Apakah chatbot Anda terjebak di pulau terpencil dengan respons berulang dan dialog yang tidak alami? Apakah Anda mendambakan pengalaman obrolan yang lebih menarik dan mirip manusia untuk pelanggan Anda? Maka inilah saatnya untuk berlayar menuju masa depan dengan SeaChat, platform canggih yang dibangun di atas Large Language Models (LLM). Meskipun IBM Watson NLU telah menjadi alat yang andal untuk analisis teks, SeaChat menawarkan pendekatan revolusioner untuk AI Percakapan, meninggalkan mesin NLU tradisional di belakangnya.
IBM Watson NLU: Fondasi yang Kuat, tetapi Batasan yang Terbatas
IBM Watson NLU telah lama menjadi pemain yang dihormati di bidang AI, unggul dalam mengekstraksi informasi berharga dari data teks. Kemampuannya untuk mengidentifikasi entitas, sentimen, dan hubungan dalam teks memberdayakan bisnis untuk mendapatkan wawasan dari pertanyaan pelanggan dan percakapan media sosial.
Berikut adalah ringkasan fitur dan kemampuan IBM Watson Natural Language Understanding (NLU):
- Analisis Teks: Menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengekstrak makna dan metadata dari data teks tidak terstruktur.
- Fitur Semantik: Menganalisis teks untuk kategori, konsep, emosi, entitas, kata kunci, sentimen, hubungan, dan sintaksis.
- Dukungan Bahasa: Dihosting di beberapa lokasi dan mendukung 13 bahasa tergantung pada fiturnya.
- Penyebaran: Dapat disebarkan di belakang firewall atau di cloud mana pun.
- Kustomisasi: Dapat dilatih dengan Watson Knowledge Studio untuk memahami bahasa bisnis Anda dan mengekstrak wawasan yang disesuaikan.
- Wawasan Real-Time: Menyediakan alat untuk menarik metadata dan pola dari tumpukan data besar.
- Deteksi Entitas: Mengidentifikasi orang, tempat, peristiwa, dan jenis entitas lain yang disebutkan dalam konten.
- Kategorisasi: Menggunakan hierarki klasifikasi lima tingkat untuk kategorisasi data.
- Identifikasi Konsep: Mengidentifikasi konsep tingkat tinggi yang tidak secara langsung direferensikan dalam konten.
- Analisis Emosi dan Sentimen: Mengekstrak emosi dan menganalisis sentimen terhadap frasa target tertentu atau dokumen secara keseluruhan.
- Pemahaman Hubungan: Memahami hubungan antara dua entitas dalam konten.
- Ekstraksi Metadata: Dengan cepat mengekstrak informasi seperti penulis, judul, gambar, dan tanggal publikasi dari dokumen.
- Penguraian Sintaksis: Menguraikan kalimat ke dalam bentuk subjek-tindakan-objek.
Di sinilah Watson NLU bersinar:
- Analisis Teks Mendalam: Mengekstrak banyak data dari teks, termasuk entitas, kata kunci, konsep, dan analisis sentimen.
- Kustomisasi:: Sesuaikan analisis dengan industri dan terminologi spesifik Anda untuk hasil yang akurat.
- Dukungan Multibahasa: Menganalisis teks dalam berbagai bahasa, membuka pintu bagi audiens global.
Namun, dalam hal menciptakan pengalaman obrolan yang alami dan menarik, Watson NLU memiliki keterbatasan:
- Keterampilan Percakapan Terbatas: Dirancang untuk analisis teks, ia kesulitan memahami konteks dan maksud dalam percakapan yang mengalir.
- Interaksi Berskrip: Percakapan dengan chatbot yang didukung oleh Watson NLU dapat terasa kaku dan terprogram sebelumnya.
- Kompleksitas Pengembangan: Membangun chatbot yang kompleks membutuhkan keahlian coding yang signifikan.
SeaChat: Memetakan Jalur untuk Masa Depan Obrolan
SeaChat, didukung oleh teknologi LLM, mendobrak pola pengalaman obrolan tradisional dengan menawarkan:
- Pemahaman Bahasa Alami Tingkat Lanjut (NLU): LLM unggul dalam memahami nuansa bahasa manusia, memungkinkan SeaChat untuk melakukan percakapan yang alami dan berbasis konteks dengan pengguna.
- Pembelajaran Percakapan: SeaChat terus belajar dan beradaptasi berdasarkan interaksi pengguna, terus meningkatkan kemampuannya untuk menangani pertanyaan kompleks.
- Pengalaman Pengguna yang Mulus: Dengan memahami konteks dan maksud, SeaChat mendorong alur percakapan yang lebih alami, meniru interaksi manusia.
Inilah mengapa SeaChat adalah masa depan chatbot:
- Percakapan Alami: Pengguna mendambakan chatbot yang terasa seperti berbicara dengan orang sungguhan, yang disediakan SeaChat melalui teknologi LLM.
- Waktu Pengembangan Berkurang: Membangun chatbot dengan SeaChat membutuhkan lebih sedikit coding dibandingkan dengan mesin NLU, menghemat waktu dan sumber daya Anda.
- Skalabilitas untuk Pertumbuhan: SeaChat dengan mudah menangani volume interaksi pengguna yang besar, memastikan kinerja yang lancar bahkan selama waktu puncak.
Tingkatkan Pengalaman Obrolan Anda: SeaChat vs. IBM Watson NLU
Mari kita selami lebih dalam dengan tabel perbandingan untuk melihat bagaimana SeaChat dan Watson NLU bersaing:
SeaChat vs IBM Watson-NLU
Studi telah menunjukkan perbedaan NLU berbasis intent/entitas vs. NLU berbasis LLM adalah dalam jutaan: dalam hal contoh pelatihan, itu adalah 630.000 contoh versus hanya 32. Pengurangan drastis dalam persyaratan data pelatihan ini berarti penghematan biaya yang signifikan bagi bisnis yang mengadopsi NLU berbasis GenAI/LLM.
Berlayar Menuju Masa Depan Percakapan yang Lebih Menarik
Masa depan AI Percakapan terletak pada interaksi yang alami dan menarik. Meskipun Google Dialogflow telah memenuhi tujuannya, SeaChat menawarkan pendekatan revolusioner yang didukung oleh LLM. Pertimbangkan untuk meningkatkan chatbot Anda ke SeaChat untuk pengalaman yang lebih dinamis dan mirip manusia yang akan membuat pengguna Anda tetap terlibat dan kembali lagi. Biarkan chatbot Anda menunggangi gelombang masa depan dengan SeaChat!
