Vi har alle samhandlet med Conversational AI-applikasjoner som f.eks Alexa, Siri og Google Home. Disse applikasjonene har gjort hverdagen vår så mye enklere og bedre.
Conversational AI driver fremtiden for moderne teknologi og legger til rette for forbedret kommunikasjon mellom mennesker og maskiner. Når du designer en sømløs chat-assistent som fungerer effektivt og nøyaktig, bør du også være klar over de mange utviklingsutfordringene du kan komme over.
Her skal vi snakke om:
- Ulike vanlige datautfordringer
- Hvordan påvirker disse forbrukerne?
- De beste måtene å overvinne disse utfordringene, og mer.
Vanlige datautfordringer i konversasjons-AI
Basert på vår erfaring med å jobbe med toppklienter og komplekse prosjekter, har vi satt sammen en liste over de vanligste AI-datautfordringene for deg.
Mangfold av språk
Å bygge en samtalebasert AI-basert chat-assistent som kan imøtekomme mangfoldet av språk er en stor utfordring.
Det er omtrent 1.35 milliarder mennesker som snakker engelsk enten som andrespråk eller som morsmål. Dette betyr at mindre enn 20 % av verdens befolkning snakker engelsk, og resten av befolkningen snakker på andre språk enn engelsk. Så hvis du lager en samtale-chat-assistent, bør du også vurdere mangfoldet av språkfaktorer.
Språkdynamikk
Ethvert språk er dynamisk, og det er ikke lett å fange dynamikken og trene en AI-basert maskinlæringsalgoritme. Dialekter, uttale, slang og nyanser kan påvirke en AI-modells ferdigheter.
Den største utfordringen for en AI-basert applikasjon er imidlertid å nøyaktig dechiffrere den menneskelige faktoren i språkinngangen. Mennesker bringer med seg følelser og følelser i kampen, noe som gjør det utfordrende for AI-verktøyet å forstå og reagere.
Bakgrunnsstøy
Bakgrunnsstøy kan være i samtidige samtaler eller andre overlappende lyder.
Skrubbing av lydsamlingen din av forstyrrende bakgrunnsstøy som f.eks ringeklokker, hunder som bjeffer eller barn å snakke i bakgrunnen er avgjørende for at applikasjonen skal lykkes.
Dessuten må AI-applikasjoner i disse dager forholde seg til konkurrerende stemmeassistenter som er til stede i de samme lokalene. Det blir vanskelig for stemmeassistenten å skille mellom menneskelige stemmekommandoer og andre stemmeassistenter når dette skjer.
Lydsynkronisering
Når man henter ut data fra en telefonsamtale for å trene den virtuelle assistenten, er det mulig å ha den som ringer og agenten på to forskjellige linjer. Det er viktig å ha lyd fra begge sider som skal synkroniseres, og samtaler fanges opp uten å kryssreferanser hver fil.
Mangel på domenespesifikke data
En AI-basert applikasjon bør også behandle domenespesifikt språk. Selv om stemmeassistenter viser eksepsjonelt løfte naturlig språkbehandling, det er ennå ikke bevist deres dominans over bransjespesifikke språk. Vanligvis vil for eksempel ikke gi svar på domenespesifikke spørsmål om bil- eller finansnæringer.
Hvordan påvirker disse utfordringene forbrukerne?
Samtale AI-chatassistenter kan ligne på tekstbasert søk. Men det er en grunnleggende forskjell mellom de to. I tekstbasert søkestøtte tilbyr applikasjonen en liste over relevante søkeresultater som brukeren kan velge mellom, noe som gir brukerne sårt tiltrengt fleksibilitet i å velge ett av alternativene.
Likevel, i en samtale-AI, får brukerne vanligvis ikke mer enn ett alternativ, og de forventer også at applikasjonen gir det beste resultatet.
Hvis verktøyet for kunstig intelligens kommer med databias, vil resultatet absolutt ikke være nøyaktig eller pålitelig. Resultatene kan påvirkes av popularitet og ikke av brukerkrav, noe som gjør resultatet overflødig.
Løsningen: Overvinne utfordringene under datainnsamlingsfasen
Det første trinnet i å bekjempe treningsskjevhet vil være bevissthet og aksept. Når du vet at datasettet ditt kan være full av skjevheter, er du nødt til å iverksette korrigerende tiltak.
Det neste trinnet ville være å proaktivt gi kontroller til brukeren for å endre innstillingene for å oppveie skjevheten direkte. Eller tilbakemelding kan sendes inn i systemet for å redusere skjevhetsproblemer proaktivt.
Reduserende bakgrunnsstøy, samtidige samtaler og håndtering av flere personer krever forbedrede stemmeidentifikasjonsteknikker. Systemet bør også trenes til å forstå den kontekstuelle samtalen og ord eller uttrykk.
Evnen til å identifisere ikke-menneskelige stemmer kan også forbedres når systemet introduseres for å adressere ikke-registrerte personer eller stemmer.
Når det gjelder mangfold i språk, ligger løsningen i å øke antall språkdatasett som brukes til opplæring av modellen. Så når bedrifter øker antallet systemer for å imøtekomme store språkmarkeder, kan språkmangfold oppnås sømløst.
Fordeler med å jobbe med eksterne leverandører
Det er flere fordeler ved å jobbe med eksterne leverandører, da de bidrar til å redusere noen av utfordringene for samtaledatainnsamling.
Å jobbe med erfarne tredjepartsleverandører gir større kostnadseffektivitet og pålitelighet. Det er kostnadseffektivt å få kvalitetsdatasett fra pålitelige leverandører i stedet for å skaffe datainnsamling fra åpen kildekode-samtale AI-treningsdatasett.
Selv om skjevheter er bundet til å være tilstede i hvert datasett, med en ekstern leverandør, kan du redusere kostnadene forbundet med å omarbeide eller omskolere modellen din på grunn av dataavvik og overdreven språkskjevhet.
En erfaren leverandør vil også hjelpe deg med å spare tid datainnsamling og nøyaktig merknad. En ekstern leverandør vil ha den nødvendige språkekspertisen for å utvikle AI-modeller som kan åpne opp nyere markeder for virksomheten din.
En leverandør kan tilby høykvalitets, tilpassbare datasett som passer dine modellpreferanser og krav. Ikke alle ferdigpakkede datainnsamlings- og merknadsløsninger kan fungere i din favør når du ser på forbedret kundeservice, høyere konverteringsfrekvenser og reduserte forretningskostnader.
Vi har samtaledataene din AI-modell trenger.
Som en pålitelig og erfaren leverandør, Shaip har en enorm samling av konversasjons-AI-datasett for alle typer maskinlæringsmodeller. Dessuten tilbyr vi også helt skreddersydde samtaledata på flere språk, dialekter og folkespråk. Hvis du ønsker å utvikle en pålitelig og nøyaktig AI-basert chat-støtteapplikasjon, har vi alle verktøyene som kan gjøre prosjektet ditt til en suksess.
