XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemConversational
对话式人工智能开发平台的成熟度评估框架
对话式人工智能 (AI) 系统最近人气飙升，目前已用于从汽车助手到客户支持等众多应用。对话式 AI 系统的开发由各种各样的软件平台支持，这些平台都有类似的目标，但重点和功能不同。目前缺乏对对话式 AI 平台进行分类的系统基础。我们提出了一个评估对话式 AI 开发平台成熟度级别的框架。我们的框架基于系统的文献综述，其中我们提取了各种开源和商业（或内部）平台的共同和区别特征。受语言参考框架的启发，我们确定了对话式 AI 开发平台在理解和响应用户输入方面可能表现出的不同成熟度级别。我们的框架可以指导组织根据其需求选择对话式 AI 开发平台，并帮助研究人员和平台开发人员提高其平台的成熟度。
利用对话式人工智能解决客户联络中心挑战
爱尔兰中央银行于 2022 年 2 月发布的一份报告就是一个很好的例子。报告显示，“爱尔兰银行的客户不得不等待长达两小时的电话支持，其中一家银行多达 50% 的客户在与人工客服通话之前就放弃并挂断电话”。中央银行评估了零售银行的呼叫等待时间、呼叫放弃率和资源水平，并描绘了一幅惨淡的客户服务水平图景。虽然监管机构的审查并没有确定客户服务方面最严重的违规者，但它表示将在 2022 年对所有银行施加压力。西班牙政府还提出了法规，要求将客户等待时间保持在三分钟以下，否则公司将面临严厉的经济处罚。
可解释人工智能的水平，用于与人类保持一致的对话解释
过去几年，可解释人工智能 (XAI) 和与之密切相关的可解释机器学习 (IML) 的研究发展迅速。推动这一增长的因素包括最近的立法变化、行业和政府增加的投资，以及公众日益关注。人们每天都会受到自主决策的影响，公众需要了解决策过程才能接受其结果。然而，XAI/IML 的绝大多数应用都侧重于提供低级“狭义”解释，说明如何根据特定数据做出个人决策。虽然这些解释很重要，但它们很少能洞察代理的信念和动机；其他（人类、动物或人工智能）代理意图的假设；对外部文化期望的解释；或者，用于生成自身解释的过程。然而，我们认为，所有这些因素对于提供人们接受和信任人工智能决策所需的解释深度都至关重要。本文旨在定义解释的层次，并描述如何将它们整合起来，以创建一个以人为本的对话解释系统。为此，本文将调查当前的方法，并讨论如何整合不同的技术，以通过广泛可解释人工智能 (Broad-XAI) 实现这些层次，从而迈向高级“强”解释。
SAP Conversational AI Web 客户端配置指南
"pm.environment.set(\"tenant_token\", jsonData.access_token);", "" ], "type": "text/javascript" } } ], "request": { "auth": { "type": "basic", "basic": [ { "key": "密码", "value": "{{clientsecret}}", "type": "string" }, { "key": "用户名", "value": "{{clientid}}", "type": "string" } ] }, "method": "POST", "header": [ { "key": "Accept", "type": "text", "value": "application/json" }, { "key": "Content-Type", "name": "Content-Type", "value": "application/x-www-form-urlencoded", "type": "text" } ], "body": { "mode": "urlencoded", "urlencoded": [ { "key": “grant_type”, “value”: “client_credentials”, “type”: “text” } ] }, “url”: { “raw”: “{{protocol}}{{subaccount}}。{{uaadomain}}/oauth/ token”, “host”: [ “{{protocol}}{{subaccount}}”, “{{uaadomain}}” ], “path”: [ “oauth”, “token” ] } }, “response”: [] }, { “name”: “获取设置”,
Badalona 语料库 - 音频、视频和神经生理对话数据集
摘要 本文介绍了第一个用所有模态和神经生理信号记录的自然会话语料库。五对二元组（10 名参与者，西班牙语母语人士）被记录了三次，分为三个会话（每个会话约 30 分钟），间隔 4 天。在每个会话期间，都会捕获音频和视频以及神经信号（使用 Emotiv-EPOC 的 EEG）和电生理信号（使用 Empatica-E4）。该资源在多个方面都是原创的。从技术上讲，它是第一个在自然对话情况下收集所有这些类型数据的资源。此外，在不同时期记录相同的二元组为新的纵向研究打开了大门，例如对话者阵营随时间的演变。本文在文献中定位了这种新型资源，介绍了实验设置并描述了丰富语料库的不同注释。
气候朋友：通过对话ai
1。尽管气候PAL最初会创建用户查询的通用摘要，但此摘要可能包含与分析相关的单词，例如“绘图”或与其他描述符相关的单词，例如年范围。为了帮助变量预测变量关注可变的信息，我们提示GPT专门编写与对话摘要相关的CMIP6变量的描述。2。使用OpenAI的Text-3-Embedding-large-large模型[3]嵌入了每个变量的描述和步骤（1）中产生的描述。我们确定了10个变量的集合，其中最小的余弦距离与步骤（1）描述的描述。3。此候选名单是在与GPT的第二个呼叫中一起提供的，以及原始用户查询和ICL提示，从列表中选择与回答查询最相关的变量。
基于跨学科的语料库探索多模式对话反馈
表2。有关反馈预测和客观评估的文献摘要。方法列是指算法：基于规则的（RB），条件随机字段（CRF），隐藏的马尔可夫模型（HMM），深神经网络（DNN），长期短期记忆，歧视专家的潜在混合物（LSTM）。反馈列是指研究的反馈，第一字母表示所预测的类型：仅通用（g）或特定（g/s）；第二个字母指的是方式：口头（V）和/或手势（G）。特征列是指特征的类型：韵律（P），形态 - 句法（M），手势/视觉（G），自动回归（A）。误差范围（MOE）列指示用于评估地面真相开始反馈的窗口（ - 表示丢失的信息）。分数列包含指标和相关得分：f-Score（f），Precision（p），召回（r）。
Boost.ai 对话式 AI 平台的总体经济影响™ Boost.ai 对话式 AI 平台带来的成本节约和业务利益
为了简化与客户的互动，许多组织都求助于虚拟代理来处理常规的来电咨询。Boost.ai 提供可扩展的对话式 AI，帮助组织将客户服务专家引导至更具附加值的任务。这项研究了解到，Boost.ai 对话式 AI 平台帮助代表组织降低客户服务运营成本并增加收入，同时提高客户和员工的满意度。Boost.ai 提供了一个对话式 AI 平台，
戴尔验证的 AI 设计 – 对话式 AI 解决方案简介
主要优势 • 卓越的客户和员工体验 — 提供更快、更高质量的客户需求响应并改善他们的互动。• 简化 AI — 联合设计和验证的解决方案可快速轻松地部署针对对话式 AI 优化的硬件和软件堆栈。• 更快的 AI 洞察 — 经过验证的设计针对 Kore.ai 进行了优化，以加快性能和响应时间。• 更快的价值实现时间 — 预先训练的模型可轻松为各种用例构建对话式用户界面、虚拟助手和流程工作流。• 经过验证的 AI 专业知识 — 自信地部署经过工程测试的对话式 AI 解决方案，并获得世界一流的 Dell Technologies 服务和支持。选择 ProSupport Plus 作为软件和硬件支持的单一联系点。
对话式人工智能中基于搜索的自学习查询重写系统
查询重写 (QR) 是一种越来越重要的技术，可用于减少对话式 AI 系统中的用户摩擦。用户摩擦是由各种原因造成的，包括自动语音识别 (ASR)、自然语言理解 (NLU)、实体解析 (ER) 组件中的错误或用户的口误。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的自学习 QR 框架：基于用户反馈搜索的查询重写系统 (UFS-QR)，该系统专注于自动减少大规模对话式 AI 代理的用户摩擦。所提出的搜索引擎在全球用户和个人用户级别上运行，将语义嵌入、NLU 输出、查询流行度和估计的摩擦统计数据用于检索和排名过程。为了构建索引并训练检索/排名模型，我们采用了一种基于自学习的方法，利用从用户历史交互中学习到的隐式反馈。我们通过对 Amazon Alexa 用户流量进行离线和在线 A/B 实验，证明了在没有任何注释数据的情况下训练的 UFS-QR 系统的有效性。据我们所知，这是第一个部署的自学习和基于搜索的二维码系统，用于对话式人工智能中自动减少摩擦的一般任务。