聊天機器人的世界正以驚人的速度進化。當Meta/Facebook的wit.ai作為構建語音驅動程式的墊腳石時，一股新的技術浪潮正慢慢成為舞台中的焦點：大型語言模型(LLMs)。SeaChat，一個建立在LLM技術之上的平台，為對話式AI提供了突破性的方法，將意圖式引擎的wit.ai遠遠拋在腦後。是時候考慮為您的聊天機器人進行升級了嗎？
wit.ai：一個簡單的入門點，但範圍有限
wit.ai作為一個用戶友好的平台，常被用於構建基本的語音界面。其專注於意圖識別的技術讓開發者能夠快速開始，並簡單的應用。
這裡是wit.ai的一些優點：
- 可及性：直觀的界面簡化了基本語音界面的創建，使其成為初學者或小規模項目的好選擇。
- 專注於意圖識別：從口語中提取用戶意圖是wit.ai功能的核心。這對於僅需簡單用戶輸入的任務可能很有幫助。
- 免費方案：wit.ai提供免費方案，使其成為預算有限或實驗語音應用的開發者的人選。
然而，隨著您的聊天機器人項目在複雜性上的增長，wit.ai的限制變得明顯：
- 有限的自然語言理解(NLU)：理解人類語言和上下文的細微差別超出了wit.ai的能力所及。這導致了一種僵硬和不自然的對話流。
- 腳本互動：wit.ai主要依賴於預定義的意圖，迫使對話沿著一條僵硬的路徑進行。這無法捕捉到口語的動態特性。
- 可擴展性問題：在處理大量用戶互動時性能可能下降，阻礙成長潛力。
SeaChat：為對話式AI的未來開闢航道
SeaChat，由LLM技術驅動，在對話式AI中提供了一個巨大的飛躍，將wit.ai的限制拋在了身後：
- 先進的自然語言理解(NLU)：SeaChat擅長理解人類語言的細微差別，使其能夠進行自然且以上下文為驅動的對話。
- 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促進了更自然的對話流動，模仿人類互動。
以下是為什麼SeaChat能提升您的對話式AI：
- 增強用戶參與度：用戶渴望的是感覺像與真人交談的聊天機器人。SeaChat的先進NLU能力，由LLMs驅動，實現了這一承諾，創造了更吸引人且令人滿意的用戶體驗。
- 減少開發時間：與如wit.ai這樣的基於意圖的引擎相比，使用SeaChat構建聊天機器人通常需要更少的程式碼。這釋放了開發資源以構建堅固的功能。
- 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。這使其成為擁有高成長潛力的企業的理想選擇。
功能比較：wit.ai與SeaChat
讓我們更深入地通過表格來看看wit.ai和SeaChat的對比：
SeaChat vs. Meta (Facebook) wit.ai
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。這種在訓練數據需求上的劇烈減少轉化，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wit.ai作為一個基本語音界面構建器已經完成了它的使命，但SeaChat提供了一種由LLMs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。
