什么是对话式人工智能？

什么是对话式人工智能？在本文中，了解关于这项人工智能技术的最新进展、其工作原理以及流行的应用案例的所有答案。

近年来，由于在聊天机器人中的应用，对话式人工智能变得流行。这项技术可以在各种网站上找到，用于解决实时客户查询。在本文中，我们将概述什么是对话式人工智能以及它的工作原理。

对话式人工智能解析

对话式人工智能是一种技术，允许人们与机器进行看似真实的人机互动。

与人工客服和呼叫中心不同，对话式人工智能使用虚拟代理和语音助手。在许多网站上，联系中心完全基于对话式人工智能。

为了提供更好的客户体验，对话式人工智能工具处理大量信息以模拟人类语言。为了实现这种对话流程，这种人工智能使用机器学习、大量数据和自然语言处理。

自然语言处理（NLP）处理机器学习算法处理和使用的信息流，以改善客户体验。通过深度学习，平台在模式识别和预测方面变得更好，能够自然地产生响应。

这种人工技术使用两种工具：聊天机器人和对话式人工智能。聊天机器人能够根据预编程脚本发送文本消息。这意味着聊天机器人是基于规则的。与聊天机器人的对话不能超出预编程任务。任何对聊天机器人功能的更新都必须手动完成。

另一方面，对话式人工智能是一个更先进的系统。它能够处理语音或文本命令。作为全渠道，对话式人工智能可以在网站、智能音箱和语音助手上使用。人工智能界面基于语言处理和理解。这意味着系统具有高度的可扩展性，并通过处理上传的信息自动更新。

对话式人工智能如何工作

简单来说，对话式人工智能的工作原理主要依赖于两个功能：机器学习算法和自然语言处理（NLP）。对话式人工智能使用的其他功能包括自动语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）。

机器学习是这项人工智能技术处理信息和改进的方式。对话式人工智能应用程序存储重要数据以增强客户互动并提供适当的响应。

第二个功能是自然语言处理（NLP）。这是人工智能模型理解语言的过程。一旦通过语音识别学会理解语言，它就会进入自然语言生成（NLG）。这就是对话式人工智能应用程序与客户沟通的方式。

NLP包括四个不同的阶段：

1. 输入生成。客户通过对话式人工智能平台提供文本或语音查询。当是通过文本时，可以发送到聊天框或虚拟助手。只有对话式人工智能支持语音命令。
2. 输入分析。如果提示是通过文本，人工智能使用自然语言理解（NLU）来处理信息。当查询是通过语音进行时，人工智能使用自动语音识别和自然语言理解来分析信息。
3. 输出生成。自然输出生成是由人工智能系统生成的响应。在聊天机器人的情况下，响应将是预编程的答案。
4. 强化学习。对话式人工智能解决方案存储接收到的信息并自动优化性能。聊天机器人的更新必须手动完成。

在过去的十年中，人工智能在深度学习方面的进步使系统能够分析和辨别更多数据中的信息。对话式人工智能聊天机器人现在可以记住以前的对话，提高客户参与度和对话体验。

对话式人工智能的应用

对话式人工智能技术常用于客户支持。许多公司，如金融服务和医疗保健，已经包括全渠道聊天机器人以改善用户体验。

人工客服的一个痛点是公司很少提供24小时服务。对话式人工智能的一个好处是它是一种易于使用的自助服务，始终可用以满足客户需求。

其他使用案例包括社交媒体应用和电子商务。这项人工智能技术类似于人类对话，每个问题都能迅速得到回答，以保证客户满意度。

高级对话式人工智能包括亚马逊Alexa和苹果的Siri。与这些虚拟助手的对话流程高度准确，能够响应语音命令并执行简单任务。

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常见问题

对话式AI有哪些例子？

对话式AI的例子包括提供服务的网站上的聊天机器人，以及像Siri、Alexa、Cortana和Google Assistant这样的虚拟助手。

聊天机器人和对话式AI有什么区别？

聊天机器人和对话式AI之间有几个区别。聊天机器人仅支持文本命令，而对话式AI兼容文本和语音命令。

对话式AI是全渠道的，意味着它可以在网站、呼叫中心和智能音箱上使用。聊天机器人只能用于聊天。

对话式AI处理自然语言，而聊天机器人仅使用预设脚本回答问题。

为什么对话式AI很重要？

对话式AI是企业个性化和改善客户体验的绝佳工具。