכת מופעלת כדי לתת מענה לאנשים או קולות שאינם רשומים.
כשמדובר בגיוון בשפות, הפתרון טמון בהגדלת מספר מערכי הנתונים של השפות המשמשים להכשרת המודל. לכן, כאשר עסקים מגדילים את מספר המערכות כדי לתת מענה לשווקי שפות גדולים, ניתן להשיג גיוון שפות בצורה חלקה.
היתרונות בעבודה מול ספקים חיצוניים
ישנם מספר יתרונות בעבודה עם ספקים חיצוניים, שכן הם עוזרים להפחית חלק מאתגרי איסוף נתוני השיחה.
עבודה עם ספקי צד שלישי מנוסים מציעה יעילות ואמינות גבוהה יותר. זה משתלם ל קבל מערכי נתונים איכותיים מספקים אמינים במקום רכישת איסוף נתונים ממערך נתונים של אימון AI לשיחות בקוד פתוח.
למרות שהטיות חייבות להיות נוכחות בכל מערך נתונים, עם ספק חיצוני, אתה יכול להפחית את העלות הכרוכה בעיבוד מחדש או הדרכה מחדש של המודל שלך בגלל אי-התאמות נתונים והטיות שפה מוגזמות.
ספק מנוסה גם יעזור לך לחסוך זמן איסוף הנתונים והערה מדויקת. לספק חיצוני יהיה מומחיות השפה הנדרשת כדי לפתח מודלים של AI שיכולים לפתוח שווקים חדשים יותר עבור העסק שלך.
ספק יכול לספק מערכי נתונים באיכות גבוהה הניתנים להתאמה אישית המתאימים להעדפות ולדרישות הדגם שלך. לא כל פתרונות איסוף נתונים והערות ארוזים מראש יכולים לעבוד לטובתך כאשר מסתכלים על שירות לקוחות משופר, שיעורי המרה גבוהים יותר וירידה בעלויות העסק.
יש לנו את נתוני השיחה שמודל הבינה המלאכותית שלך צריך.
כספק מהימן ומנוסה, לשייפ יש אוסף עצום של מערכי נתונים של AI לשיחות לכל סוגי המודלים של למידת מכונה. חוץ מזה, אנו גם מספקים נתוני שיחה מותאמים לחלוטין במספר שפות, דיאלקטים ושפות עממיות. אם אתה רוצה לפתח אפליקציית תמיכה בצ'אט מבוססת בינה מלאכותית אמינה ומדויקת, יש לנו את כל הכלים שיכולים להפוך את הפרויקט שלך להצלחה.
