對話式AI的世界正響起創新的迴響。雖然Nuance Mix NLU已經證明自己在用於理解用戶意圖上，是一個強大的工具，但大型語言模型(LLMs)的出現提供了一個引人注目的替代方案。SeaChat，一個基於LLM技術的平台，展示了對話式AI潛在的未來。
Nuance Mix NLU：對話應用的基礎
Nuance Mix NLU是許多對話式AI項目的基石。其解讀用戶在各種渠道（文本、語音）內的語句的能力，賦予了企業開發有效的聊天機器人和虛擬助理的能力。
- 全渠道支持：Nuance Mix NLU在不同渠道上運作，提供用戶互動的靈活性。
- 行業專業知識：Nuance在語音識別和NLU領域擁有多年經驗，提供了一個強大的解決方案。
- 定制化：該平台允許開發者根據特定行業需求和術語定制NLU引擎。但它們可能有可擴展性問題。
Nuance Mix NLU的缺點：
- 有限的自然語言理解：Nuance Mix NLU經常在準確理解和解釋用戶輸入方面掙扎，導致用戶體驗挫折和效果降低。
- 複雜的開發過程：使用Nuance Mix NLU構建和部署對話式AI可能既繁瑣又耗時，需要專門的技能和專業知識。
- 缺乏可擴展性：隨著業務規模擴大和互動量增加，Nuance Mix NLU可能難以跟上需求，導致性能問題和可擴展性挑戰。
- 有限的定制選項：Nuance Mix NLU提供有限的定制選項，使企業難以根據其獨特的需求和要求定制對話體驗。
LLM的力量：SeaChat的崛起
SeaChat，由LLM技術驅動，提供了對話式AI的獨特方法：
- 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能夠進行更自然和與上下文相關的對話。
- 學習和適應：SeaChat持續學習並基於用戶互動進行適應，隨著時間提高處理複雜查詢的能力。
- 簡化開發：基於LLM的平台通常比傳統NLU引擎需要更少的程式碼，加速聊天機器人的創建。
綜觀大局
雖然Nuance Mix NLU一直是主導力量，但有理由相信SeaChat的LLM方法可能變得越來越有吸引力：
- 自然對話：用戶通常偏好感覺像自然對話的聊天機器人，這是LLM技術的優勢。
- 開發效率：減少程式碼要求所推動的更快開發周期，可以在當今快節奏的商業環境中成為一個重大優勢。
- 可擴展性潛力：與傳統NLU引擎相比，LLMs可能更容易處理大量查詢。
Nuance Mix NLU與SeaChat的選擇：選擇正確的工具
您的對話式AI項目的理想平台取決於您的特定需求：
- Nuance Mix NLU可能是一個好選擇，如果：
- 您在Nuance生態系統中有現有投資，例如在Genesys Cloud上。
- 需要在自然語言理解和對特定回應的控制之間取得平衡。
- SeaChat可能是一個強有力的競爭者，如果：
- 自然對話流程和開發便利是首要優先事項。
- 您正在尋找一個具有高可擴展性潛力的未來證明解決方案。
- 您願意探索LLM技術的最新進展。
SeaChat vs. Nuance Mix 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。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的景觀不斷演進。雖然Nuance Mix NLU一直是領導者，但像SeaChat這樣基於LLM的解決方案展示了一個自然語言互動成為常態的未來。了解這些發展對於選擇適合您的對話式AI旅程的正確工具至關重要。
