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人工智能,应该如何测试?(七)大模型客服系统测试

我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人,比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的, 有些机器人有相当程度的知识储备, 比如你去买了一辆车, 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问: 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型,年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息(我们管这些信息叫词槽),所以机器人要先识别用户的意图, 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽(就是信息),然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后, 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题, 比如询问《某个车型如何更换刹车油》,这就要求机器人有相当的知识储备, 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案,而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧, 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的(GPT 只能当面向 C 端用户来用,企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识), 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。

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专访 | 追一科技首席科学家杨振宇:对话机器人里不能「耳闻目览」却又「无所不在」的 AI

机器之心原创 作者:邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像,自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发,而是选择一个具体的需求,然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司,它瞄准的是「对话机器人」这个领域,把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人,再有序集成起来。三月,机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访,我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」,以及在他眼里,深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。

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【独家】微软小冰之父李笛:对话式AI泡沫明显,数据和用量是硬伤

【新智元导读】 微软(亚洲)互联网工程院副院长李笛近日接受新智元独家专访,对当下国内外的对话AI 发展方向和途径提出了许多直接的观点,他认为,国内现在两个主要的竞争对手所做的对话式AI 产品,一个只是管道,没有其他价值,另一个则没有用户量。另外,他还透露了关于“小冰”的一些最新数据。对话的交互被认为是人工智能的下一个重大方向和突破点,现在行业处于什么水平?在技术和产品上需要注意哪些“坑”,李笛有话要说。 微软“人工智能少女”小冰自2014年首次在中国发布以来,经过三年的发展,现在已经成为微信和微博上的著名网

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