Call +1-877-731-2882 to Talk to the Seasalt.ai Voicebot to Book a Meeting

開闢新航道:為何SeaChat在打造互動聊天機器人上超越SAP對話式AI

  • Xuchen Yao
  • Tuesday, Apr 2, 2024
blog-image

在對話式AI的領域中,一陣變革的風正在吹拂。雖然SAP對話式AI一直是建構企業型聊天機器人的熱門選擇,但一股新的技術浪潮正慢慢成為新焦點:大型語言模型(LLMs)。基於LLM技術建構的平台SeaChat提供了一種創新性的方法,超越了如SAP對話式AI等基於規則的引擎的種種限制。準備好為更吸引人的聊天機器人體驗揚帆起航了嗎?

SAP對話式AI:困於過去的聊天機器人系統。

SAP對話式AI已經確立了自己在SAP生態系統內構建聊天機器人的地位。它與現有SAP解決方案以及低程式碼開發環境的整合,簡化了SAP用戶在聊天機器人上的創建。以下是SAP對話式AI的一些優勢:

  • SAP整合:與其他SAP解決方案的無縫整合為已經投資於SAP生態系統的組織簡化了開發。
  • 低代碼開發:視覺介面允許以最少的程式碼來建立聊天機器人,使其對廣泛的開發者來說是簡單好上手。
  • 多語言支援:SAP對話式AI支援多國語言,讓您的聊天機器人能觸及更多客群。

然而,SAP對話式AI也限制了聊天機器人的能力:

  • 有限的自然語言理解(NLU):由於其基於規則的引擎,SAP對話式AI對於理解複雜的用戶查詢和適應上下文可能會感到困難。
  • 腳本對話:基於SAP對話式AI構建的聊天機器人對話,會讓對話感覺僵硬且腳本感很重,缺乏自然流暢性。
  • 潛在的供應商鎖定:對SAP整合的重度依賴可能限制了對SAP生態系統以外的業務的靈活性和可擴展性。

SeaChat:新一代聊天機器人,AI助理

SeaChat,由LLM技術驅動,提供了對話式AI的範式轉移,讓您超越傳統聊天機器人平台的限制:

  • 先進的自然語言理解(NLU):SeaChat擅長理解人類語言的細微差別,使其能夠進行自然、基於上下文的對話。這允許SeaChat理解用戶查詢的意圖,即使它的措辭與預期不同。
  • 對話學習:SeaChat是一個持續學習的系統,基於用戶互動不斷進化和適應。這使它能夠隨著時間,處理越來越複雜的查詢,確保您的聊天機器人隨著用戶需求變得更加複雜時仍然有效。
  • 無縫的用戶體驗:通過理解上下文和意圖,SeaChat促進了更自然的對話流動,模仿人類互動。這不僅提高了用戶滿意度,還可能導致更高的參與度和轉化率。

以下是為何即使對SAP用戶來說,SeaChat也能成為您對話式AI的革命性選擇:

  • 更好的對話體驗:用戶渴望的是像與真人交談的聊天機器人。SeaChat先進的NLU能力,由LLMs驅動,實現了這一承諾,無論您的用戶是否在SAP生態系統內,都創造了更吸引人且令人滿意的用戶體驗。
  • 減少開發時間:雖然SAP對話式AI擁有低程式碼介面,但由於其基於LLM的方法,使用SeaChat建構聊天機器人通常不需要任何程式碼。這允許開發團隊專注於塑造整體用戶體驗,而不是陷入創建規則的複雜流程中。
  • 超越SAP的靈活性:不同於SAP對話式AI,SeaChat不限於SAP生態系統。它可以與各種平台整合,提供更大的靈活性。

功能比較:SAP對話式AI與SeaChat AI助理

讓我們更深入地通過表格來看看SAP對話式AI和SeaChat的比較:

  • 先進的自然語言理解(NLU):視覺介面簡化了聊天機器人的創建,最小化了對程式碼專業知識的需求。
  • 對話學習:SeaChat是一個持續學習者,基於用戶互動不斷進化和適應。這使它能夠隨著時間處理越來越複雜的查詢,確保您的聊天機器人隨著用戶需求變得更加複雜時仍然有效。
  • 無縫的用戶體驗:與其他AWS服務的無縫整合,簡化了在AWS生態系統內的開發。

以下是為何即使對SAP用戶來說,SeaChat也能成為您對話式AI的革命性選擇:

  • 吸引人的互動:用戶渴望的是感覺像與人交談的聊天機器人。SeaChat的先進NLU能力,由LLMs驅動,兌現了這一承諾,無論您的用戶是否在SAP生態系統內,都創造了更吸引人且令人滿意的用戶體驗。
  • 減少開發時間:雖然SAP對話式AI擁有低代碼介面,但由於其基於LLM的方法,使用SeaChat構建聊天機器人基本不需要任何編程經驗。這允許開發團隊專注於塑造整體用戶體驗,而不是陷入規則創建的複雜性中。
  • 超越SAP的靈活性:與SAP對話式AI不同,SeaChat不限於SAP生態系統。它可以與各種平台整合,提供更大的靈活性。

功能比較:SAP對話式AI與SeaChat

讓我們更深入地通過表格來看看SAP對話式AI和SeaChat的比較:

SeaChat vs. SAP對話式AI

SeaChat vs. SAP對話式AI

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

在對話式AI的領域中,SeaChat提供無縫整合、廣泛的自定義選項和內置分析工具,超越了SAP的對話式AI。如果您希望提升您的對話式AI的能力並提供卓越的用戶體驗,現在是時候採用SeaChat了。 準備好轉變您的對話了嗎?今天就採用SeaChat體驗對話式AI的未來。