對話式AI領域正在經歷一波創新高潮。雖然Google的Dialogflow一直是構建互動語音和文本界面的基石，一股新的技術浪潮正在引起關注：大型語言模型(LLMs)。SeaChat，一個基於LLM技術的平台，提出了一種突破性的對話式AI方法，超越了像Dialogflow這樣的基於規則的引擎。對於希望提高其聊天機器人效能和用戶體驗的企業來說，遷移到SeaChat可能是一個戰略優勢。

Google Dialogflow：一個成熟的平台，但有局限性

Dialogflow身為一個受信任的聊天機器人製作平台。它的用戶友好界面和預構建的代理使其對開發者尤其是那些剛開始構建聊天機器人的人來說是一個有吸引力的選擇。

這裡是Dialogflow的一些優勢：

• 可及性：直觀的界面簡化了聊天機器人的創建，允許擁有較少程式碼經驗的開發者快速開始。這種易用性使Dialogflow成為原型制作或小規模項目的受歡迎選擇。
• 預構建組件：Dialogflow為常見任務（如安排約會或回答常見問題）提供了一個預構建代理的知識庫。這可以顯著地加快開發過程。
• 與Google Cloud的整合：對於已經投資於Google Cloud生態系統的企業，Dialogflow與其他Google產品的無縫整合簡化了開發和數據管理。

然而，隨著聊天機器人的功能成熟和用戶期望演進，Dialogflow的局限性變得更加明顯：

• 腳本互動：Dialogflow依賴於預定義的意圖和實體，基本上強迫對話沿著一條僵硬、預編程的路徑進行。這可能導致一種僵化和不自然的用戶體驗，無法捕捉到自然語言的細微差別。
• 有限的NLU能力：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：為聊天機器人的未來開闢航道

SeaChat，由LLM技術驅動，提供了對話式AI的範式轉移，推動組織超越基於規則的引擎的限制：

• 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。不同於Dialogflow的腳本互動，SeaChat能夠理解用戶查詢的意圖，即使它以一種意想不到的方式表達。
• 持續學習：SeaChat是一個持續學習者，基於用戶互動不斷進化和適應。這允許它隨著時間處理越來越複雜的查詢，確保您的聊天機器人隨著用戶需求變得更加複雜時仍然有效。
• 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。這不僅提高了用戶滿意度，還可能導致更高的參與度和轉化率。

以下是為什麼SeaChat可以成為您對話式AI的戰略優勢：

• 提升用戶體驗：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：與像Dialogflow這樣的基於規則的引擎相比，使用SeaChat構建聊天機器人通常需要更少的程式碼。這使開發團隊能夠專注於塑造整體用戶體驗，而不是陷入意圖定義和實體管理的複雜性中。
• 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。這使其成為預期顯著增長或經歷不可預測客戶流量波動的企業的理想選擇。

功能比較：Dialogflow與SeaChat

讓我們更深入地通過表格來看看Dialogflow和SeaChat的對比：

SeaChat vs Google-DialogFlow

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Google Dialogflow已經完成了它的使命，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，這將讓保持用戶的參與度及回客率。讓您的聊天機器人與SeaChat一起乘風破浪，迎向未來！