Wir haben alle mit Conversational AI-Anwendungen wie z Alexa, Siri und Google Home. Diese Anwendungen haben unser tägliches Leben so viel einfacher und besser gemacht.
Conversational AI treibt die Zukunft der modernen Technologie voran und erleichtert eine verbesserte Kommunikation zwischen Mensch und Maschine. Beim Entwerfen eines nahtlosen Chat-Assistenten, der effektiv und genau funktioniert, sollten Sie sich auch der vielen Entwicklungsherausforderungen bewusst sein, auf die Sie stoßen könnten.
Hier werden wir darüber sprechen:
- Verschiedene allgemeine Datenherausforderungen
- Wie wirken sich diese auf die Verbraucher aus?
- Die besten Möglichkeiten, diese Herausforderungen und mehr zu meistern.
Gemeinsame Datenherausforderungen in der Conversational AI
Basierend auf unserer Erfahrung in der Arbeit mit Top-Kunden und komplexen Projekten haben wir für Sie eine Liste der häufigsten Herausforderungen bei Konversations-KI-Daten zusammengestellt.
Vielfalt der Sprachen
Die Entwicklung eines KI-basierten Chat-Assistenten für Konversationen, der der Vielfalt der Sprachen gerecht wird, ist eine große Herausforderung.
Es gibt ungefähr 1.35 Milliarden Menschen die Englisch entweder als Zweitsprache oder als Muttersprache sprechen. Das bedeutet, dass weniger als 20 % der Weltbevölkerung Englisch sprechen und der Rest der Bevölkerung sich in anderen Sprachen als Englisch unterhalten muss. Wenn Sie also einen Konversations-Chat-Assistenten erstellen, sollten Sie auch die Vielfalt der Sprachfaktoren berücksichtigen.
Sprachdynamik
Jede Sprache ist dynamisch, und es ist nicht einfach, ihre Dynamik zu erfassen und einen KI-basierten maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren. Dialekte, Aussprache, Slang und Nuancen kann sich auf die Leistungsfähigkeit eines KI-Modells auswirken.
Die größte Herausforderung für eine KI-basierte Anwendung besteht jedoch darin, den menschlichen Faktor in der Spracheingabe genau zu entschlüsseln. Menschen bringen Gefühle und Emotionen in den Kampf, was es für das KI-Tool schwierig macht, zu verstehen und zu reagieren.
Hintergrundgeräusche
Hintergrundgeräusche können in gleichzeitigen Gesprächen oder anderen sich überlagernden Geräuschen auftreten.
Befreien Sie Ihre Audiosammlung von störenden Hintergrundgeräuschen wie z Türklingeln, Hundegebell oder Kinder Gespräche im Hintergrund sind entscheidend für den Erfolg der Bewerbung.
Außerdem müssen sich KI-Anwendungen heutzutage mit konkurrierenden Sprachassistenten auseinandersetzen, die sich auf demselben Gelände befinden. In diesem Fall wird es für den Sprachassistenten schwierig, zwischen menschlichen Sprachbefehlen und anderen Sprachassistenten zu unterscheiden.
Audio-Sync
Beim Extrahieren von Daten aus einem Telefongespräch zum Trainieren des virtuellen Assistenten ist es möglich, den Anrufer und den Agenten auf zwei verschiedenen Leitungen zu haben. Es ist wichtig, Audios von beiden Seiten zu synchronisieren und Gespräche aufzuzeichnen, ohne jede Datei mit Querverweisen zu versehen.
Mangel an domänenspezifischen Daten
Eine KI-basierte Anwendung sollte auch domänenspezifische Sprache verarbeiten. Obwohl Sprachassistenten in Verarbeitung natürlicher Sprache, muss ihre Dominanz gegenüber branchenspezifischer Sprache erst noch beweisen. Zum Beispiel gibt es im Allgemeinen keine Antworten auf domänenspezifische Fragen zur Automobil- oder Finanzbranche.
Sprach-/Sprach-/Audio-Datensätze von der Stange, um Ihr Konversations-KI-Modell schneller zu trainieren
Wie wirken sich diese Herausforderungen auf die Verbraucher aus?
Konversations-KI-Chat-Assistenten können der textbasierten Suche ähneln. Es besteht jedoch ein grundlegender Unterschied zwischen den beiden. Bei der textbasierten Suchunterstützung bietet die Anwendung eine Liste relevanter Suchergebnisse, aus denen der Benutzer auswählen kann, was den Benutzern die dringend benötigte Flexibilität bei der Auswahl einer der Optionen gibt.
Bei einer Konversations-KI erhalten die Benutzer jedoch im Allgemeinen nicht mehr als eine Option, und sie erwarten auch, dass die Anwendung das beste Ergebnis liefert.
Wenn das Tool der künstlichen Intelligenz mit Datenvoreingenommenheit ausgestattet ist, wird das Ergebnis sicherlich nicht genau oder zuverlässig sein. Die Ergebnisse könnten durch Popularität und nicht durch Benutzeranforderungen beeinflusst werden, wodurch das Ergebnis überflüssig wird.
Die Lösung: Überwindung der Herausforderungen während der Datenerfassungsphase
Der erste Schritt zur Bekämpfung von Trainingsbias wäre Bewusstsein und Akzeptanz. Sobald Sie wissen, dass Ihr Datensatz mit Verzerrungen durchsetzt sein könnte, sind Sie verpflichtet, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.
Der nächste Schritt wäre, dem Benutzer proaktiv Steuerelemente bereitzustellen, um die Einstellungen zu ändern, um die Verzerrung direkt auszugleichen. Oder Feedback kann in das System eingespeist werden, um Verzerrungsprobleme proaktiv zu mindern.
Das Abschwächen von Hintergrundgeräuschen, gleichzeitigen Gesprächen und der Handhabung mehrerer Personen erfordert verbesserte Spracherkennungstechniken. Das System sollte auch darauf trainiert werden, die kontextbezogene Konversation und Wörter oder Sätze zu verstehen.
Die Fähigkeit, nichtmenschliche Stimmen zu identifizieren, kann auch verbessert werden, wenn das System eingeführt wird, um nicht registrierte Personen oder Stimmen anzusprechen.
Wenn es um die Vielfalt der Sprachen geht, liegt die Lösung darin, die Anzahl der Sprachdatensätze zu erhöhen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Wenn Unternehmen also die Anzahl der Systeme erhöhen, um große Sprachmärkte bedienen zu können, kann Sprachenvielfalt nahtlos erreicht werden.
Vorteile der Zusammenarbeit mit externen Anbietern
Die Zusammenarbeit mit externen Anbietern bietet mehrere Vorteile, da sie dazu beitragen, einige der Herausforderungen bei der Erfassung von Konversationsdaten zu mindern.
Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Drittanbietern bietet mehr Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit. Es ist kostengünstig zu Holen Sie sich qualitativ hochwertige Datensätze von zuverlässigen Anbietern anstatt die Datensammlung aus Open-Source-Konversations-KI-Trainingsdatensätzen zu erwerben.
Obwohl zwangsläufig in jedem Datensatz Verzerrungen vorhanden sind, können Sie mit einem externen Anbieter die Kosten reduzieren, die mit der Überarbeitung oder Umschulung Ihres Modells aufgrund von Datenabweichungen und übermäßigen sprachlichen Verzerrungen verbunden sind.
Ein erfahrener Anbieter hilft Ihnen auch dabei, Zeit zu sparen Datensammlung und genaue Anmerkung. Ein externer Anbieter verfügt über die erforderliche Sprachkompetenz, um KI-Modelle zu entwickeln, die Ihrem Unternehmen neue Märkte erschließen können.
Ein Anbieter kann qualitativ hochwertige, anpassbare Datensätze bereitstellen, die Ihren Modellpräferenzen und -anforderungen entsprechen. Nicht alle vorgefertigten Datenerfassungs- und Anmerkungslösungen können zu Ihren Gunsten arbeiten, wenn Sie einen verbesserten Kundenservice, höhere Konversionsraten und niedrigere Geschäftskosten betrachten.
Wir haben die Konversationsdaten, die Ihr KI-Modell benötigt.
Als vertrauenswürdiger und erfahrener Anbieter Shaip hat eine riesige Sammlung von Konversations-KI-Datensätze für alle Arten von maschinellen Lernmodellen. Außerdem bieten wir auch vollständig maßgeschneiderte Konversationsdaten in mehreren Sprachen, Dialekten und Umgangssprachen an. Wenn Sie eine zuverlässige und genaue KI-basierte Chat-Support-Anwendung entwickeln möchten, haben wir alle Tools, die Ihr Projekt zum Erfolg führen können.
