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提升您的聊天體驗:為什麼SeaChat超越IBM Watson NLU

  • Xuchen Yao
  • Tuesday, Apr 2, 2024
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您的聊天機器人是否老是重複回應、對話不自然?您是否想為您的客戶提供更自然的聊天體驗?那麼,現在是時候看看SeaChat了,一款建立在大型語言模型(LLMs)之上的強大AI助理產品。雖然IBM Watson NLU一直是文本分析的可靠工具,但SeaChat為對話式AI提供了革命性的方法,將傳統NLU引擎遠遠拋在後面。

IBM Watson NLU:深厚的基礎,有限的延展性

IBM Watson NLU長期以來一直是AI領域有口碑的產品,擅長從文本數據中提取有價值的信息。其識別實體、情感和關係的能力讓企業可以洞察客戶資料和社交媒體對話數據。

以下是IBM Watson自然語言理解(NLU)功能和能力的摘要:

  • 文本分析:使用深度學習從非結構化文本數據中提取含義和元數據。
  • 語義功能:分析文本的類別、概念、情感、實體、關鍵詞、情緒、關係和語法。
  • 語言支持:在多個地點有數據中心且支持根據功能不同的13種語言。
  • 部署:防火牆、可建立在多種雲端服務。
  • 定制:可以使用Watson知識工作室進行訓練,以理解您業務的語言並提取定制化的洞察。
  • 實時洞察:提供工具從大量數據中提取元數據和模式。
  • 實體檢測:識別內容中提及的人、地點、事件和其他類型的實體。
  • 分類:使用五級分類層次結構對數據進行分類。
  • 概念識別:識別內容中未直接提及的高級概念。
  • 情感和情緒分析:提取情緒並分析針對特定目標短語或整個文檔的情緒。
  • 關係理解:理解內容中兩個實體之間的關係。
  • 元數據提取:快速從文檔中提取作者、標題、圖像和出版日期等信息。
  • 語法解析:將句子解析為主體-動作-對象形式。

Watson NLU的亮點在於:

  • 深度文本分析:從文本中提取大量數據,包括實體、關鍵詞、概念和情感分析。
  • 定制:根據您的具體行業和術語定制分析以獲得準確結果。
  • 多語言支持:分析多種語言的文本,開啟通往全球受眾的大門。

然而,在打造自然且吸引人的聊天體驗方面,Watson NLU有其限制:

  • 有限的對話技能:設計用於文本分析,它難以在流暢的對話中理解上下文和意圖。
  • 腳本互動:由Watson NLU驅動的聊天機器人對話可能感覺僵硬且預先腳本化。
  • 開發複雜性:構建複雜的聊天機器人需要相當的程式碼專業知識。

SeaChat:為聊天的未來開闢航道

SeaChat,由LLM技術驅動,打破了傳統聊天體驗的模式,提供:

  • 先進的自然語言理解(NLU):LLMs擅長理解人類語言的細微差別,使SeaChat能夠與用戶進行自然、以上下文驅動的對話。
  • 對話學習:SeaChat持續學習並基於用戶互動適應,不斷提高其處理複雜查詢的能力。
  • 無縫的用戶體驗:通過理解上下文和意圖,SeaChat促進了更自然、人性化的對話互動。

以下是為什麼SeaChat是聊天機器人的未來:

  • 自然對話:用戶渴望的是感覺像與真人交談的聊天機器人,這是SeaChat通過LLM技術所提供的。
  • 減少開發時間:與NLU引擎相比,使用SeaChat構建聊天機器人需要更少的程式碼,為您節省時間和資源。
  • 增長的可擴展性:SeaChat輕鬆處理大量用戶互動,即使在高峰時段也確保平穩運行。

提升您的聊天體驗:SeaChat與IBM Watson NLU的比較

讓我們更深入地通過比較表來看看SeaChat和Watson NLU的對比:

SeaChat vs IBM Watson-NLU

SeaChat vs IBM Watson-NLU

研究已經顯示,基於意圖/實體的NLU與基於LLM的NLU在訓練例子方面的差異是以百萬計的:在訓練數據需求上,是630,000個例子對比僅32個。需要的訓練數據大大減少,在業務採用GenAI/LLM基礎NLU時顯著的成本節省。

SeaChat能提供更好的對話體驗

對話式AI的未來在於自然、吸引人的互動。雖然IBM Watson NLU已經完成了它的使命,SeaChat提供了一種由LLM驅動的革命性方法。考慮將您的聊天機器人升級到SeaChat以獲得更加動態和類人的體驗,這將讓您的用戶保持參與並反覆回來。讓您的聊天機器人與SeaChat一起乘風破浪,迎向未來!