Ang hangin ng pagbabago ay umiihip sa larangan ng Conversational AI. Habang ang SAP Conversational AI ay naging popular na pagpipilian para sa pagbuo ng mga enterprise chatbot, isang bagong alon ng teknolohiya ang nangunguna: Large Language Models (LLMs). Ang SeaChat, isang platform na binuo sa teknolohiya ng LLM, ay nag-aalok ng isang groundbreaking na diskarte, na iniiwan ang mga limitasyon ng mga rule-based engine tulad ng SAP Conversational AI. Handa nang maglayag para sa isang mas nakakaakit na karanasan sa chatbot?
SAP Conversational AI: Isang Workhorse, Ngunit Naka-stuck sa Nakaraan
Ang SAP Conversational AI ay nagtatag ng sarili bilang isang workhorse para sa pagbuo ng mga chatbot sa loob ng SAP ecosystem. Ang integrasyon nito sa mga umiiral na solusyon ng SAP at low-code development environment ay nagpapabilis sa paggawa ng chatbot para sa mga user ng SAP. Narito ang ilan sa mga kalakasan ng SAP Conversational AI:
- SAP Integration: Walang putol na integrasyon sa iba pang mga solusyon ng SAP na nagpapasimple sa pagbuo para sa mga organisasyon na namuhunan na sa SAP ecosystem.
- Low-Code Development: Ang isang visual interface ay nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga chatbot na may kaunting coding, na ginagawang accessible sa mas malawak na hanay ng mga developer.
- Multilingual Support: Nag-aalok ang SAP Conversational AI ng suporta para sa maraming wika, na posibleng magpapalawak ng abot ng iyong chatbot.
Gayunpaman, mayroon ding mga limitasyon ang SAP Conversational AI na maaaring makahadlang sa mga kakayahan ng iyong chatbot:
- Limitadong NLU: Ang pag-unawa sa mga kumplikadong query ng user at pag-angkop sa konteksto ay maaaring maging hamon para sa SAP Conversational AI dahil sa rule-based engine nito.
- Scripted Conversations: Ang mga pag-uusap sa mga chatbot na binuo sa SAP Conversational AI ay maaaring maging matigas at pre-programmed, na kulang sa natural na daloy.
- Potensyal na Vendor Lock-In: Ang matinding pag-asa sa integrasyon ng SAP ay maaaring limitahan ang flexibility at scalability para sa mga negosyo sa labas ng SAP ecosystem.
SeaChat: Paglalayag sa Kinabukasan ng Chatbots
Ang SeaChat, na pinapagana ng teknolohiya ng LLM, ay nag-aalok ng pagbabago ng paradigma sa Conversational AI, na nagtutulak sa iyo na lampasan ang mga limitasyon ng tradisyonal na mga platform ng chatbot:
- Advanced Natural Language Understanding (NLU): Ang SeaChat ay mahusay sa pag-unawa sa mga nuances ng wika ng tao, na nagbibigay-daan dito na magsagawa ng natural at context-driven na mga pag-uusap. Nagbibigay-daan ito sa SeaChat na maunawaan ang intensyon sa likod ng query ng isang user, kahit na ito ay naiiba ang pagkakabuo kaysa sa inaasahan.
- Conversational Learning: Ang SeaChat ay isang patuloy na nag-aaral, patuloy na nagbabago at umaangkop batay sa mga pakikipag-ugnayan ng user. Nagbibigay-daan ito upang hawakan ang lalong kumplikadong mga query sa paglipas ng panahon, na tinitiyak na ang iyong chatbot ay nananatiling epektibo habang ang mga pangangailangan ng iyong mga user ay nagiging mas sopistikado.
- Seamless User Experience: Sa pamamagitan ng pag-unawa sa konteksto at intensyon, pinapalakas ng SeaChat ang isang mas natural na daloy ng pag-uusap, na ginagaya ang pakikipag-ugnayan ng tao. Hindi lamang nito pinapabuti ang kasiyahan ng user kundi maaari rin itong humantong sa mas mataas na pakikipag-ugnayan at mga rate ng conversion.
Narito kung bakit maaaring maging game-changer ang SeaChat para sa iyong Conversational AI, kahit para sa mga user ng SAP:
- Nakakaakit na Pakikipag-ugnayan: Gusto ng mga user ang mga chatbot na parang nakikipag-usap sa isang tao. Ang mga advanced na kakayahan ng NLU ng SeaChat, na pinapagana ng LLM, ay tumutupad sa pangakong ito, na lumilikha ng mas nakakaakit at kasiya-siyang karanasan ng user, anuman ang iyong mga user ay nasa loob ng SAP ecosystem.
- Nabawasan ang Oras ng Pagbuo: Bagama’t ipinagmamalaki ng SAP Conversational AI ang isang low-code interface, ang pagbuo ng mga chatbot gamit ang SeaChat ay madalas na nangangailangan ng mas kaunting coding dahil sa diskarte nitong batay sa LLM. Nagbibigay-daan ito sa mga development team na tumuon sa paggawa ng pangkalahatang karanasan ng user sa halip na malubog sa mga kumplikado ng paggawa ng panuntunan.
- Flexibility Beyond SAP: Hindi tulad ng SAP Conversational AI, hindi limitado ang SeaChat sa SAP ecosystem. Maaari itong isama sa iba’t ibang platform, na nag-aalok ng mas malaking flexibility para sa mga organisasyon na may magkakaibang software landscapes.
Paghahambing ng Feature: SAP Conversational AI vs. SeaChat
Suriin natin nang mas malalim sa isang talahanayan upang makita kung paano nagkukumpara ang SAP Conversational AI at SeaChat:
- Advanced Natural Language Understanding (NLU): Ang visual interface ay nagpapasimple sa paggawa ng chatbot, na nagpapaliit sa pangangailangan para sa coding expertise.
- Conversational Learning: Ang SeaChat ay isang patuloy na nag-aaral, patuloy na nagbabago at umaangkop batay sa mga pakikipag-ugnayan ng user. Nagbibigay-daan ito upang hawakan ang lalong kumplikadong mga query sa paglipas ng panahon, na tinitiyak na ang iyong chatbot ay nananatiling epektibo habang ang mga pangangailangan ng iyong mga user ay nagiging mas sopistikado.
- Seamless User Experience: Ang seamless integration sa iba pang mga serbisyo ng AWS ay nagpapabilis sa pagbuo sa loob ng AWS ecosystem.
Narito kung bakit maaaring maging game-changer ang SeaChat para sa iyong Conversational AI, kahit para sa mga user ng SAP:
- Nakakaakit na Pakikipag-ugnayan: Gusto ng mga user ang mga chatbot na parang nakikipag-usap sa isang tao. Ang mga advanced na kakayahan ng NLU ng SeaChat, na pinapagana ng LLM, ay tumutupad sa pangakong ito, na lumilikha ng mas nakakaakit at kasiya-siyang karanasan ng user, anuman ang iyong mga user ay nasa loob ng SAP ecosystem.
- Nabawasan ang Oras ng Pagbuo: Bagama’t ipinagmamalaki ng SAP Conversational AI ang isang low-code interface, ang pagbuo ng mga chatbot gamit ang SeaChat ay madalas na nangangailangan ng mas kaunting coding dahil sa diskarte nitong batay sa LLM. Nagbibigay-daan ito sa mga development team na tumuon sa paggawa ng pangkalahatang karanasan ng user sa halip na malubog sa mga kumplikado ng paggawa ng panuntunan.
- Flexibility Beyond SAP: Hindi tulad ng SAP Conversational AI, hindi limitado ang SeaChat sa SAP ecosystem. Maaari itong isama sa iba’t ibang platform, na nag-aalok ng mas malaking flexibility para sa mga organisasyon na may magkakaibang software landscapes.
Paghahambing ng Feature: SAP Conversational AI vs. SeaChat
Suriin natin nang mas malalim sa isang talahanayan upang makita kung paano nagkukumpara ang SAP Conversational AI at SeaChat:
SeaChat vs. SAP Conversational AI
Ipinakita ng pag-aaral ang pagkakaiba ng intent/entity based NLU vs. LLM-based NLU sa milyon-milyon: sa mga tuntunin ng mga halimbawa ng pagsasanay, ito ay 630,000 na halimbawa kumpara sa 32 lamang. Ang dramatikong pagbawas na ito sa mga kinakailangan sa data ng pagsasanay ay nagreresulta sa malaking pagtitipid sa gastos para sa mga negosyong gumagamit ng NLU na batay sa GenAI/LLM.
Hatol
Sa larangan ng Conversational AI, lumalabas ang SeaChat bilang nangungunang pagpipilian, na nag-aalok ng tuluy-tuloy na integrasyon, malawak na mga opsyon sa pagpapasadya, at built-in na mga tool sa analytics na lumalampas sa Conversational AI ng SAP. Kung naghahanap ka upang mapataas ang iyong Conversational AI game at magbigay ng pambihirang karanasan ng user, oras na upang gamitin ang SeaChat. Handa nang baguhin ang iyong mga pag-uusap? Gamitin ang SeaChat ngayon at maranasan ang kinabukasan ng Conversational AI.
