我们都与对话式 AI 应用程序进行过交互，例如 Alexa、Siri 和 Google Home. 这些应用程序使我们的日常生活变得更加轻松和美好。
对话式人工智能正在为现代技术的未来提供动力，并促进人与机器之间的增强通信。 在设计一个高效、准确地工作的无缝聊天助手时，您还应该意识到您可能遇到的许多开发挑战。
在这里，我们将讨论：
- 各种常见的数据挑战
- 这些对消费者有何影响？
- 克服这些挑战的最佳方法等等。
对话式 AI 中的常见数据挑战
根据我们与顶级客户和复杂项目合作的经验，我们为您编制了一份最常见的对话式 AI 数据挑战列表。
语言的多样性
构建一个可以满足语言多样性的基于人工智能的对话式聊天助手是一项重大挑战。
大约有 十亿亿人 以英语为第二语言或母语的人。 这意味着世界上只有不到 20% 的人口会说英语，剩下的人口则使用英语以外的其他语言进行交流。 所以，如果你在做一个会话聊天助手，你还应该考虑语言因素的多样性。
语言动力
任何语言都是动态的，捕捉其活力并训练基于 AI 的机器学习算法并非易事。 方言、发音、俚语和细微差别 会影响 AI 模型的熟练程度。
然而，基于 AI 的应用程序面临的最大挑战是准确破译语言输入中的人为因素。 人类在战斗中带来了感情和情感，这使得人工智能工具难以理解和做出反应。
背景噪音
背景噪音可以是同时对话或其他重叠的声音。
清除您的音频收藏中的干扰背景噪音，例如 门铃、狗吠或孩子 在后台交谈对于应用程序的成功至关重要。
此外，如今人工智能应用程序必须处理同一场所内的竞争语音助手。 发生这种情况时，语音助手很难区分人类语音命令和其他语音助手。
音频同步
在从电话对话中提取数据以训练虚拟助手时，可以让呼叫者和座席在两条不同的线路上。 同步双方的音频以及在不交叉引用每个文件的情况下捕获对话至关重要。
缺乏特定领域的数据
基于 AI 的应用程序还应该处理特定领域的语言。 尽管语音助手在 自然语言处理，尚未证明它们对特定行业语言的主导地位。 例如，通常不会提供有关汽车或金融行业的特定领域问题的答案。
这些挑战如何影响消费者？
对话式 AI 聊天助手可能类似于基于文本的搜索。 但是，两者之间存在基本差异。 在基于文本的搜索支持中，该应用程序提供了用户可以从中选择的相关搜索结果列表，从而为用户提供了选择其中一个选项时急需的灵活性。
然而，在对话式 AI 中，用户通常不会获得超过一个选项，并且他们还希望应用程序能够提供最佳结果。
如果人工智能工具带有数据偏差，结果肯定不会准确或可靠。 结果可能会受到受欢迎程度而不是用户要求的影响，从而使结果变得多余。
解决方案：克服数据收集阶段的挑战
与培训偏见作斗争的第一步是意识和接受。 一旦您知道您的数据集可能充满偏见，您就必须采取纠正措施。
下一步将是主动向用户提供控制以更改设置以直接抵消偏差。 或者，可以将反馈循环到系统中，以主动减轻偏见问题。
减轻背景噪音、同时对话和多人处理需要增强的语音识别技术. 该系统还应该接受培训以理解上下文对话和单词或短语。
当引入该系统来处理未注册的人或声音时，识别非人声音的能力也可以得到增强。
当谈到语言的多样性时，解决方案在于增加用于训练模型的语言数据集的数量。 因此，当企业增加系统数量以迎合大型语言市场时，可以无缝实现语言多样性。
与外部供应商合作的好处
与外部供应商合作有几个好处，因为它们有助于缓解一些对话式数据收集挑战。
与经验丰富的第三方供应商合作可提供更高的成本效率和可靠性。 它具有成本效益 从可靠的供应商处获取高质量的数据集 而不是从开源对话式 AI 训练数据集中获取数据。
尽管每个数据集中都必然存在偏差，但通过外部供应商，您可以降低由于数据差异和过多的语言偏差而返工或重新训练模型的相关成本。
经验丰富的供应商还将帮助您节省时间 数据采集 和准确的注释。 外部供应商将具备开发 AI 模型所需的语言专业知识，从而为您的业务开辟新市场。
供应商可以提供适合您的模型偏好和要求的高质量、可定制的数据集。 在增强客户服务、提高转化率和降低业务成本时，并非所有预打包的数据收集和注释解决方案都对您有利。
我们拥有您的 AI 模型所需的会话数据。
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