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文本转语音 (TTS) 数据解决方案具有多种优势。但是，其实施需要提供准确且广泛的数据集。在 Shaip，我们使用专家精选的文本转语音数据集，这可以帮助您构建涵盖全球语言的高级 TTS 解决方案。
大型语言模型 (LLM) 为构建高质量数据集提供了基础，并确保它们随后用于创建支持 NLP 的生成式 AI 模型。在数据驱动的世界中，正确的训练数据对于取得各种形式的成功至关重要。
使用 LLM 构建高质量数据集是一种变革性方法，它将语言模型的强大功能与传统的数据集创建技术相结合。通过利用 LLM 进行数据获取、预处理、增强、标记和评估，研究人员可以更有效地构建稳健且多样化的数据集。
由于定制的语音命令数据集，AI 模型可以更有效地理解上下文，从而提高交互的直观性和人性。通过添加特定领域的命令、地区口音和行业特定术语，AI 可以更好地识别和正确反应。
保持领先地位的最佳方法之一是随时了解 LLM 领域的最新进展和发展。这对于网络安全来说尤其重要。你对这个主题的了解越广泛，你就能想出越多的指标和技术来监控你的模型。
如果您正在寻找高质量的数据集来训练您的模型，我们建议您与我们联系，讨论您的范围。无论需求规模如何，我们都会开始为您的愿景寻找和提供高质量的定制语音命令数据集。
这个类比在与火的比较中是有效的，因为当火被发现时，人们害怕它。他们认为火是世界末日的象征，能够造成破坏。只有当我们人类努力驯服火时，进化才得以实现。
Shaip 代表着一支才华横溢的专家团队，他们在人工智能及其应用如何改变您的组织方面拥有丰富的知识。利用我们对人工智能的理解，特别是文本转语音功能，基于准确和广泛的数据构建人工智能程序，使您能够个性化人工智能的使用并获得最佳结果。
只要公司了解人工智能的实施方式，人工智能就会为保险业带来一些全面的优势。如果索赔处理、保费设置和损坏检测等任务得到简化，它还可以帮助客户服务，提高整体满意度。
数据去标识化对于保护医疗保健中的个人身份信息至关重要，符合 HIPAA 和 GDPR 等监管要求。这些特色工具包括 IBM InfoSphere Optim、Google Healthcare API、AWS Comprehend Medical、Shaip 和 Private-AI，为有效的数据脱敏提供了多种解决方案。
生成式人工智能具有一些强大的特性和功能，可以彻底改变客户服务支持系统。如果生成式人工智能能够及时解决客户的问题，它还可以取代代理成为第一响应者，并像人类一样与客户沟通。
数据去识别化是确保保护未经授权的访问和非法使用个人数据的关键程序。对于医疗保健数据尤其重要，此过程可确保除与数据密切相关的人员之外的个人不会掌握任何个人身份信息。
对话式和生成式人工智能正在以独特的方式改变我们的世界。 对话式人工智能使与机器的对话变得简单而有用，从而改善客户支持和医疗保健服务。 另一方面，生成式人工智能是一个创造性的动力源。 它在艺术、音乐等方面发明了新的原创内容。 了解这些人工智能类型是明智商业、道德和创新决策的关键。
生成式人工智能正在重塑银行和金融服务的格局，提高效率，增强安全性，并为客户和机构提供个性化体验。 随着技术的不断进步，其对金融行业的影响可能会越来越大，从而迎来创新和优化的新时代。
自然语言处理 (NLP) 在医疗保健和制药行业的应用在很大程度上基于对非结构化数据的分析。 借助相关信息，医疗机构可以发挥多种优势，为患者提供更好的医疗服务。
未来几年，用户生成内容的数量和频率将会增加。 如今，客户可以使用创新工具，了解有关品牌的一切。 如果与现有客户、新客户和潜在客户互动对于品牌至关重要，那么监控和调整内容对于塑造积极形象至关重要。
自然语言处理（NLP）在所有行业中掀起了一场信息提取和分析革命。 这项技术的多功能性也在不断发展，以提供更好的解决方案和新应用。 NLP在金融领域的应用并不局限于我们上面提到的应用。 随着时间的推移，我们可以使用这项技术及其技巧来完成更复杂的任务和操作。
人工智能在医疗保健领域应用的核心是数据及其正确分析。 利用医疗保健专业人员提供的这些数据和信息，人工智能工具和技术能够在诊断、治疗、预测、处方和成像方面提供更好的医疗保健解决方案。
命名实体识别是一项重要技术，为高级机器理解文本铺平了道路。 虽然开源数据集各有优缺点，但它们对于训练和微调 NER 模型很有帮助。 合理选择和运用这些资源可以显着提升NLP项目的成果。
生成式人工智能是一个令人兴奋的前沿领域，它正在重新定义技术和创造力的界限。 从生成类似人类的文本到创建逼真的图像、增强代码开发，甚至模拟独特的音频输出，其现实世界的应用程序既多样化又具有变革性。
Shaip 在提供对人工智能和机器学习 (ML) 模型至关重要的一流医疗保健和医疗数据方面处于领先地位。 如果您正在开展医疗保健人工智能项目或需要特定的医疗数据，Shaip 是完美的合作伙伴。
正如我们在上述示例中探讨的那样，情绪分析在从客户服务到政治的各种应用中具有巨大的潜力。 它使组织能够释放主观数据的力量，并将非结构化文本转化为可操作的见解。
医疗保健中自然语言处理的用例是巨大的和变革性的。 通过利用人工智能、机器学习和对话式人工智能的力量，NLP 正在彻底改变医疗保健专业人员处理患者护理的方式。 它使医疗工作流程更加高效，并改善了患者的整体治疗效果。
总而言之，医疗保健领域充满了渴望再次改变世界各地人们生活的患者和医生。 访问大数据集是一种方式 人工智能将继续证明自己是医学的未来。 随着我们朝着每个人日益互联的未来迈进，研究人员和开发人员都应该利用这些独特的数据集来提高我们对临床试验和患者护理的理解。
未来五年将带来更精简的 AI 体验、增强这些交互的安全功能等。 未来几年的对话式 AI 趋势将比以往任何时候都更加光明和更容易获得。
这些变化正在进行中，将带来更可靠、更有利可图的未来，从而提供更好的用户体验。 有了这些变化，再加上从其他公司的错误中吸取教训的能力，BFSI 行业将继续快速朝着使用面部识别的方向发展——对所有相关机构来说，这是一个更有效、更安全的最终目标。
语音搜索是一个新兴的技术领域。 随着它在人工智能、自然语言处理和机器学习方面的能力越来越强，它正在缓慢但肯定地迈出一大步。 现在存在的人工智能类型是没有感觉的； 这些语音助手是让我们的生活更美好、更简单、更高效的工具。
语音识别技术可能会以多种方式彻底改变医疗保健行业。 通过实现更快、更准确的文档记录、降低错误风险并提高患者参与度，语音识别技术可以帮助医疗保健提供者提供更优质的护理。
银行在实施人工智能技术时将获得积极的体验。 这是基于对已经在其业务流程中使用人工智能的公司的采访。 只要建立保障措施以确保客户数据安全和可自动监管的道德标准，银行就应该在其系统中实施人工智能。
机器学习对呼叫中心市场的影响是真实且可衡量的。 实时数据捕获和机器学习已经结合，以实现更高效的呼叫中心。 此外，基于语音的解决方案在整个北美地区有所增加，并继续在全球范围内传播。
语音识别技术在医疗保健中变得越来越重要，医生和护士越来越依赖它来处理他们的许多专业职责。 虽然在我们看到这项技术在医院、临床环境和医生办公室广泛使用之前，仍有许多问题需要解决，但早期迹象表明前景广阔。
视频注释技术旨在确保零售 AI 系统和客户的安全。 视频注释软件是实现这一目标的好方法，它可以让人们在零售环境中目睹可疑情况时快速轻松地向当局发出警报； 帮助 AI 系统从过去的经验中学习，以便他们可以调整自己的反应，以便更好地了解什么是正常行为。
面部识别的用例在存储和检索数据时可以创造奇迹，但它们也带来了一个有趣的道德困境。 使用这样的技术有意义吗？ 有些人认为答案是否定的，尤其是在面部识别侵犯隐私方面。 其他人引用了这些新工具的使用，这就是为什么您可能不想不惜一切代价避免使用这项技术的原因。
自定义唤醒词可以帮助您的品牌个性化并使其从竞争对手中脱颖而出。 选择自定义唤醒词时需要考虑很多因素。 但是，如果您想在当今竞争激烈的商业世界中脱颖而出，那么付出额外的努力来确保您的语音助手听起来独一无二是值得的。
新的语音技术进步将继续存在。 它们只会越来越受欢迎，现在正是引领潮流并开始为驾驶员创造创新语音体验的最佳时机。 随着汽车制造商将语音识别集成到他们的汽车中，这为该技术及其用户开辟了一个充满可能性的新世界。
很明显，食品人工智能将对我们的饮食方式产生巨大影响。 从快餐连锁店转向更多可定制的菜单，到一系列新的、创新的餐厅，技术有无数的机会来简化我们的饮食体验和提高我们的食物质量。 随着人工智能和机器学习算法的进步，我们可以期待智能食品 AI 对我们的健康和食品系统的整体生态影响产生积极影响。
保险业历来对技术进步持保守态度，对采用新技术犹豫不决。 然而，时代在变，人工智能（AI）越来越受到保险公司的关注，他们开始意识到人工智能在其运营中可以发挥的重要作用。
银行业务已经不像以前那样了。 我们大多数人都需要快速、高效、完美无瑕的银行服务，这些服务既方便又可靠，最重要的是。 只有转向可以提供这些东西的数字银行渠道才有意义。 事实证明，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 驱动的虚拟助手可以做到这一点。
您是否曾经不得不将重要的电子邮件翻译成另一种语言？ 如果是这样，知道某人的电子邮件回复服务无法快速为您翻译您的电子邮件，您会感到沮丧。 如果沟通是任何组织的关键，这可能会特别令人沮丧。
嘿 Siri，你能在我这里搜索一篇介绍对话式 AI 热门趋势的好博文吗？ 或者，Alexa，你能不能简单地给我播放一首歌，让我从平凡的日常任务中解脱出来。 好吧，这些不仅仅是修辞，而是标准的客厅讨论，验证了一个称为对话人工智能的概念的整体影响。
OCR 或光学字符识别是一种阅读和理解文档的有趣方式。 但为什么它甚至有意义？ 让我们来了解一下。 但在我们继续之前，我们需要了解一个不太常见的机器学习术语：RPA（机器人流程自动化）。
铁的事实是，您收集的训练数据的质量决定了您的语音识别模型甚至设备的质量。 因此，有必要与经验丰富的数据供应商联系，以帮助您轻松完成整个过程，尤其是在训练模型或相关算法需要收集、注释和其他熟练策略时。
注入机器的能力——使它们能够以最人性化的方式进行交互——具有不同的高度。 然而，问题仍然存在，对话式人工智能如何实时工作，以及什么样的技术正在为其存在提供动力。
当我们谈论光学字符识别 (OCR) 时，它是人工智能 (AI) 的一个领域，专门与计算机视觉和模式识别相关。 OCR 是指从图像、pdf、手写笔记和扫描文档等多种数据格式中提取信息并将其转换为数字格式以进行进一步处理的过程。
驾驶员监控系统是一项先进的安全功能，它利用安装在仪表板上的摄像头来监控驾驶员的警觉性和困倦程度。 如果驾驶员昏昏欲睡和分心，驾驶员监控系统会发出警报并建议休息一下。
自然语言处理是人工智能的一个子领域，能够分解人类语言并将其原理提供给智能模型。 您是否计划使用 NLP 作为您的模型训练技术？ 继续阅读以了解解决这些问题的挑战和解决方案。
最重要的是，对话式 AI 使用机器学习数据集不断从以前的经验中学习，以提供实时洞察力和出色的客户服务。 此外，对话式人工智能不仅可以手动理解和响应我们的查询，还可以连接到其他人工智能技术，如搜索和视觉，以快速跟踪流程。
人工智能使机器更智能，时期！ 然而，他们这样做的方式与相关的垂直领域一样不同且有趣。 例如，如果您要设计和开发诙谐的聊天机器人和数字助理，自然语言处理之类的东西就会派上用场。 同样，如果您想让保险行业对用户更加透明和包容，计算机视觉是您必须关注的 AI 子领域。
机器可以通过简单地扫描面部来检测情绪吗？ 好消息是他们可以。 而坏消息是，市场在成为主流之前还有很长的路要走。 然而，障碍和采用挑战并没有阻止人工智能布道者将“情绪检测”放在人工智能地图上——相当积极。
计算机视觉不像自然语言处理等其他人工智能应用程序那样广泛。 然而，它正在慢慢上升，使 2022 年成为大规模采用令人兴奋的一年。 以下是一些流行的计算机视觉潜力（主要是领域），预计企业将在 2022 年更好地探索这些潜力。
世界各地的企业正在从纸质文档过渡到数字数据处理。 但是，什么是 OCR？ 它是如何工作的？ 在哪些业务流程中可以利用它来发挥其优势？ 让我们深入研究这篇文章，了解 OCR 带来的好处。
答案是自动语音识别 (ASR)。 将口语转化为书面形式是一个巨大的进步。 自动语音识别 (ASR) 是一种趋势，将在 2022 年引起轰动。语音助手的增长得益于内置语音助手智能手机和 Alexa 等智能语音设备。
您是否正在寻找最佳人工智能模型背后的大脑？ 好吧，向数据注释者鞠躬。 尽管数据注释在准备与每个 AI 驱动的垂直领域相关的资源方面处于中心位置，但我们仍将探索这个概念并从医疗保健 AI 的角度了解更多关于标签主角的信息。
如果购物者在结账时只通过代表一张脸而不是任何卡或钱包来支付账单，您是否觉得这很有趣？ 面部识别允许零售商根据他们过去的购买来分析购物者的情绪和偏好。
随着全球数字支付的兴起，金融机构如何确保最大的销售转化率和支付接受度，以及最小化风险敞口？ 听起来很吓人？ 在高度依赖数据处理和信息保持边缘优势并了解客户的自然细微差别以提供及时解决方案的金融行业中，需要人工智能相关技术。
作为人工智能的一个分支，NLP 就是让机器对人类语言做出响应。 谈到它的技术方面，NLP 非常恰当地使用计算机科学、语言学、算法和整体语言结构来使机器变得智能。 主动和直观的机器，无论何时建成，都可以从语音甚至文本中提取、分析和理解真正的含义和上下文。
这就是医学图像注释可以发挥作用的地方，因为它有效地将必要的知识传授给人工智能驱动的医学诊断设置，以促进准确的计算机视觉的存在，作为基础模型开发技术。
人工智能不需要成为一个严峻的话题来讨论。 人工智能充满了成为未来几年最具变革性工具的可能性，它正在迅速转变为一种辅助资源，而不是作为一种压倒性的技术继续前进。
您是否了解使机器学习模型具有整体性、直观性和影响力所涉及的技术细节？ 如果不是，您首先需要了解每个过程是如何大致分为三个阶段，即乐趣、功能和技巧。 “Finesse”涉及通过首先使用相关编程语言开发复杂程序来将 ML 算法训练至完美，而“Fun”部分则是通过为客户提供具有洞察力和智能的有趣产品来让客户满意。
数据标记并不是那么困难，从来没有组织说过！ 但是，尽管一路上充满挑战，但很少有人了解手头任务的严格性质。 标记数据集，特别是使它们适用于 AI 和机器学习模型，需要多年的经验和实践的可信度。 最重要的是，数据标记不是一维方法，并且会根据工作中的模型类型而有所不同。
简单来说，文本注释就是对特定文档、数字文件甚至相关内容进行标记。 一旦这些资源被标记或标记，它们就变得可以理解并且可以被机器学习算法部署以将模型训练到完美。
随着时间的推移，金融服务已经发生了变化。 移动支付、个人银行解决方案、更好的信用监控和其他金融模式的激增进一步确保了有关货币包容性的领域与几年前不同。 2021 年，不仅仅是“金融”或金融，而是所有具有颠覆性金融技术的“金融科技”，它们的存在将改变客户体验、相关组织的运作方式，或者确切地说是整个财政领域。
如今，人工智能似乎更像是营销术语。 您现在所知道的每家公司、初创公司或企业都以“人工智能驱动”一词作为其 USP 来推广其产品和服务。 诚然，人工智能在当今似乎是不可避免的。 如果您注意到，您身边几乎所有的东西都是由 AI 驱动的。 从 Netflix 上的推荐引擎和约会应用程序中的算法，到医疗保健领域中帮助肿瘤学的一些最复杂的实体，人工智能是当今一切事物的支点。
人工智能 (AI) 雄心勃勃，对人类的进步非常有益。 尤其是在医疗保健等领域，人工智能正在为我们处理疾病诊断、治疗、患者护理和患者监测的方式带来显着变化。 不要忘记开发新药所涉及的研究和开发、发现问题和潜在疾病的新方法等等。
医疗保健作为一个垂直行业，从来都不是一成不变的。 但是，随着不同的医学见解的汇合，它从来没有像现在这样动态，让我们无生命地盯着成堆的非结构化数据。 老实说，庞大的数据量甚至不再是问题。 这是一个现实，到 2,000 年底甚至超过了 2020 艾字节。
每次您的 GPS 导航系统要求您绕行以避开交通时，请意识到经过数百小时的训练后才能获得如此精确的分析和结果。 每当您的 Google Lens 应用准确识别对象或产品时，请了解其 AI（人工智能）模块处理了数以千计的图像以进行准确识别。
现在整个星球都在线并相互连接，我们共同产生了不可估量的数据。 一个行业、一个企业、一个细分市场或任何其他实体会将数据视为一个单一的单元。 尽管如此，就个人而言，数据最好称为我们的数字足迹。
高质量的数据转化为成功案例，而糟糕的数据质量则是一个很好的案例研究。 一些关于 AI 功能的最有影响力的案例研究源于缺乏高质量的数据集。 虽然公司都对他们的人工智能企业和产品感到兴奋和雄心勃勃，但这种兴奋并没有反映在数据收集和培训实践上。 由于更多地关注产出而不是培训，一些企业最终推迟了上市时间，失去了资金，甚至永久关闭了百叶窗。
注释或标记生成的数据的过程，这允许机器学习和人工智能算法有效地识别每种数据类型并决定从中学习什么以及如何处理它。 每个数据集的定义或标记越明确，算法处理它以获得优化结果的效果就越好。
Alexa，我附近有寿司店吗？ 通常，我们经常向我们的虚拟助手提出开放式问题。 考虑到这是我们习惯于说话和互动的方式，向人类同胞提出这样的问题是可以理解的。 然而，对一个几乎不了解语言和复杂对话的机器用口语问一个非常随意的问题没有任何意义，对吧？
好吧，在每一个如此令人惊讶的事件背后，都有一些实际的概念，例如人工智能、机器学习，最重要的是，NLP（自然语言处理）。 我们最近的最大突破之一是 NLP，机器正在逐渐进化以了解人类如何交谈、表达、理解、响应、分析甚至模仿人类对话和情感驱动的行为。 这个概念对聊天机器人、文本到语音工具、语音识别、虚拟助手等的开发产生了很大的影响。
尽管是 1950 年代引入的概念，但人工智能 (AI) 直到几年前才成为家喻户晓的名字。 AI 的演进是渐进式的，用了将近 6 年的时间才提供了它今天所做的疯狂的特性和功能。 由于硬件外围设备、技术基础设施、云计算、数据存储和处理系统（大数据和分析）等相关概念的同步发展、互联网的渗透和商业化等，所有这一切都成为可能。 所有的一切都导致了技术时间表的这个惊人阶段，在这个阶段，人工智能和机器学习 (ML) 不仅为创新提供动力，而且也成为不可避免的概念。
迄今为止，关于为业务和运营目的部署人工智能的所有对话和讨论都只是肤浅的。 一些人谈论实施它们的好处，而另一些人则讨论 AI 模块如何将生产力提高 40%。 但我们很难解决将它们纳入我们的业务目的所涉及的真正挑战。
很难想象在没有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等技术的情况下对抗全球流行病。 全球 Covid-19 病例呈指数级上升，导致许多卫生基础设施瘫痪。 然而，机构、政府和组织能够在先进技术的帮助下进行反击。 人工智能和机器学习曾经被视为提高生活方式和生产力的奢侈品，但由于其无数的应用，它们已成为抗击 Covid 的救命稻草。
在您甚至计划采购数据之前，这是确定应该在 AI 训练数据上花费多少的最重要考虑因素之一。 在本文中，我们将为您提供有关为 AI 训练数据制定有效预算的见解。
Shaip 是一个在线平台，专注于医疗保健 AI 数据解决方案，并提供旨在帮助构建 AI 模型的许可医疗保健数据。 它提供基于文本的患者病历和索赔数据、音频（例如医生录音或患者/医生对话）以及 X 射线、CT 扫描和 MRI 结果形式的图像和视频。
数据是开发人工智能算法的最重要元素之一。 请记住，仅仅因为数据的生成速度比以往任何时候都快，并不意味着正确的数据很容易获得。 低质量、有偏见或注释不正确的数据可以（充其量）增加另一个步骤。 这些额外的步骤会减慢您的速度，因为数据科学和开发团队必须在通往功能性应用程序的过程中完成这些步骤。
关于人工智能改变医疗保健行业的潜力已经取得了很多成果，这是有充分理由的。 复杂的人工智能平台由数据推动，医疗机构拥有大量数据。 那么，为什么该行业在人工智能采用方面落后于其他行业？ 这是一个多方面的问题，有许多可能的答案。 然而，所有这些无疑都会突出一个障碍：大量非结构化数据。
但是，看起来很简单，就像其他复杂的AI系统一样，开发和部署很繁琐。 在设备识别出您捕获的图像并由机器学习（ML）模块进行处理之前，数据注释者或其中的一个团队将花费数千小时对数据进行注释，以使机器可以理解它们。
在这个特邀嘉宾中，Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 探讨了他认为将使数据驱动的人工智能在未来充分发挥其潜力的三个因素：构建创新算法所需的人才和资源、大量数据来准确训练这些算法，并拥有足够的处理能力来有效地挖掘这些数据。 Vatsal 是一位连续创业者，在医疗 AI 软件和服务方面拥有 20 多年的经验。 Shaip 能够为拥有最苛刻机器学习和人工智能计划的公司按需扩展其平台、流程和人员。
人工智能 (AI) 系统中的过程是进化的。 与市场上的其他产品、服务或系统不同，人工智能模型不提供即时用例或立即 100% 准确的结果。 结果随着对相关和质量数据的更多处理而发展。 这就像婴儿如何学习说话或音乐家如何从学习前五个主要和弦开始，然后在它们的基础上进行构建。 成就不会在一夜之间解锁，但为了卓越而不断进行培训。
每当我们谈论人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 时，我们立即想到的是强大的科技公司、方便和未来派的解决方案、花哨的自动驾驶汽车，以及基本上所有在美学、创造性和智力上令人愉悦的事物。 几乎无法向人们投射的是 AI 提供的所有便利和生活方式体验背后的真实世界。
独家专访，业务主管 Utsav - Shaip 与执行编辑 Sunil，My Startup 进行互动，向他介绍 Shaip 如何通过其对话式 AI 和医疗保健 AI 产品解决未来问题来改善人类生活。 他进一步阐述了人工智能、机器学习将如何彻底改变我们开展业务的方式，以及 Shaip 将如何为下一代技术的发展做出贡献。
人工智能 (AI) 正在通过更好的电影推荐、餐厅推荐、通过聊天机器人解决冲突等来改善我们的生活方式。 人工智能的力量、潜力和能力正越来越多地在各行各业和没人想到的领域得到充分利用。 事实上，人工智能正在医疗保健、零售、银行、刑事司法、监控、招聘、修复工资差距等领域得到探索和实施。
我们都见过当 AI 开发出错时会发生什么。 以亚马逊尝试创建一个人工智能招聘系统为例，这是一种扫描简历并确定最合格候选人的好方法——前提是这些候选人是男性。
去年，由于大流行，医疗保健行业受到了考验，从新药和医疗设备到供应链突破和更好的协作流程，许多创新都焕发出了光彩。 来自行业各个领域的商业领袖找到了加速增长的新方法，以支持共同利益并产生关键收入。
我们在电影中看到过他们，我们在书中读到过他们，我们在现实生活中经历过他们。 尽管看起来像科幻小说，但我们必须面对事实——面部识别将继续存在。 该技术正在以动态的速度发展，随着各行各业涌现的各种用例，面部识别的广泛发展似乎是不可避免且无限的。
多语言聊天机器人正在改变商业世界。 从早期阶段开始，聊天机器人已经走了很长一段路，他们可以提供简单的一个词的答案。 聊天机器人现在可以用数十种语言流利地聊天，使企业能够扩展到更广泛的全球市场。
