對話式 AI 的世界充滿了創新。雖然 Nuance Mix NLU 已將自己確立為理解用戶意圖的強大工具，但大型語言模型 (LLM) 的出現提供了一個引人注目的替代方案。SeaChat 是一個基於 LLM 技術構建的平台，它讓我們得以一窺對話式 AI 的潛在未來。
Nuance Mix NLU：對話式應用程式的基礎
Nuance Mix NLU 是許多對話式 AI 專案的基石。它解釋各種渠道（文本、語音）中用戶話語的能力使企業能夠開發有效的聊天機器人或虛擬助理。
- 全通路支援：Nuance Mix NLU 跨不同通路運行，為用戶互動提供靈活性。
- 產業專業知識：Nuance 在語音識別和 NLU 方面擁有多年經驗，提供強大的解決方案。
- 客製化：該平台允許開發人員根據特定的產業需求和術語客製化 NLU 引擎。但它們可能存在可擴展性問題。
Nuance Mix NLU 的缺點：
- 有限的自然語言理解：Nuance Mix NLU 常常難以準確理解和解釋用戶輸入，導致令人沮喪的用戶體驗和效率降低。
- 複雜的開發過程：使用 Nuance Mix NLU 構建和部署對話式 AI 可能繁瑣且耗時，需要專業的技能和專業知識。
- 缺乏可擴展性：隨著業務規模的擴大和互動量的增加，Nuance Mix NLU 可能難以滿足需求，從而導致性能問題和可擴展性挑戰。
- 有限的客製化選項：Nuance Mix NLU 提供的客製化選項有限，這使得企業難以根據其獨特的需求和要求客製化對話體驗。
LLM 的力量：SeaChat 的崛起
SeaChat，由 LLM 技術提供支持，為對話式 AI 提供了獨特的方法：
- 高級自然語言理解 (NLU)：LLM 擅長理解人類語言的細微差別，使 SeaChat 能夠進行更自然、更具上下文相關性的對話。
- 學習和適應：SeaChat 根據用戶互動不斷學習和適應，隨著時間的推移提高其處理複雜查詢的能力。
- 簡化開發：基於 LLM 的平台通常比傳統的 NLU 引擎需要更少的編碼，從而加速聊天機器人的創建。
展望未來
雖然 Nuance Mix NLU 一直是主導力量，但有理由相信 SeaChat 的 LLM 方法可能會變得越來越有吸引力：
- 自然對話：用戶通常更喜歡感覺像自然對話的聊天機器人，這是 LLM 技術的一個優勢。
- 開發效率：減少編碼要求帶來的更快的開發週期在當今快節奏的商業環境中可能是一個顯著優勢。
- 可擴展性潛力：LLM 可能會比傳統 NLU 引擎更容易處理大量查詢。
Nuance Mix NLU vs. SeaChat：選擇正確的工具
對話式 AI 專案的理想平台取決於您的具體需求：
- Nuance Mix NLU 可能是一個不錯的選擇，如果：
- 您在 Nuance 生態系統中有現有投資，例如在 Genesys Cloud 上。
- 需要在自然語言理解和對特定響應的控制之間取得平衡。
- SeaChat 可能是一個強有力的競爭者，如果：
- 自然對話流程和易於開發是首要任務。
- 您正在尋找具有高可擴展性潛力的面向未來的解決方案。
- 您願意探索 LLM 技術的最新進展。
SeaChat vs. Nuance Mix NLU
研究表明，基於意圖/實體 NLU 與基於 LLM 的 NLU 的差異 高達數百萬：在訓練範例方面，前者為 630,000 個範例，而後者僅為 32 個。訓練數據需求的這種顯著減少轉化為採用基於 GenAI/LLM 的 NLU 的企業的顯著成本節約。
對話式 AI 的演進未來
對話式 AI 的格局不斷演變。雖然 Nuance Mix NLU 一直是領導者，但像 SeaChat 這樣的基於 LLM 的解決方案提供了一個未來的一瞥，在這個未來中，自然語言互動將成為常態。了解這些發展是選擇適合您的對話式 AI 之旅的正確工具的關鍵。