Die Notwendigkeit

Die Intelligenz hinter der dialogfähigen KI stammt von Entwicklern, die sowohl technische Fähigkeiten als auch ethisches Gespür benötigen, um verantwortungsvoll interagierende Bots zu gewährleisten.

Die Idee

Hinter unserer dialogfähigen KI-Plattform, die die neuesten technologischen Fortschritte mit einem vertrauenswürdigen Ansatz verbindet, stehen mehr als zwei Jahrzehnte Forschung.

Die Lösung

Eine Reihe von Richtlinien und Ressourcen für Entwickler zur Bewältigung der Herausforderungen, die sich aus den rapide zunehmenden Fähigkeiten der dialogfähigen KI von heute ergeben.

Technische Details zu verantwortungsvoller dialogfähiger KI

Bot-Logik

Die Logik eines Bot hängt vom Einsatzszenario und seiner Fähigkeit zur Automatisierung ab. Eine klare Definition des Zwecks und des Geltungsbereichs für jeden neuen Bot zusammen mit potenziellen Einschränkungen tragen dazu bei, Risiken wie Voreingenommenheit bei Agenteninteraktionen zu vermeiden. Darüber hinaus sollten menschliche Feedbackschleifen und Zuverlässigkeitsmessungen zur Leistungsüberwachung eingesetzt werden.

  • Der KI-Dienst Language Understanding ermöglicht es Anwendungen, die Absichten von Personen zu verstehen, die diese in ihren eigenen Worten formulieren. Dabei trainiert ein benutzerdefiniertes Machine Learning-Modell mit der natürlichen Sprache aus Unterhaltungen, um die Bedeutung zu interpretieren und Schlüsselinformationen zu extrahieren.
  • QnA Maker erstellt einen Frage- und Antwortdienst aus halbstrukturierten Inhalten, wie z. B. FAQ-Dokumenten (Frequently Asked Questions, häufig gestellte Fragen), URLs und Handbüchern.
  • Project Personality Chat fügt den Gesprächen benutzerfreundliche Töne hinzu, indem es auf den gemeinsamen Austausch in einem einheitlichen Ton reagiert. Es ist sogar möglich, aus mehreren Standard-Charakteren auszuwählen, um Ihre Marke an Ihren Bot anzupassen.
  • Project Conversation Learner ermöglicht es Ihnen, Konversationsschnittstellen zu erstellen und zu trainieren, die direkt von Interaktionsbeispielen lernen.

Spracherkennung

Verbale Anfragen genau zu verstehen, ist eine entscheidende Komponente dialogfähiger KI. Ziehen Sie bei der Anwendung dieser Technologien in Betracht, einen Verhaltenskodex zu erstellen oder Sprach- und Inhaltsfilter anzuwenden. Und wie bei jeder anderen Lösung, die Sie entwerfen, denken Sie an die Barrierefreiheit.

  • Sprache-zu-Text konvertiert gesprochene Audiodaten mit Standard- oder benutzerdefinierten Modellen, die auf den spezifischen Wortschatz oder Sprachstil der Benutzer zugeschnitten sind, in Text, wobei die erwartete akustische Umgebung, z. B. mit Hintergrundgeräuschen, berücksichtigt wird.
  • Maschinelle Übersetzungs-Systeme nutzen Machine Learning-Modelle, um große Mengen von Text in eine der unterstützten Sprachen zu übersetzen. Benutzerdefinierte Übersetzungen erzeugen neuronale Übersetzungssysteme, die in der Lage sind, die in bestimmten Unternehmen und Branchen verwendete Terminologie zu verstehen.

Sprachsynthese

Da die Sprachsynthese immer ausgefeilter wird, ist es wichtig, die Transparenz im Bot-Design zu verstärken. Die Entwickler müssen sicherstellen, dass die Benutzer wissen, dass sie mit einem Computerprogramm interagieren. Es stehen mehrere Designoptionen zur Verfügung, um dieses Verständnis zu fördern, ohne die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.

  • Text-zu-Sprache ermöglicht es Ihrer Anwendung, dem Benutzer zu antworten, indem sie Text in nahezu reale Audiodaten umwandelt, wobei über 75 Standardstimmen zur Auswahl stehen. Sie können auch neue, benutzerdefinierte Stimmvorlagen erstellen, um eine einzigartige und wiedererkennbare Stimme für Ihre Marke zu erhalten, die Sie bei bestimmten Aufnahmen einsetzten.

Ressourcen:

Projekte im Umfeld von dialogfähiger KI

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