对话式 AI 完整指南
2023 年终极买家指南
介绍
没有 这几天有人停下来问你上次与聊天机器人或虚拟助手交谈是什么时候？ 取而代之的是，机器一直在播放我们最喜欢的歌曲，快速识别当地的中国地点，该地点可以送货到您的地址并在半夜轻松处理请求。
本指南适用于谁？
这份详尽的指南适用于：
- 所有经常处理大量数据的企业家和个体企业家
- 开始使用流程优化技术的 AI 和机器学习或专业人员
- 打算加快其 AI 模型或 AI 驱动产品上市时间的项目经理
- 以及喜欢深入了解 AI 流程中涉及的层的细节的技术爱好者。
什么是对话式人工智能
对话式 AI 是人工智能的一种高级形式，它使机器能够与用户进行类似人类的交互式对话。 该技术理解和解释人类语言以模拟自然对话。 随着时间的推移，它可以从交互中学习以根据上下文做出响应。
对话式 AI 系统广泛用于跨数字和电信渠道的聊天机器人、语音助手和客户支持平台等应用程序。
近年来，对话式人工智能市场经历了快速增长。 对话式 AI 最初是为娱乐目的而开发的，现已成为数字生态系统不可或缺的一部分。 以下是说明其影响的一些关键统计数据：
- 6.8 年，全球对话式 AI 市场价值 2021 亿美元，预计到 18.4 年将增长到 2026 亿美元，复合年增长率为 22.6%。 到2028年，市场规模有望达到 的美元29.8亿元.
- 尽管流行， 63% 的用户不知道他们在日常生活中使用人工智能。
- A Gartner调查 发现许多企业将聊天机器人确定为他们的主要 AI 应用程序，预计到 70 年将有近 2022% 的白领每天与对话平台进行交互。
- 自大流行以来，会话代理处理的交互量增加了 250% 跨越多个行业。
- 全球使用 AI 进行数字营销的营销人员比例大幅上升，从 29 年的 2018% 增加到 在84 2020％.
- 2022年， 91% 的成人语音助手用户在他们的智能手机上使用对话式 AI 技术。
- 浏览和搜索产品是 热门购物活动 在 2021 年的一项调查中使用语音助手技术在美国用户中进行。
- 在全世界的技术专业人士中，近 80% 使用虚拟助理进行客户服务。
- 到 2024 年，73% 的北美客户服务决策者认为在线聊天、视频聊天、聊天机器人或社交媒体将成为 最常用的客户服务渠道.
- 在 2021 年的一项调查中， 86% 的美国高管同意人工智能将成为他们公司的“主流技术”。
- 截至2022年XNUMX月， 53% 的美国成年人在去年与 AI 聊天机器人进行过客户服务交流。
- 2022年， 3.5十亿 聊天机器人应用程序在全球范围内被访问。
- 前三个原因 美国消费者使用聊天机器人是为了工作时间 (18%)、产品信息 (17%) 和客户服务请求 (16%)。
这些统计数据突显了对话式人工智能在各个行业和消费者行为中的日益普及和影响。
对话式人工智能是如何工作的
对话式 AI 使用自然语言处理 (NLP) 和其他复杂的算法来参与上下文丰富的对话。 当 AI 遇到更广泛的用户输入时，它会提高其模式识别和预测能力。 对话式 AI 与用户互动的过程可以分为四个关键步骤：
第一步：输入集合 – 用户通过文本或语音提供输入。
第二步：输入处理 – 当输入为文本形式时，自然语言理解 (NLU) 用于从单词中提取含义。 对于语音输入，首先采用自动语音识别 (ASR) 将音频转换为可以进一步分析的语言标记。
第 3 步：响应生成 – 自然语言生成技术用于适当地响应用户的询问。
第 4 步：持续改进 – 对话式人工智能系统随着时间的推移分析用户输入，改进他们的响应以确保准确性和相关性。
对话式人工智能的类型
对话式 AI 可以通过满足不同的需求并提供量身定制的解决方案来极大地造福于企业。 对话式 AI 主要分为三种类型：聊天机器人、语音助手和交互式语音响应。 选择正确的模型取决于您的业务目标和用例。
聊天机器人
聊天机器人是基于文本的人工智能工具，可通过消息或网站吸引用户。 它们可以是基于规则的、AI/NLP 驱动的或混合的。 聊天机器人可自动执行客户支持、销售和潜在客户生成任务，同时提供个性化帮助。
语音助理
语音助手 (VA) 通过语音命令实现交互。 它们处理口头语言以实现免提参与，并且存在于智能手机和扬声器中。 VA 在客户支持、预约安排、指导和常见问题解答方面提供协助。
IVR
IVR 是基于规则的电话系统，允许通过语音命令或按键输入进行交互。 它们使呼叫路由、信息收集和自助服务选项自动化。 IVR 可有效处理客户和销售中的大量呼叫。
人工智能和基于规则的聊天机器人之间的区别
| AI/NLP 聊天机器人 | 基于规则的聊天机器人 |
| 理解语音和文本命令并与之交互 | 仅理解文本命令并与之交互 |
| 可以理解上下文并解释对话中的意图 | 可以遵循经过培训的预定聊天流程 |
| 旨在进行对话对话 | 设计为纯粹的导航 |
| 适用于多个界面，例如博客和虚拟助手 | 仅用作聊天支持界面 |
| 可以从互动、对话中学习 | 它遵循一组预先设计的规则，并且必须配置新的更新 |
| 需要大量时间、数据和资源来训练 | 训练更快、成本更低 |
| 可以根据交互提供定制的响应 | 执行可预测的任务 |
| 非常适合需要高级决策的复杂项目 | 更直接和定义明确的用例的理想选择 |
对话式人工智能的好处
会话式 AI 变得越来越先进、直观且具有成本效益，从而在各行各业得到广泛采用。 让我们更详细地探讨这项创新技术的显着优势：
跨多个渠道的个性化对话
对话式 AI 使组织能够通过各种渠道的个性化交互提供一流的客户服务，提供从社交媒体到实时网络聊天的无缝客户之旅。
轻松扩展以管理高呼叫量
对话式 AI 可以根据客户意图、要求、通话历史记录和情绪对交互进行分类，从而帮助客户服务团队应对通话量的突然激增。 这可以实现呼叫的高效路由，确保现场代理处理高价值的交互，而聊天机器人则管理低价值的交互。
提升客户服务
客户体验已成为重要的品牌差异化因素。 对话式人工智能帮助企业提供积极的体验。 它提供即时、准确的查询响应，并使用语音识别技术、情绪分析和意图识别来开发以客户为中心的响应。
支持营销和销售计划
对话式 AI 允许企业创建独特的品牌标识并在市场上获得竞争优势。 企业可以将 AI 聊天机器人集成到营销组合中，以开发全面的买家档案，了解购买偏好，并根据客户需求设计个性化内容。
通过自动化客户服务更好地节省成本
聊天机器人提供成本效益，并预测它们将拯救企业 到 8 年每年将达到 2022 亿美元. 开发聊天机器人来处理简单和复杂的查询可以减少对客户服务代理进行持续培训的需要。 虽然初始实施成本可能很高，但长期收益超过初始投资。
全球影响力的多语言支持
可以对对话式 AI 进行编程以支持多种语言，从而使企业能够满足全球客户群的需求。 这种能力有助于公司为非英语客户提供无缝支持，打破语言障碍并提高整体客户满意度。
改进数据收集和分析
对话式 AI 平台可以收集和分析大量客户数据，提供有关客户行为、偏好和关注点的宝贵见解。 这种数据驱动的方法可帮助企业做出明智的决策、改进营销策略并开发更好的产品和服务。 此外，这种连续的数据流增强了 AI 的学习能力，随着时间的推移会导致更准确、更高效的响应。
24 / 7可用性
对话式人工智能可以提供全天候支持，确保客户在需要时获得帮助，无论时区或公共假期如何。 这种连续可用性对于拥有全球业务的企业或需要在传统工作时间以外提供支持的客户尤为重要。
对话式 AI 示例
许多大大小小的公司都在社交媒体上使用人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手。 这些工具可帮助企业与客户互动、回答问题并快速轻松地提供支持。 这里有些例子：
多米诺骨牌——订单、查询、状态聊天机器人
Domino 的聊天机器人“Dom”可在多个平台上使用，包括 Facebook Messenger、Twitter 和公司网站。
Dom 使客户能够根据自己的喜好下订单、跟踪交货情况并接收定制的比萨饼推荐。 这种人工智能驱动的方法增强了整体客户体验，并使订购流程更加高效。
Spotify – 音乐搜索聊天机器人
Spotify 在 Facebook Messenger 上的聊天机器人帮助用户查找、收听和分享音乐。 聊天机器人可以根据用户偏好、心情或活动推荐播放列表，甚至可以根据要求提供定制的播放列表。
人工智能驱动的聊天机器人让用户可以直接通过 Messenger 应用程序发现新音乐并分享他们最喜欢的曲目，从而提升整体音乐体验。
eBay – 直观的 ShopBot
eBay 的 ShopBot，可在 Facebook Messenger 上使用，帮助用户在 eBay 的平台上寻找产品和交易。 聊天机器人可以根据用户偏好、价格范围和兴趣提供个性化的购物建议。
用户还可以上传他们正在寻找的物品的照片，聊天机器人将使用图像识别技术在 eBay 上寻找相似的物品。 这种基于人工智能的解决方案简化了购物流程，并帮助用户发现独特的商品和便宜货。
缓解会话 AI 中的常见数据挑战
对话式人工智能正在动态地改变人机通信。 许多企业热衷于开发先进的对话式人工智能工具和应用程序，以改变业务的开展方式。 但是，在开发可以促进您与客户之间更好沟通的聊天机器人之前，您必须了解您可能面临的许多发展陷阱。
语言多样性
开发可以满足多种语言的聊天助手具有挑战性。 此外，全球语言的多样性使得开发一个无缝地为所有客户提供客户服务的聊天机器人成为一项挑战。
2022年， 约1.5亿 全球有 1.1 亿人说英语，其次是中文普通话。 尽管英语是全球使用和学习最多的外语，但只有大约 20% 世界人口说它。 它使全球其他人口（80%）说英语以外的语言。 因此，在开发聊天机器人时，还必须考虑语言的多样性。
语言可变性
人类说不同的语言和不同的语言。 不幸的是，机器仍然不可能完全理解口语的可变性，包括情绪、方言、发音、口音和细微差别。
我们的文字和语言选择也反映在我们的打字方式上。 只有当一组注释者在各种语音数据集上训练机器时，机器才能理解和欣赏语言的可变性。
演讲中的活力
开发对话式人工智能的另一个主要挑战是将语音活力带入战斗。 例如，我们在说话时使用了几个填充词、停顿、句子片段和无法辨认的声音。 此外，语音比书面文字复杂得多，因为我们通常不会在每个单词之间停顿并强调正确的音节。
当我们倾听他人的意见时，我们倾向于利用我们一生的经历来推断他们谈话的意图和意义。 因此，即使在模棱两可的情况下，我们也会将其语境化并理解。 然而，一台机器无法达到这种品质。
嘈杂的数据
嘈杂数据或背景噪音是不会为对话提供价值的数据，例如门铃、狗、孩子和其他背景声音。 因此，必须擦洗或过滤 音频文件 并训练 AI 系统识别重要的声音和不重要的声音。
不同语音数据类型的优缺点
构建人工智能驱动的语音识别系统或对话式人工智能需要大量的训练和测试数据集。 然而，访问这些质量可靠且满足您特定项目需求的数据集并非易事。 然而，对于寻找训练数据集的企业来说，有一些选择，每个选择都有优点和缺点。
如果您正在寻找通用数据集类型，则有大量可用的公共演讲选项。 但是，对于更具体且与您的项目要求相关的内容，您可能必须自己收集和自定义它。
专有语音数据
首先要看的是贵公司的专有数据。 但是，由于您拥有使用客户语音数据的合法权利和同意，因此您可以使用这个庞大的数据集来训练和测试您的项目。
优点：
- 没有额外的训练数据收集成本
- 训练数据可能与您的业务相关
- 语音数据还具有自然环境背景声学、动态用户和设备。
缺点：
- 使用此类数据可能会花费您大量的资金来获得记录和使用的许可。
- 语音数据可能有语言、人口统计或客户群限制
- 数据可能是免费的，但您仍需为处理、转录、标记等付费。
公共数据集
如果您不打算使用公共语音数据集，则是另一种选择。 这些数据集是公共领域的一部分，可以为开源项目收集。
优点:
- 公共数据集是免费的，非常适合低预算项目
- 它们可以立即下载
- 公共数据集有各种脚本和非脚本样本集。
缺点:
- 加工和质量保证成本可能很高
- 公共语音数据集的质量差异很大
- 提供的语音样本通常是通用的，因此不适合开发特定的语音项目
- 数据集通常偏向于英语
预打包/现成的数据集
如果公共数据或专有数据，探索预先打包的数据集是另一种选择 语音数据采集 不适合您的需求。
供应商收集了预先打包的语音数据集，用于转售给客户的特定目的。 这种类型的数据集可用于开发通用应用程序或特定目的。
优点:
- 您可以访问适合您特定语音数据需求的数据集
- 使用预先打包的数据集比收集自己的数据集更实惠
- 您也许可以快速访问数据集
缺点:
- 由于数据集是预先打包的，因此不会根据您的项目需求进行定制。
- 此外，该数据集并不是您公司独有的，因为任何其他企业都可以购买它。
选择自定义收集的数据集
在构建语音应用程序时，您需要一个满足您所有特定要求的训练数据集。 但是，您极不可能访问满足项目独特要求的预打包数据集。 唯一可用的选项是创建您的数据集或通过第三方解决方案提供商购买数据集。
您的训练和测试需求的数据集是完全可定制的。 您可以包括语言动态、语音数据多样性以及对各种参与者的访问。 此外，数据集可以扩展以满足您的项目需求。
优点:
- 为您的特定用例收集数据集。 人工智能算法偏离预期结果的机会被最小化。
- 控制和减少 AI 数据中的偏差
缺点:
- 数据集可能既昂贵又耗时； 然而，收益总是大于成本。
对话式 AI 用例
语音数据识别和语音应用的可能性是巨大的，它们正被用于多个行业的大量应用。
智能家电/设备
据报道，在 2021 年语音消费者指数中，接近 66% 来自美国、英国和德国的用户与智能扬声器互动，31% 的用户每天都使用某种形式的语音技术。 此外，电视、灯光、安全系统等智能设备借助语音识别技术响应语音命令。
客户支持
客户支持是语音识别技术最突出的用例之一，因为它有助于以经济实惠且有效的方式改善客户购物体验。
健康护理
对话式 AI 产品的最新发展为医疗保健带来了巨大的好处。 它被医生和其他医疗专业人员广泛用于捕获语音记录、改进诊断、提供咨询和保持医患沟通。
安全应用
语音识别正在以安全应用程序的形式出现另一个用例，其中软件确定个人独特的语音特征。 它允许基于语音匹配进入或访问应用程序或场所。 语音生物识别技术消除了身份盗用、凭证复制和数据滥用。
车载语音指令
车辆，主要是汽车，都有语音识别软件，可以响应语音命令，提高车辆的安全性。 这些对话式 AI 工具接受简单的命令，例如调节音量、拨打电话和选择电台。
使用对话式 AI 的行业
目前，对话式人工智能主要用作聊天机器人。 然而，一些行业正在实施这项技术以获得巨大的利益。 一些使用对话式人工智能的行业是：
健康护理
对话式人工智能正在对医疗保健行业产生巨大影响。 对话式人工智能已被证明对患者、医生、工作人员、护士和其他医务人员有益。
一些好处是
- 患者参与治疗后阶段
- 约会安排聊天机器人
- 回答常见问题和一般查询
- 症状评估
- 识别重症监护患者
- 紧急情况升级
电子商务
对话式人工智能正在帮助电子商务企业与客户互动、提供定制化推荐和销售产品。
电子商务行业正在充分利用这种一流技术的优势。
- 收集客户信息
- 提供相关的产品信息和建议
- 提高客户满意度
- 帮助下订单和退货
- 回答常见问题
- 交叉销售和追加销售产品
银行业
银行业正在部署对话式人工智能工具，以增强客户互动、实时处理请求，并跨多个渠道提供简化和统一的客户体验。
- 允许客户实时查看余额
- 帮助存款
- 协助报税和申请贷款
- 通过发送账单提醒、通知和警报来简化银行流程
保险
与银行业类似，保险业也受到对话式人工智能的数字化驱动并从中受益。 例如，对话式人工智能正在帮助保险业提供更快、更可靠的解决冲突和索赔的方法。
- 提供政策建议
- 更快的理赔
- 消除等待时间
- 收集客户的反馈和评论
- 建立客户对政策的认识
- 管理更快的索赔和更新
夏普祭
在为开发高级人机交互语音应用程序提供优质可靠的数据集方面，Shaip 凭借其成功的部署一直引领市场。 然而，由于聊天机器人和语音助手的严重短缺，公司越来越多地寻求市场领导者 Shaip 的服务，为人工智能项目的训练和测试提供定制的、准确的和高质量的数据集。
通过结合自然语言处理，我们可以帮助开发能够有效模仿人类对话的准确语音应用程序，从而提供个性化体验。 我们使用一系列高端技术来提供高质量的客户体验。 NLP 教机器解释人类语言并与人类互动。
音频转录
Shaip 是领先的音频转录服务提供商，为所有类型的项目提供各种语音/音频文件。 此外，Shaip 提供 100% 人工生成的转录服务，可将音频和视频文件（访谈、研讨会、讲座、播客等）转换为易于阅读的文本。
语音标签
Shaip 通过专业地分离音频文件中的声音和语音并标记每个文件来提供广泛的语音标记服务。 通过准确地分离相似的音频声音并对其进行注释，
说话人分类
Sharp 的专长延伸到通过根据其来源对录音进行分段来提供出色的扬声器分类解决方案。 此外，准确识别和分类说话人边界，例如说话人 1、说话人 2、音乐、背景噪音、车辆声音、静音等，以确定说话人的数量。
音频分类
注释从将音频文件分类为预定类别开始。 这些类别主要取决于项目的要求，它们通常包括用户意图、语言、语义分割、背景噪音、发言者总数等。
自然语言话语收集/唤醒词
很难预测客户端在提出问题或发起请求时总是会选择相似的词。 例如，“最近的餐厅在哪里？” “查找我附近的餐厅”或“附近有餐厅吗？”
这三个话语的意图相同，但措辞不同。 通过排列和组合，Shaip 的专家对话 AI 专家将识别所有可能的组合来表达相同的请求。 Shaip 收集和注释话语和唤醒词，重点关注语义、上下文、语气、措辞、时机、压力和方言。
多语言音频数据服务
多语言音频数据服务是 Shaip 的另一项非常受欢迎的产品，因为我们拥有一支数据收集者团队，收集全球 150 多种语言和方言的音频数据。
意图检测
人际互动和沟通通常比我们想象的要复杂得多。 这种与生俱来的复杂性使得训练 ML 模型以准确理解人类语音变得困难。
此外，来自相同人口或不同人口群体的不同人可以不同地表达相同的意图或情绪。 因此，必须训练语音识别系统以识别共同意图，而不管人口统计如何。
为确保您可以训练和开发一流的 ML 模型，我们的言语治疗师提供了广泛而多样的数据集，以帮助系统识别人类表达相同意图的多种方式。
意图分类
类似于从不同的人那里识别相同的意图，您的聊天机器人也应该接受培训，以将客户评论分类为各种类别 - 由您预先确定。 每个聊天机器人或虚拟助手都是为特定目的而设计和开发的。 Shaip 可以根据需要将用户意图分类为预定义的类别。
自动语音识别或 ASR
“语音识别”是指将口语单词转换为文本； 但是，语音识别和说话人识别旨在识别语音内容和说话人的身份。 ASR 的准确性取决于不同的参数，即扬声器音量、背景噪音、录音设备等。
音调检测
人类互动的另一个有趣方面是语气——我们本质上是根据发音的语气识别单词的含义。 虽然我们所说的很重要，但我们如何说这些话也传达了意义。
例如，一个简单的短语，如“多么快乐！” 可以是幸福的感叹，也可以是讽刺的意思。 这取决于语气和压力。
'你在干什么？'
'你在干什么？'
这两个句子都有确切的单词，但是单词的重音不同，从而改变了句子的整个含义。 聊天机器人经过训练可以识别快乐、讽刺、愤怒、恼怒和更多的表达方式。 这就是夏普语言病理学家和注释者的专业知识发挥作用的地方。
音频/语音数据许可
Shaip 提供无与伦比的现成质量语音数据集，可以根据您的项目的特定需求进行定制。 我们的大多数数据集都可以适应每个预算，并且数据可扩展以满足所有未来的项目需求。 我们提供超过 40k 小时的现成语音数据集，涵盖 100 多种语言的 50 多种方言。 我们还提供一系列音频类型，包括自发、独白、脚本和唤醒词。 查看整个 数据目录。
音频/语音数据采集
当缺乏高质量的语音数据集时，最终的语音解决方案可能会出现问题并且缺乏可靠性。 Shaip 是为数不多的提供多语言音频集、音频转录和 注释工具 以及为项目完全可定制的服务。
语音数据可以被视为一个频谱，从一端的自然语音到另一端的非自然语音。 在自然语音中，您让说话者以自发的会话方式说话。 另一方面，当说话者朗读剧本时，不自然的语音听起来会受到限制。 最后，提示说话者在频谱中间以受控方式说出单词或短语。
Sharp 的专业知识扩展到提供超过 150 种语言的不同类型的语音数据集
脚本数据
要求说话者以脚本语音数据格式说出脚本中的特定单词或短语。 这种受控数据格式通常包括说话者从预先准备好的脚本中读取的语音命令。
在 Shaip，我们提供了一个脚本数据集来开发用于多种发音和音调的工具。 好的语音数据应该包括来自不同口音群体的许多说话者的样本。
自发数据
与现实世界的场景一样，自发或会话数据是最自然的语音形式。 数据可以是电话交谈或采访的样本。
Shaip 提供了一种自发的语音格式来开发需要理解上下文对话的聊天机器人或虚拟助手。 因此，该数据集对于开发先进且逼真的基于 AI 的聊天机器人至关重要。
话语数据
Shaip 提供的 utterances 语音数据集是市场上最受欢迎的数据集之一。 这是因为话语/唤醒词会触发语音助手并提示他们智能地响应人类查询。
创译
我们的多语言能力帮助我们提供包含大量语音样本的创译数据集，将短语从一种语言翻译成另一种语言，同时严格保持音调、上下文、意图和风格。
文字转语音 (TTS) 数据
我们提供高度准确的语音样本，帮助创建真实的多语言文本转语音产品。 此外，我们还提供带有准确注释的无背景噪音的音频文件。
语音转文本
Shaip 通过将录制的语音转换为可靠的文本来提供独家的语音到文本服务。 由于它是 NLP 技术的一部分，对于开发高级语音助手至关重要，因此重点是单词、句子、发音和方言。
自定义语音数据收集
语音数据集在开发和部署高级会话 AI 模型中发挥着至关重要的作用。 然而，无论开发语音解决方案的目的是什么，最终产品的准确性、效率和质量都取决于其训练数据的类型和质量。
一些组织对他们需要的数据类型有一个明确的想法。 然而，大多数人并没有完全了解他们的项目需求和要求。 因此，我们必须为他们提供有关音频数据收集的具体想法 Shaip 使用的方法。
人口统计
可以根据项目确定目标语言和人口统计数据。 此外，语音数据可以根据人口特征进行定制，例如年龄、学历等。国家是抽样数据收集的另一个定制因素，因为它们会影响项目的结果。
考虑到所需的语言和方言，根据所需的熟练程度（母语或非母语水平的扬声器）收集和定制指定语言的音频样本。
集合大小
音频样本的大小在确定项目的性能方面起着至关重要的作用。 因此，受访者总数 应考虑用于数据收集。 这 话语总数 还应考虑每个参与者或所有参与者的语音重复次数。
数据脚本
脚本是数据收集策略中最关键的元素之一。 因此，确定项目所需的数据脚本至关重要—— 脚本、非脚本、话语或唤醒词。
音频格式
语音数据的音频在开发语音和声音识别解决方案中起着至关重要的作用。 这 音频质量 背景噪声会影响模型训练的结果。
语音数据收集应确保 文件格式、压缩、内容结构，并且可以定制预处理要求以满足项目需求。
音频文件的交付
语音数据收集的一个非常关键的组成部分是根据客户要求交付音频文件。 因此，Shaip 提供的数据分割、转录和标签服务因其基准质量和可扩展性而成为企业最抢手的一些服务。
此外，我们还遵循 文件命名约定 立即使用，并严格遵守交付时间表以实现快速部署。
我们的专长
语言支持
成功案例
我们与一些顶级企业和品牌合作，并为他们提供了最高级别的对话式人工智能解决方案。
我们的一些成功案例包括：
- 我们开发了一个语音识别数据集，其中包含超过 10,000 小时的多语言转录、对话和音频文件，用于训练和构建实时聊天机器人。
- 我们构建了一个高质量的数据集，其中包含 1000 个对话，每个对话 6 回合，用于保险聊天机器人培训。
- 我们的 3000 多名语言专家团队以 1000 种母语提供了超过 27 小时的音频文件和成绩单，用于培训和测试数字助理。
- 我们的注释者和语言专家团队还以超过 20,000 种全球语言快速收集并交付了 27 多个小时的话语。
- 我们的自动语音识别服务是业内最受欢迎的服务之一。 我们提供了可靠标记的音频文件，使用来自不同扬声器组的各种转录和词典确保对发音、语调和意图的特别关注，以提高 ASR 模型的可靠性。
我们的成功故事源于我们团队的承诺，即始终使用最新技术为客户提供最佳服务。 让我们与众不同的是，我们的工作得到了专家注释者的支持，他们提供了无偏见且准确的黄金标准注释数据集。
我们由 30,000 多名贡献者组成的数据收集团队可以获取、扩展和交付有助于快速部署 ML 模型的高质量数据集。 此外，我们在最新的基于人工智能的平台上工作，并有能力比最接近的竞争对手更快地为企业提供加速语音数据解决方案。
总结
老实说，我们相信本指南对您很有帮助，并且您已经回答了大部分问题。 但是，如果您仍然不相信可靠的供应商，请不要再犹豫了。
我们在 Shaip，是一家一流的数据注释公司。 我们拥有该领域的专家，他们以独一无二的方式了解数据及其相关问题。 我们可以成为您理想的合作伙伴，因为我们为每个项目或合作带来了承诺、保密性、灵活性和所有权等能力。
因此，无论您打算获得何种类型的数据注释，您都可以在我们中找到满足您需求和目标的资深团队。 优化您的 AI 模型，以便与我们一起学习。
我们聊聊吧
常见问题
聊天机器人是简单的、基于规则的程序，可以响应特定的输入。 同时，对话式 AI 使用机器学习和自然语言理解来生成更像人类的上下文响应，从而实现与用户的自然交互。
Alexa（亚马逊）和 Siri（苹果）是对话式 AI 的例子，因为它们可以理解用户意图、处理口语并根据上下文和用户历史提供个性化响应。
没有明确的“最佳”对话式 AI，因为不同的平台迎合了独特的用例和行业。 一些流行的对话式 AI 平台包括 Google Assistant、Amazon Alexa、IBM Watson、OpenAI 的 GPT-3 和 Rasa。
对话式人工智能应用程序包括客户支持聊天机器人、虚拟个人助理、语言学习工具、医疗保健建议、电子商务建议、人力资源入职培训和活动管理等。
对话式人工智能工具是支持开发、部署和管理人工智能聊天机器人和虚拟助手的平台和软件。 示例包括 Dialogflow (Google)、Amazon Lex、IBM Watson Assistant、Microsoft Bot 框架和 Oracle 数字助理。