對話式AI的世界對於Microsoft與OpenAI日益深入的合作關係的最新消息感到激動。雖然有些人慶祝這一合作的潛力，但在Microsoft內部也有不滿的聲音。據報導，內部人士擔心，會偏離內部AI開發，以推廣OpenAI的產品。
一個特別提到的領域是Microsoft的Azure Bot Service的命運。內部消息來源暗示，它可能“或多或少地消失了”，被OpenAI的解決方案所取代。
Microsoft Bot Framework和Azure AI Bot Service（以及LUIS.ai）是一系列庫、工具和服務的集合，讓您可以構建、測試、部署和管理智能機器人。然而，Bot Framework SDK的GitHub倉庫在2年多的時間裡（截至2024年）除了README之外沒有更新：
對開發者而言，Microsoft Bot 框架的替代方案是什麼？
SeaChat登場：LLM的挑戰者
當Microsoft思考其AI策略時，Seasalt.ai正憑藉其LLM（大型語言模型）驅動的對話平台SeaChat引起關注。SeaChat利用自然語言理解的最新進展，提供比傳統基於規則的聊天機器人更自然和直觀的用戶體驗。
這裡是為什麼SeaChat可能很好地定位來領導對話式AI革命：
- LLM的力量： 利用LLM的力量，促進更細膩的對話。 更準確地理解上下文和意圖。 使用戶互動更自然、更流暢。
- 靈活性： 與用戶互動時適應並學習。 持續提高提供相關和有用回應的能力。 隨著時間處理復雜查詢和請求。
- 無縫整合： 與各種平台和應用無縫整合。 易於在不同渠道部署聊天機器人。 為統一的客戶體驗提供全渠道支持。
- 減少開發時間：以最少的程式碼要求構建複雜聊天機器人。
- 成本效益：消除了大量訓練數據和資源的需要。
- 可擴展性：輕鬆處理高量查詢，不影響性能。
Azure Bot 服務和Microsoft Bot 框架的缺點
雖然Azure Bot Services和Microsoft Bot Framework已經有其用途，但它們帶來一些缺點：
- 基於規則的限制：依賴於預定義的規則可能導致對話僵硬，難以處理意外的用戶輸入。
- 開發複雜性：構建和維護複雜的聊天機器人可能需要相當的程式碼專業知識。
- 有限的可擴展性：管理高量查詢可能成為挑戰，影響性能。
- 整合挑戰：與各種平台整合可能需要額外的開發工作。
- 供應商鎖定：依賴Microsoft的生態系統可能限制了靈活性和未來選擇。
- 與OpenAI的不確定未來：Microsoft轉向OpenAI解決方案創建了對Bot Framework長期支持的不確定性。
傳統意圖/實體基NLU與基於LLM的NLU的比較
研究顯示基於意圖/實體的NLU與基於LLM的NLU之間的差異是以百萬計的。就訓練實例而言，是630,000個實例對比僅32個。這種在訓練數據需求上的劇減轉化為採用GenAI/LLM基礎NLU的業務顯著的成本節省。
SeaChat對比Microsoft Bot 框架
SeaChat-vs-Microsoft Bot 框架
SeaChat能提供更好的對話體驗
SeaChat在對話式AI領域代表了一個顯著的進步，為企業提供了一個強大且多功能的平台，用於創建吸引人且個性化的對話體驗。憑藉其先進的技術、無縫整合和全面的功能集，SeaChat作為一個強大的替代傳統框架如Azure Bot Services和Microsoft Bot Framework的選擇，為AI驅動的互動鋪平了未來的道路。
