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SeaChat vs Microsoft Bot Framework vs Azure Bot Services(LUIS.ai)

SeaChat vs Microsoft Bot Framework vs Azure Bot Services(LUIS.ai)

なぜMicrosoft Bot FrameworkとAzure Bot Services(LUIS.ai)は時代遅れなのか?SeaChatを発見しよう―先進的なLLM技術で、繰り返し型チャットボットから脱却し、人間らしい会話を実現。

SeaChat AI Tools LLM Conversational AI NLU

会話型AIの世界は、MicrosoftとOpenAIの提携強化のニュースで賑わっています。この提携の可能性を歓迎する声がある一方、Microsoft内部では懸念も広がっています。社内関係者によれば、OpenAI製品の推進により、社内AI開発が軽視されるのではないかという不安があるようです。

特に注目されているのは、MicrosoftのAzure Bot Serviceの行方です。内部情報によると、同サービスは「ほぼ消滅」し、OpenAIのソリューションに置き換えられる可能性があるとのことです。

Microsoft Bot FrameworkとAzure AI Bot Service(LUIS.aiも含む)は、インテリジェントなボットの構築、テスト、展開、管理を可能にするライブラリやツール、サービスの集合体です。しかし、Bot Framework SDKのGitHubリポジトリは2024年現在、README以外2年以上更新されていません:

Microsoft Bot Frameworkの代替案は?

SeaChat登場:LLMの挑戦者

MicrosoftがAI戦略を模索する中、Seasalt.aiはLLM(大規模言語モデル)を活用した会話型プラットフォーム[SeaChat](https: //chat.seasalt.ai/?utm_source=blog)で新たな波を起こしています。SeaChatは最新の自然言語理解技術を活用し、従来のルールベース型チャットボットよりも自然で直感的なユーザー体験を提供します。

SeaChatが会話型AI革命を牽引する理由:

  • LLMの力: LLMの力を活用し、より微妙な会話を実現。 文脈や意図を高精度で理解。 自然で流暢なユーザーインタラクションを可能に。
  • 柔軟性: ユーザーとの対話を通じて適応・学習。 関連性の高い有益な応答能力を継続的に向上。 複雑な問い合わせにも対応可能。
  • シームレスな統合: 様々なプラットフォームやアプリケーションと簡単に統合。 多様なチャネルへのチャットボット展開が容易。 統一された顧客体験のためのオムニチャネルサポート。
  • 開発時間の短縮: 複雑なチャットボットを最小限のコーディングで迅速に構築。
  • コスト効率: 大量のトレーニングデータやリソース不要。
  • スケーラビリティ: パフォーマンスを損なうことなく大量の問い合わせに対応可能。

Azure Bot ServicesとMicrosoft Bot Frameworkのデメリット

Azure Bot ServicesとMicrosoft Bot Frameworkは一定の役割を果たしてきましたが、いくつかの欠点があります:

  • ルールベースの限界: 事前定義されたルールに依存するため、会話が不自然になり、予期しない入力への対応が困難。
  • 開発の複雑さ: 複雑なチャットボットの構築・維持には高度なコーディングスキルが必要。
  • スケーラビリティの制限: 大量の問い合わせの管理が難しく、パフォーマンスに影響。
  • 統合の課題: 様々なプラットフォームとの統合には追加開発が必要。
  • ベンダーロックイン: Microsoftのエコシステムへの依存が柔軟性や将来の選択肢を制限。
  • OpenAIへのシフトによる不確実性: MicrosoftがOpenAIソリューションへ移行することで、Bot Frameworkの長期的なサポートに不安。

従来のインテント・エンティティ型NLU vs. LLM型NLU

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