Die Welt der Conversational AI ist in Aufruhr angesichts der jüngsten Nachrichten über die vertiefte Partnerschaft zwischen Microsoft und OpenAI. Während einige das Potenzial dieser Allianz feiern, gibt es innerhalb von Microsoft selbst Bedenken. Interne Quellen berichten von der Sorge, dass die interne KI-Entwicklung zugunsten der OpenAI-Produkte vernachlässigt wird.
Ein Bereich, der besonders erwähnt wird, ist das Schicksal des Azure Bot Service von Microsoft. Interne Quellen deuten darauf hin, dass dieser „so gut wie verschwunden“ sein könnte und durch OpenAI-Lösungen ersetzt wird.
Microsoft Bot Framework und Azure AI Bot Service (sowie LUIS.ai) sind eine Sammlung von Bibliotheken, Tools und Services, mit denen Sie intelligente Bots erstellen, testen, bereitstellen und verwalten können. Das GitHub-Repository für das Bot Framework SDK wurde jedoch seit über 2 Jahren (Stand 2024) außer dem README nicht mehr aktualisiert:
Welche Alternativen haben Entwickler zum Microsoft Bot Framework?
Hier kommt SeaChat: Der LLM-Herausforderer
Während Microsoft über seine KI-Strategie nachdenkt, sorgt Seasalt.ai mit seiner LLM-basierten Conversational-Plattform [SeaChat](https: //chat.seasalt.ai/?utm_source=blog) für Aufsehen. SeaChat nutzt die neuesten Fortschritte im Bereich des Natural Language Understanding und bietet ein natürlicheres und intuitiveres Nutzererlebnis als traditionelle regelbasierte Chatbots.
**Warum SeaChat die Conversational AI-Revolution anführen könnte: **
- LLM-Power: Nutzen Sie die Kraft von LLMs für nuanciertere Gespräche. Versteht Kontext und Intention mit höherer Genauigkeit. Ermöglicht natürlichere und flüssigere Interaktionen.
- Flexibilität: Passt sich an und lernt im Austausch mit Nutzern. Verbessert kontinuierlich die Fähigkeit, relevante und hilfreiche Antworten zu geben. Kann im Laufe der Zeit komplexe Anfragen bearbeiten.
- Nahtlose Integration: Lässt sich problemlos in verschiedene Plattformen und Anwendungen integrieren. Ermöglicht die einfache Bereitstellung von Chatbots über verschiedene Kanäle. Bietet Omnichannel-Support für ein einheitliches Kundenerlebnis.
- Reduzierte Entwicklungszeit: Komplexe Chatbots schneller mit wenig Code erstellen.
- Kosteneffizient: Kein Bedarf an umfangreichen Trainingsdaten und Ressourcen.
- Skalierbarkeit: Kann große Mengen an Anfragen problemlos bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Nachteile von Azure Bot Services und Microsoft Bot Framework
Obwohl Azure Bot Services und Microsoft Bot Framework ihren Zweck erfüllt haben, gibt es einige Nachteile:
- Regelbasierte Einschränkungen: Die Abhängigkeit von vordefinierten Regeln führt zu gestelzten Gesprächen und erschwert die Handhabung unerwarteter Nutzereingaben.
- Entwicklungskomplexität: Der Aufbau und die Wartung komplexer Chatbots erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse.
- Begrenzte Skalierbarkeit: Die Verwaltung großer Mengen von Anfragen kann zur Herausforderung werden und die Leistung beeinträchtigen.
- Integrationsprobleme: Die Integration in verschiedene Plattformen kann zusätzlichen Entwicklungsaufwand erfordern.
- Abhängigkeit vom Anbieter: Die Bindung an das Microsoft-Ökosystem kann die Flexibilität und zukünftige Optionen einschränken.
- Ungewisse Zukunft mit OpenAI: Der Wechsel von Microsoft zu OpenAI-Lösungen schafft Unsicherheit hinsichtlich der langfristigen Unterstützung des Bot Frameworks.
