您的聊天機器人是否老是重複回應、對話不自然？您是否想為您的客戶提供更自然的聊天體驗？那麼，現在是時候看看SeaChat了，一款建立在大型語言模型(LLMs)之上的強大AI助理產品。雖然IBM Watson NLU一直是文本分析的可靠工具，但SeaChat為對話式AI提供了革命性的方法，將傳統NLU引擎遠遠拋在後面。
IBM Watson NLU：深厚的基礎，有限的延展性
IBM Watson NLU長期以來一直是AI領域有口碑的產品，擅長從文本數據中提取有價值的信息。其識別實體、情感和關係的能力讓企業可以洞察客戶資料和社交媒體對話數據。
以下是IBM Watson自然語言理解(NLU)功能和能力的摘要：
- 文本分析：使用深度學習從非結構化文本數據中提取含義和元數據。
- 語義功能：分析文本的類別、概念、情感、實體、關鍵詞、情緒、關係和語法。
- 語言支持：在多個地點有數據中心且支持根據功能不同的13種語言。
- 部署：防火牆、可建立在多種雲端服務。
- 定制：可以使用Watson知識工作室進行訓練，以理解您業務的語言並提取定制化的洞察。
- 實時洞察：提供工具從大量數據中提取元數據和模式。
- 實體檢測：識別內容中提及的人、地點、事件和其他類型的實體。
- 分類：使用五級分類層次結構對數據進行分類。
- 概念識別：識別內容中未直接提及的高級概念。
- 情感和情緒分析：提取情緒並分析針對特定目標短語或整個文檔的情緒。
- 關係理解：理解內容中兩個實體之間的關係。
- 元數據提取：快速從文檔中提取作者、標題、圖像和出版日期等信息。
- 語法解析：將句子解析為主體-動作-對象形式。
Watson NLU的亮點在於：
- 深度文本分析：從文本中提取大量數據，包括實體、關鍵詞、概念和情感分析。
- 定制：根據您的具體行業和術語定制分析以獲得準確結果。
- 多語言支持：分析多種語言的文本，開啟通往全球受眾的大門。
然而，在打造自然且吸引人的聊天體驗方面，Watson NLU有其限制：
- 有限的對話技能：設計用於文本分析，它難以在流暢的對話中理解上下文和意圖。
- 腳本互動：由Watson NLU驅動的聊天機器人對話可能感覺僵硬且預先腳本化。
- 開發複雜性：構建複雜的聊天機器人需要相當的程式碼專業知識。
SeaChat：為聊天的未來開闢航道
SeaChat，由LLM技術驅動，打破了傳統聊天體驗的模式，提供：
- 先進的自然語言理解(NLU)：LLMs擅長理解人類語言的細微差別，使SeaChat能夠與用戶進行自然、以上下文驅動的對話。
- 對話學習：SeaChat持續學習並基於用戶互動適應，不斷提高其處理複雜查詢的能力。
- 無縫的用戶體驗：通過理解上下文和意圖，SeaChat促進了更自然、人性化的對話互動。
以下是為什麼SeaChat是聊天機器人的未來：
- 自然對話：用戶渴望的是感覺像與真人交談的聊天機器人，這是SeaChat通過LLM技術所提供的。
- 減少開發時間：與NLU引擎相比，使用SeaChat構建聊天機器人需要更少的程式碼，為您節省時間和資源。
- 增長的可擴展性：SeaChat輕鬆處理大量用戶互動，即使在高峰時段也確保平穩運行。
提升您的聊天體驗：SeaChat與IBM Watson NLU的比較
讓我們更深入地通過比較表來看看SeaChat和Watson NLU的對比：
SeaChat vs IBM Watson-NLU
研究已經顯示，基於意圖/實體的NLU與基於LLM的NLU在訓練例子方面的差異是以百萬計的：在訓練數據需求上，是630,000個例子對比僅32個。需要的訓練數據大大減少，在業務採用GenAI/LLM基礎NLU時顯著的成本節省。
SeaChat能提供更好的對話體驗
對話式AI的未來在於自然、吸引人的互動。雖然IBM Watson NLU已經完成了它的使命，SeaChat提供了一種由LLM驅動的革命性方法。考慮將您的聊天機器人升級到SeaChat以獲得更加動態和類人的體驗，這將讓您的用戶保持參與並反覆回來。讓您的聊天機器人與SeaChat一起乘風破浪，迎向未來！
