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知识注入的LLM驱动的对话卫生代理：糖尿病患者的案例研究
摘要 - 有效的糖尿病管理对于糖尿病患者的健康至关重要。大语言模型（LLMS）已为糖尿病管理开辟了新的途径，从而发挥了作用。但是，当前基于LLM的方法受到对通用来源的依赖以及与域特异性知识缺乏集成的限制，从而导致反应不准确。在本文中，我们为糖尿病患者提出了一种知识融合的LLM的对话疗法（CHA）。我们自定义和利用开源opencha框架 - 通过外部知识和分析功能增强我们的CHA。这种整合涉及两个关键组成部分：1）结合美国糖尿病协会饮食指南和营养信息，以及2）部署分析工具，以实现营养摄入量计算并与准则进行比较。我们将提出的CHA与GPT4进行比较。我们的评估包括有关每日饮食选择的100个与糖尿病有关的问题，并评估与建议饮食相关的潜在风险。我们的发现表明，所提出的代理在产生应对以管理基本营养素方面表现出了出色的表现。索引术语 - LLS，知识图，糖尿病，营养疗法，卫生药物。
对会话代理人的损耗被保释的心理健康干预措施：系统评价和荟萃分析
背景：对话代理（CAS）或聊天机器人是模仿人类对话的计算机程序。他们有可能通过自动化，可扩展和个性化的心理治疗内容来提高心理健康干预措施的机会。但是，包括CAS提供的数字健康干预措施通常具有较高的流失率。识别与损耗相关的因素对于改善未来的临床试验至关重要。目的：本综述旨在估算CA剥夺的心理健康干预措施（CA干预措施）中的总体和差异率，评估研究设计和与干预相关方面对损耗的影响，并描述旨在减少或减轻研究损耗的研究设计功能。方法：我们搜索了PubMed，Embase（Ovid），Psycinfo（OVID），Cochrane Central对照试验和Web Science登记册，并于2022年6月对Google Scholar进行了灰色文献搜索。我们包括了随机对照试验，这些试验将CA干预措施与对照组进行了比较，并排除了仅持续1次会议的研究，并使用了OZ干预的巫师。我们还使用Cochrane的偏见工具2.0的Cochrane风险在纳入的研究中评估了偏见的风险。随机效应比例荟萃分析用于计算干预组中的合并辍学率。随机效应荟萃分析用于比较干预组中的损耗率与对照组中的损耗率。我们使用叙事评论来总结发现。没有参与者级别的因素可靠地预测损耗。结果：从同行评审的数据库和引文搜索中检索了4566个记录，其中41（0.90％）随机对照试验符合纳入标准。干预组的荟萃分析总损耗率为21.84％（95％CI 16.74％-27.36％； I 2 = 94％）。持续≤8周的短期研究表明，比持续> 8周（26.59％，95％CI 20.09％-33.63％; i 2 = 93.89％）的长期研究较低的损耗率（18.05％，95％，95％CI 9.91％-27.76％； I 2 = 94.6％）。干预组参与者比对照组参与者更有可能在短期（log赔率比1.22，95％CI 0.99-1.50; i 2 = 21.89％）和长期研究（对数优势比1.33，95％CI 1.08-1.65; i 2 = 49.43％）。与较高损耗相关的与干预相关的特征包括无人支持的独立CA干预措施，没有症状跟踪器功能，没有CA的视觉表示以及将CA干预措施与候补名单控件进行比较。结论：我们的结果表明，在短期研究中，大约五分之一的参与者将退出CA干预措施。高异质性使得很难概括发现结果。我们的结果表明未来的CA
慢性疾病的体现对话剂
背景：体现的对话剂（ECA）是计算机生成的动画人类字符，通过口头和非语言行为提示与用户互动。它们越来越多地用于包括医疗保健在内的一系列领域。目的：此范围审查旨在确定慢性疾病的ECAS开发和评估的当前实践。方法：我们在本综述中应用了方法学框架。共有6个数据库（即，PubMed，Embase，Cinahl，ACM数字图书馆，IEEE Xplore数字图书馆和Web of Science），使用与ECAS和Health相关的术语组合在2023年10月。两名独立审阅者选择了研究并提取了数据。此评论遵循Prisma-SCR（系统审查的首选报告和荟萃分析的范围扩展项目，以进行范围评论）。
人工智能不插电：为对话式人工智能夏令营设计不插电活动
随着 Siri 和 Alexa 等对话式 AI 应用在儿童中变得无处不在，CS 教育界已开始利用这种流行度作为吸引年轻学习者学习 AI、CS 和 STEM 的潜在机会。然而，向 K-12 学习者教授对话式 AI 仍然具有挑战性且尚未得到探索，部分原因是某些对话式 AI 概念（例如意图和训练短语）具有抽象性和复杂性。一种以引人入胜的方式教授复杂主题的有前途的方法是通过非插电活动，事实证明，这种方法在不使用计算机的情况下非常有效地促进 CS 概念理解。目前正在研究开发用于教授 AI 的非插电活动，但迄今为止很少有研究关注对话式 AI。本经验报告描述了针对中学生的对话式 AI 夏令营的一系列新颖的非插电活动的设计和迭代改进。我们讨论了学习者的反应以及通过实施这些非插电活动获得的经验教训。我们希望这些见解能够支持 CS 教育研究人员使对话式 AI 学习更具吸引力并让所有学习者都能接受。
生成AI和拟人化在塑造对话式营销中的作用：为未来的研究创建矩阵
Khalil Israfilzade Kauno Kolegija高等教育机构摘要：这项研究研究了在会话营销的背景下生成人工智能与拟人化之间的相互联系。 这项研究强调了生成AI的变革潜力以及拟人化的关键作用在近年来追踪对话式营销的发展来增强用户体验中的关键作用。 本文介绍了一个新颖的矩阵，该矩阵突出了不同程度的生成AI和拟人化对对话营销成果的影响。 该矩阵是学者和行业专业人员的宝贵工具。 它为潜在的协同作用提供了深刻的见解，以及将不同的AI复杂水平与不同程度的拟人化设计相结合而产生的挑战。 这项研究强调了在这两个要素之间达到平衡的重要性，以确保最佳的客户参与和营销策略功效。 来自矩阵的每个象限的实际示例进一步揭示了现实世界的含义，从而对未来的研究方向有了全面的了解。 关键字：对话营销，数字营销，生成性AI，拟人化，人工智能介绍当今动态的商业环境中，对话性营销是一种变革性的方法，重塑了企业与客户互动的方式。 从历史上看，营销策略在很大程度上是一维的（Sinha＆Singh，2018），企业在广播他们的信息和客户被动地接收它们的情况下。Khalil Israfilzade Kauno Kolegija高等教育机构摘要：这项研究研究了在会话营销的背景下生成人工智能与拟人化之间的相互联系。这项研究强调了生成AI的变革潜力以及拟人化的关键作用在近年来追踪对话式营销的发展来增强用户体验中的关键作用。本文介绍了一个新颖的矩阵，该矩阵突出了不同程度的生成AI和拟人化对对话营销成果的影响。该矩阵是学者和行业专业人员的宝贵工具。它为潜在的协同作用提供了深刻的见解，以及将不同的AI复杂水平与不同程度的拟人化设计相结合而产生的挑战。这项研究强调了在这两个要素之间达到平衡的重要性，以确保最佳的客户参与和营销策略功效。来自矩阵的每个象限的实际示例进一步揭示了现实世界的含义，从而对未来的研究方向有了全面的了解。关键字：对话营销，数字营销，生成性AI，拟人化，人工智能介绍当今动态的商业环境中，对话性营销是一种变革性的方法，重塑了企业与客户互动的方式。从历史上看，营销策略在很大程度上是一维的（Sinha＆Singh，2018），企业在广播他们的信息和客户被动地接收它们的情况下。但是，新技术的兴起和客户期望的变化导致范式转向营销方法，这些方法对每个人都更加互动和量身定制。因此，其中一个被称为“对话营销”，它重点是公司与客户之间的实时，有意义的对话，其目标是建立更深入的联系和更个性化的体验（Sotolongo＆Copulsky，2018年； Israfilzade； Israfilzade，2021; 2023; 2023; 2023; 2023）。这项研究的主要目标是彻底研究生成AI与拟人化的相互作用，并解码其对对话营销领域的综合影响。该研究旨在首先解开对话营销的关键原则和进化路径。随后，它打算评估生成AI在制定会话营销策略中的重要作用和影响。调查以呈现一个综合矩阵的介绍结束，该矩阵结合了不同级别的生成AI和拟人化，从而对它们对对话性营销实践的影响提供了详细的看法。为了实现上述目标，本研究采用了全面的文献综述方法。通过研究无数的学术文章，期刊和以前的研究工作，该研究旨在对该主题进行整理，分析和介绍整体观点。演示文稿的逻辑遵循一种结构化的方法，首先是对会话营销的概述，然后深入探索生成的AI和拟人化和拟人化，并在引入矩阵的矩阵中最终封装了研究的核心发现。
释放了教育实践中生成的AI，对话代理和聊天机器人的潜力：对Genai的系统审查和文献分析
在迅速发展的教育景观中，转化旋转的关键轴是人类的相互作用。从这个意义上讲，本文采用了一种数据挖掘和分析方法来了解相关文献告诉我们有关教育实践中生成AI研究的趋势和模式。因此，这种系统的探索聚焦于以下研究主题：与生成AI驱动的聊天机器人的互动和沟通； LLM和生成性AI对教学，对话教育代理人及其机遇，挑战和影响的影响；利用生成的AI来增强社会和认知学习过程；促进AI扫盲以释放未来的机会；利用生成AI扩大学术能力，最后通过人类互动来增强教育经验。除了确定的研究主题和模式之外，本文认为，情商，AI素养和及时的工程是需要进一步探索的趋势研究主题。因此，正是在这种实践中，情绪智力是一种关键属性，因为AI技术经常难以理解和回应细微的情感提示。生成的AI素养然后成为中心舞台，成为AI技术渗透的时代必不可少的资产，为学生提供了与AI系统进行认真互动的工具，从而确保它们成为这些强大工具的活跃用户。同时，迅速的工程，即制作查询的艺术，从AI系统产生精确而有价值的回应，使教育者和学生都能最大程度地提高AI驱动的教育资源的实用性。
Nuance 对话式 AI 服务
关于 Nuance Communications, Inc. Nuance Communications 是一家技术先驱，在对话式人工智能和环境智能领域处于市场领先地位。作为 77% 的美国医院和全球 75% 以上的财富 100 强企业信赖的全方位服务合作伙伴，Nuance 创造了直观的解决方案，增强了人们帮助他人的能力。Nuance 是微软旗下的一家公司。
用对话代理提供绿色说服策略：试点研究
气候变化是不可否认的。它可能对我们的生活产生的巨大后果使集体努力至关重要。我们的研究探讨了对话代理（CAS）如何说服人们采取环境可持续的行为，尤其是在这些技术变得越来越流行的家庭空间中。在这项研究工作中，我们进行了经验评估（n = 29），探讨了采用不同有说服力策略的有效性和立场，而CA仅提到仅指一种说服力策略的CA。此外，此贡献报告了自定义对话经理的实现，旨在使实验执行。尽管研究结果表明说服力的有效性和对话代理的可用性没有显着差异，但参与者报告说，对寄生虫相互作用和与CA的对话的看法有显着差异，更喜欢提供多种说服力的策略。
对话式人工智能、生成式人工智能、通用人工智能、客户支持
将对话式人工智能与生成式人工智能结合使用的过程涉及利用特定的生成模型来模拟可以模仿和复制人类行为的对话。对话式人工智能是指可以模仿人类对话特征的人工智能。聊天机器人就是这种人工智能的很好例子。生成式人工智能是一种可以生成图像、文本或其他类型媒体等内容的人工智能系统。这种类型的人工智能能够学习输入训练数据的结构和模式，以生成具有与训练数据相似特征的新数据。将对话式人工智能和生成式人工智能结合起来，对于跨部门自动化各种任务非常有用。使用这些模型可以帮助生成人类可以阅读和理解的文本。如果设计得当，这些模型还能够复制人类之间自然对话的复杂性和细微差别。当在对话式人工智能环境中使用时，这些模型负责对用户输入做出响应。对话式人工智能和生成式人工智能的结合可以产生一个不会过度依赖预先设定的答案的系统。这样的组合能够根据训练信息生成响应。
利用对话式 AI 和自动化 - NICE
与需要特定场景训练的传统基于规则的智能虚拟代理 (IVA) 不同，生成式 AI 扩展了内容范围并解决了复杂问题。从 CX 的角度来看，这鼓励更多客户与 IVA 进行对话，使其成为首选渠道。因此，联络中心可以专注于发展其核心功能并转变为智能数据中心，而代理将受益于全面的知识和见解，使他们能够提供卓越的 CX。