Die Winde des Wandels wehen im Bereich der Konversations-KI. Während SAP Conversational AI eine beliebte Wahl für den Aufbau von Unternehmens-Chatbots war, rückt eine neue Welle der Technologie in den Mittelpunkt: Large Language Models (LLMs). SeaChat, eine auf LLM-Technologie basierende Plattform, bietet einen bahnbrechenden Ansatz, der die Einschränkungen regelbasierter Engines wie SAP Conversational AI hinter sich lässt. Bereit, für ein ansprechenderes Chatbot-Erlebnis in See zu stechen?
SAP Conversational AI: Ein Arbeitstier, aber in der Vergangenheit stecken geblieben
SAP Conversational AI hat sich als Arbeitstier für den Aufbau von Chatbots innerhalb des SAP-Ökosystems etabliert. Die Integration in bestehende SAP-Lösungen und die Low-Code-Entwicklungsumgebung optimieren die Chatbot-Erstellung für SAP-Benutzer. Hier sind einige der Stärken von SAP Conversational AI:
- SAP-Integration: Nahtlose Integration mit anderen SAP-Lösungen vereinfacht die Entwicklung für Organisationen, die bereits in das SAP-Ökosystem investiert haben.
- Low-Code-Entwicklung: Eine visuelle Oberfläche ermöglicht den Aufbau von Chatbots mit minimaler Codierung, wodurch sie für ein breiteres Spektrum von Entwicklern zugänglich werden.
- Mehrsprachige Unterstützung: SAP Conversational AI bietet Unterstützung für mehrere Sprachen, was die Reichweite Ihres Chatbots potenziell erweitern kann.
SAP Conversational AI hat jedoch auch Einschränkungen, die die Fähigkeiten Ihres Chatbots beeinträchtigen können:
- Begrenzte NLU: Das Verständnis komplexer Benutzeranfragen und die Anpassung an den Kontext kann für SAP Conversational AI aufgrund ihrer regelbasierten Engine eine Herausforderung darstellen.
- Skriptbasierte Konversationen: Konversationen mit Chatbots, die auf SAP Conversational AI basieren, können sich starr und vorprogrammiert anfühlen, ohne einen natürlichen Fluss.
- Potenzielle Anbieterbindung: Eine starke Abhängigkeit von der SAP-Integration könnte die Flexibilität und Skalierbarkeit für Unternehmen außerhalb des SAP-Ökosystems einschränken.
SeaChat: Einen Kurs für die Zukunft der Chatbots festlegen
SeaChat, angetrieben durch LLM-Technologie, bietet einen Paradigmenwechsel in der Konversations-KI und treibt Sie über die Grenzen traditioneller Chatbot-Plattformen hinaus:
- Erweitertes Natural Language Understanding (NLU): SeaChat zeichnet sich durch das Verständnis der Nuancen der menschlichen Sprache aus, wodurch es natürliche und kontextgesteuerte Gespräche führen kann. Dies ermöglicht es SeaChat, die Absicht hinter der Anfrage eines Benutzers zu verstehen, selbst wenn diese anders formuliert ist als erwartet.
- Konversationslernen: SeaChat ist ein kontinuierlicher Lerner, der sich ständig weiterentwickelt und an Benutzerinteraktionen anpasst. Dadurch kann es im Laufe der Zeit immer komplexere Anfragen bearbeiten, wodurch sichergestellt wird, dass Ihr Chatbot effektiv bleibt, wenn die Bedürfnisse Ihrer Benutzer anspruchsvoller werden.
- Nahtloses Benutzererlebnis: Durch das Verständnis von Kontext und Absicht fördert SeaChat einen natürlicheren Gesprächsfluss, der die menschliche Interaktion nachahmt. Dies verbessert nicht nur die Benutzerzufriedenheit, sondern kann auch zu einer höheren Engagement- und Konversionsrate führen.
Hier erfahren Sie, warum SeaChat ein Game-Changer für Ihre Konversations-KI sein kann, selbst für SAP-Benutzer:
- Ansprechende Interaktionen: Benutzer sehnen sich nach Chatbots, die sich anfühlen, als würden sie mit einer Person sprechen. Die fortschrittlichen NLU-Funktionen von SeaChat, die auf LLMs basieren, erfüllen dieses Versprechen und schaffen ein ansprechenderes und zufriedenstellenderes Benutzererlebnis, unabhängig davon, ob Ihre Benutzer sich innerhalb des SAP-Ökosystems befinden.
- Reduzierte Entwicklungszeit: Während SAP Conversational AI eine Low-Code-Oberfläche bietet, erfordert der Aufbau von Chatbots mit SeaChat aufgrund seines LLM-basierten Ansatzes oft noch weniger Codierung. Dies ermöglicht es Entwicklungsteams, sich auf die Gestaltung des gesamten Benutzererlebnisses zu konzentrieren, anstatt sich in den Feinheiten der Regelerstellung zu verlieren.
- Flexibilität jenseits von SAP: Im Gegensatz zu SAP Conversational AI ist SeaChat nicht auf das SAP-Ökosystem beschränkt. Es kann in verschiedene Plattformen integriert werden und bietet so eine größere Flexibilität für Organisationen mit unterschiedlichen Softwarelandschaften.
Ein Funktionsvergleich: SAP Conversational AI vs. SeaChat
Lassen Sie uns mit einer Tabelle tiefer eintauchen, um zu sehen, wie SAP Conversational AI und SeaChat abschneiden:
- Erweitertes Natural Language Understanding (NLU): Die visuelle Oberfläche vereinfacht die Chatbot-Erstellung und minimiert den Bedarf an Programmierkenntnissen.
- Konversationslernen: SeaChat ist ein kontinuierlicher Lerner, der sich ständig weiterentwickelt und an Benutzerinteraktionen anpasst. Dadurch kann es im Laufe der Zeit immer komplexere Anfragen bearbeiten, wodurch sichergestellt wird, dass Ihr Chatbot effektiv bleibt, wenn die Bedürfnisse Ihrer Benutzer anspruchsvoller werden.
- Nahtloses Benutzererlebnis: Die nahtlose Integration mit anderen AWS-Diensten optimiert die Entwicklung innerhalb des AWS-Ökosystems.
Hier erfahren Sie, warum SeaChat ein Game-Changer für Ihre Konversations-KI sein kann, selbst für SAP-Benutzer:
- Ansprechende Interaktionen: Benutzer sehnen sich nach Chatbots, die sich anfühlen, als würden sie mit einer Person sprechen. Die fortschrittlichen NLU-Funktionen von SeaChat, die auf LLMs basieren, erfüllen dieses Versprechen und schaffen ein ansprechenderes und zufriedenstellenderes Benutzererlebnis, unabhängig davon, ob Ihre Benutzer sich innerhalb des SAP-Ökosystems befinden.
- Reduzierte Entwicklungszeit: Während SAP Conversational AI eine Low-Code-Oberfläche bietet, erfordert der Aufbau von Chatbots mit SeaChat aufgrund seines LLM-basierten Ansatzes oft noch weniger Codierung. Dies ermöglicht es Entwicklungsteams, sich auf die Gestaltung des gesamten Benutzererlebnisses zu konzentrieren, anstatt sich in den Feinheiten der Regelerstellung zu verlieren.
- Flexibilität jenseits von SAP: Im Gegensatz zu SAP Conversational AI ist SeaChat nicht auf das SAP-Ökosystem beschränkt. Es kann in verschiedene Plattformen integriert werden und bietet so eine größere Flexibilität für Organisationen mit unterschiedlichen Softwarelandschaften.
Ein Funktionsvergleich: SAP Conversational AI vs. SeaChat
Lassen Sie uns mit einer Tabelle tiefer eintauchen, um zu sehen, wie SAP Conversational AI und SeaChat abschneiden:
SeaChat vs. SAP Conversational AI
Studien haben gezeigt, dass der Unterschied zwischen Intent/Entity-basiertem NLU und LLM-basiertem NLU in Millionenhöhe liegt: In Bezug auf Trainingsbeispiele sind es 630.000 Beispiele gegenüber nur 32. Diese drastische Reduzierung der Trainingsdatenanforderungen führt zu erheblichen Kosteneinsparungen für Unternehmen, die GenAI/LLM-basiertes NLU einführen.
Urteil
Im Bereich der Konversations-KI erweist sich SeaChat als die erste Wahl, da es eine nahtlose Integration, umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten und integrierte Analysetools bietet, die SAP Conversational AI übertreffen. Wenn Sie Ihr Konversations-KI-Spiel verbessern und außergewöhnliche Benutzererlebnisse bieten möchten, ist es an der Zeit, SeaChat einzuführen. Bereit, Ihre Gespräche zu transformieren? Führen Sie SeaChat noch heute ein und erleben Sie die Zukunft der Konversations-KI.
