В сфере разговорного ИИ дуют ветры перемен. В то время как SAP Conversational AI был популярным выбором для создания корпоративных чат-ботов, новая волна технологий занимает центральное место: большие языковые модели (LLM). SeaChat, платформа, построенная на технологии LLM, предлагает новаторский подход, оставляя позади ограничения правил-ориентированных движков, таких как SAP Conversational AI. Готовы отправиться в плавание за более увлекательным опытом работы с чат-ботами?
SAP Conversational AI: Рабочая лошадка, но застрявшая в прошлом
SAP Conversational AI зарекомендовал себя как рабочая лошадка для создания чат-ботов в экосистеме SAP. Его интеграция с существующими решениями SAP и среда разработки с низким уровнем кода упрощают создание чат-ботов для пользователей SAP. Вот некоторые сильные стороны SAP Conversational AI:
- Интеграция с SAP: Бесшовная интеграция с другими решениями SAP упрощает разработку для организаций, уже инвестировавших в экосистему SAP.
- Разработка с низким уровнем кода: Визуальный интерфейс позволяет создавать чат-боты с минимальным кодированием, что делает его доступным для более широкого круга разработчиков.
- Многоязычная поддержка: SAP Conversational AI предлагает поддержку нескольких языков, что потенциально расширяет охват вашего чат-бота.
Однако SAP Conversational AI также имеет ограничения, которые могут препятствовать возможностям вашего чат-бота:
- Ограниченное NLU: Понимание сложных запросов пользователей и адаптация к контексту может быть сложной задачей для SAP Conversational AI из-за его правил-ориентированного движка.
- Скриптовые диалоги: Диалоги с чат-ботами, построенными на SAP Conversational AI, могут казаться жесткими и заранее запрограммированными, лишенными естественного потока.
- Потенциальная привязка к поставщику: Сильная зависимость от интеграции SAP может ограничить гибкость и масштабируемость для предприятий за пределами экосистемы SAP.
SeaChat: Прокладывая курс на будущее чат-ботов
SeaChat, основанный на технологии LLM, предлагает смену парадигмы в разговорном ИИ, выводя вас за пределы ограничений традиционных платформ чат-ботов:
- Расширенное понимание естественного языка (NLU): SeaChat превосходно понимает нюансы человеческого языка, что позволяет ему вести естественные и контекстно-ориентированные беседы. Это позволяет SeaChat понимать намерение, стоящее за запросом пользователя, даже если оно сформулировано иначе, чем ожидалось.
- Разговорное обучение: SeaChat — это постоянно обучающаяся система, постоянно развивающаяся и адаптирующаяся на основе взаимодействий с пользователями. Это позволяет ей обрабатывать все более сложные запросы с течением времени, гарантируя, что ваш чат-бот остается эффективным по мере того, как потребности ваших пользователей становятся более сложными.
- Бесшовный пользовательский опыт: Понимая контекст и намерения, SeaChat способствует более естественному потоку разговора, имитируя человеческое взаимодействие. Это не только повышает удовлетворенность пользователей, но также может привести к более высокому уровню вовлеченности и конверсии.
Вот почему SeaChat может стать переломным моментом для вашего разговорного ИИ, даже для пользователей SAP:
- Привлекательные взаимодействия: Пользователи жаждут чат-ботов, которые кажутся разговором с человеком. Расширенные возможности NLU SeaChat, основанные на LLM, выполняют это обещание, создавая более привлекательный и удовлетворительный пользовательский опыт, независимо от того, находятся ли ваши пользователи в экосистеме SAP.
- Сокращенное время разработки: Хотя SAP Conversational AI может похвастаться интерфейсом с низким уровнем кода, создание чат-ботов с помощью SeaChat часто требует еще меньше кодирования благодаря его подходу, основанному на LLM. Это позволяет командам разработчиков сосредоточиться на создании общего пользовательского опыта, а не увязать в тонкостях создания правил.
- Гибкость за пределами SAP: В отличие от SAP Conversational AI, SeaChat не ограничивается экосистемой SAP. Он может интегрироваться с различными платформами, предлагая большую гибкость для организаций с разнообразными программными ландшафтами.
Сравнение функций: SAP Conversational AI против SeaChat
Давайте углубимся в таблицу, чтобы увидеть, как SAP Conversational AI и SeaChat соотносятся:
- Расширенное понимание естественного языка (NLU): Визуальный интерфейс упрощает создание чат-ботов, минимизируя потребность в опыте кодирования.
- Разговорное обучение: SeaChat — это постоянно обучающаяся система, постоянно развивающаяся и адаптирующаяся на основе взаимодействий с пользователями. Это позволяет ей обрабатывать все более сложные запросы с течением времени, гарантируя, что ваш чат-бот остается эффективным по мере того, как потребности ваших пользователей становятся более сложными.
- Бесшовный пользовательский опыт: Бесшовная интеграция с другими сервисами AWS оптимизирует разработку в экосистеме AWS.
Вот почему SeaChat может стать переломным моментом для вашего разговорного ИИ, даже для пользователей SAP:
- Привлекательные взаимодействия: Пользователи жаждут чат-ботов, которые кажутся разговором с человеком. Расширенные возможности NLU SeaChat, основанные на LLM, выполняют это обещание, создавая более привлекательный и удовлетворительный пользовательский опыт, независимо от того, находятся ли ваши пользователи в экосистеме SAP.
- Сокращенное время разработки: Хотя SAP Conversational AI может похвастаться интерфейсом с низким уровнем кода, создание чат-ботов с помощью SeaChat часто требует еще меньше кодирования благодаря его подходу, основанному на LLM. Это позволяет командам разработчиков сосредоточиться на создании общего пользовательского опыта, а не увязать в тонкостях создания правил.
- Гибкость за пределами SAP: В отличие от SAP Conversational AI, SeaChat не ограничивается экосистемой SAP. Он может интегрироваться с различными платформами, предлагая большую гибкость для организаций с разнообразными программными ландшафтами.
Сравнение функций: SAP Conversational AI против SeaChat
Давайте углубимся в таблицу, чтобы увидеть, как SAP Conversational AI и SeaChat соотносятся:
SeaChat против SAP Conversational AI
Исследование показало, что разница между NLU на основе намерений/сущностей и NLU на основе LLM составляет миллионы: с точки зрения обучающих примеров, это 630 000 примеров против всего 32. Такое резкое сокращение требований к обучающим данным приводит к значительной экономии средств для предприятий, внедряющих NLU на основе GenAI/LLM.
Вердикт
В области разговорного ИИ SeaChat становится лучшим выбором, предлагая бесшовную интеграцию, широкие возможности настройки и встроенные аналитические инструменты, которые превосходят SAP Conversational AI. Если вы хотите улучшить свою игру в разговорном ИИ и предоставить исключительный пользовательский опыт, пришло время внедрить SeaChat. Готовы преобразовать свои разговоры? Внедрите SeaChat сегодня и ощутите будущее разговорного ИИ.
