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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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竹间智能简仁贤:基于情绪识别打造对话式AI,推进机器人融入商业 | 镁客请讲

在简仁贤看来,开展情感对话式机器人的研究不仅是为了迎合技术的发展,更重要的是推动人工智能融入金融、电商、智能硬件等高价值商业场景。 在电影《Her》中,“Samantha”虽是基于人工智能技术的Chatbot(对话机器人),但是她的“知性和感性”还是感染了不少观众,让人们对于“懂情感的人工智能”有了一种期盼。 “从现在的技术发展看,机器人还无法模拟人类的情感。因为情感与创造力一样,是人工智能无法模仿和计算的。但这不妨碍人工智能通过语义理解、人脸识别、姿态识别、语音识别等方式识别判断人类情感情绪状态,并进行一

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