Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz
Nihai Satın Alma Rehberi 2024
Giriş
Yok hayır Bugünlerde biri durup bir chatbot veya sanal asistanla en son ne zaman konuştuğunuzu soruyor? Bunun yerine, makineler en sevdiğimiz şarkıyı çalıyor, adresinize teslimat yapan ve istekleri gecenin bir yarısı kolaylıkla yerine getiren yerel bir Çin yerini çabucak tespit ediyor.
Bu Kılavuz kimler içindir?
Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:
- Büyük miktarda veriyi işleyen tüm girişimciler ve tek kişilik işletmeler
- AI/ML veya süreç optimizasyon tekniklerine yeni başlayan profesyoneller
- Yapay zeka modelleri veya yapay zeka güdümlü ürünleri için daha hızlı pazara sunma süresi uygulamak isteyen proje yöneticileri
- Ve AI süreçlerinde yer alan katmanların ayrıntılarına girmeyi seven teknoloji meraklıları.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Nedir?
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, makinelerin kullanıcılarla etkileşimli, insan benzeri diyaloglar kurmasını sağlayan gelişmiş bir yapay zeka biçimidir. Bu teknoloji, doğal konuşmaları simüle etmek için insan dilini anlar ve yorumlar. Bağlamsal olarak yanıt vermeyi zaman içindeki etkileşimlerden öğrenebilir.
Konuşmaya dayalı AI sistemleri, dijital ve telekomünikasyon kanallarındaki sohbet robotları, sesli asistanlar ve müşteri destek platformları gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Etkisini göstermek için bazı önemli istatistikler şöyle:
- Küresel etkileşimli AI pazarının değeri 6.8'de 2021 milyar dolardı ve 18.4'da %2026'lık bir YBBO ile 22.6 milyar dolara çıkması bekleniyor. 2028 yılına kadar pazar büyüklüğünün $ 29.8 milyar.
- Yaygınlığına rağmen, 63% Kullanıcıların oranı günlük yaşamlarında yapay zeka kullandığının farkında değil.
- A Gartner anketi beyaz yakalı çalışanların yaklaşık %70'inin 2022'ye kadar her gün konuşma platformlarıyla etkileşime geçmesinin beklendiği birçok işletmenin birincil yapay zeka uygulaması olarak sohbet robotlarını belirlediğini tespit etti.
- Pandemiden bu yana, konuşma aracıları tarafından yürütülen etkileşimlerin hacmi şu kadar arttı: 250% birden fazla sektörde.
- 2022 olarak, 91% yetişkin sesli asistan kullanıcılarının oranı, akıllı telefonlarında sohbete dayalı yapay zeka teknolojisini kullandı.
- Ürünlere göz atmak ve aramak, en iyi alışveriş aktiviteleri 2021 anketinde ABD kullanıcıları arasında sesli asistan teknolojisi kullanılarak yapılmıştır.
- Dünya çapındaki teknoloji profesyonelleri arasında neredeyse 80% müşteri hizmetleri için sanal asistanları kullanın.
- 2024'e kadar, Kuzey Amerika müşteri hizmetleri karar vericilerinin %73'ü çevrimiçi sohbet, görüntülü sohbet, sohbet robotları veya sosyal medyanın geleceğin geleceğine inanıyor. en çok kullanılan müşteri hizmetleri kanalları.
- Şubat 2022 itibariyle, 53% ABD'li yetişkinlerin oranı, geçen yıl müşteri hizmetleri için bir AI sohbet robotuyla iletişim kurmuştu.
- 2022 olarak, 3.5 milyar chatbot uygulamalarına dünya çapında erişildi.
- The ilk üç neden ABD'li tüketiciler bir chatbot'u iş saatleri (%18), ürün bilgileri (%17) ve müşteri hizmetleri talepleri (%16) için kullanıyor.
Bu istatistikler, çeşitli endüstriler ve tüketici davranışları arasında konuşmaya dayalı yapay zekanın artan şekilde benimsendiğini ve etkisini vurgulamaktadır.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka nasıl çalışır?
Konuşma AI, bağlam açısından zengin diyaloglara katılmak için doğal dil işleme (NLP) ve diğer karmaşık algoritmaları kullanır. AI daha geniş bir kullanıcı girdisi yelpazesiyle karşılaştıkça, desen tanıma ve tahmin yeteneklerini geliştirir. Konuşma AI'nın kullanıcılarla etkileşim kurma süreci dört temel adıma ayrılabilir.
Konuşma AI, kullanıcıların girdilerini metin veya ses yoluyla sağladığı girdi toplama ile başlar. Metin girişi için, anlamı çıkarmak için doğal dil anlayışı (NLU) kullanılırken, ses girişi önce otomatik konuşma tanıma (ASR) kullanılarak metne dönüştürülür. Daha sonra sistem, doğal dil oluşturma tekniklerini kullanarak bir yanıt üretir. Zamanla, konuşma AI kullanıcı etkileşimlerini analiz ederek, yanıtlarını doğru ve alakalı olduklarından emin olmak için iyileştirerek sürekli olarak gelişir.
Konuşma AI, ne söylediğinizi anlayan ve gerçek bir insan gibi geri dönüş yapan süper akıllı bir bilgisayarla sohbet etmek gibidir. Basit bir şekilde nasıl çalıştığı şöyledir:
- Söylediklerinizi Anlamak: İster konuşuyor olun ister yazıyor olun, AI dikkatle dinler. Ne demek istediğinizi anlamak için kelimelerinizi parçalara ayırır, hatta tonunuzu veya duygularınızı bile yakalar.
- Anlamlandırmak: Kelimelerinizi anladıktan sonra, AI daha büyük resmi anlamaya çalışır. Gerçekten ne sorduğunuzu veya söylediğinizi kavramak için kalıplar ve bağlam arar.
- Size Cevap Veriyoruz: Ne demek istediğinizi anladığında, AI en iyi yanıtı hızla düşünür. Daha fazla soru sorabilir veya ihtiyacınız olan bilgiyi size verebilir, tüm bunları doğal ve arkadaş canlısı bir şekilde yaparken yapar.
- İnsan Gibi Ses Çıkarmak: Yapay zeka, sanki bir makineyle değil, gerçek bir insanla konuşuyormuşsunuz gibi konuşmanın akıcı hissettirmesi için çok çalışıyor.
- Zamanla Daha Akıllı Olmak: Onunla ne kadar çok sohbet ederseniz, o kadar iyi olur. Her etkileşimden öğrenir, farklı aksanları, dilleri ve hatta argoyu anlama yeteneğini geliştirir.
- Sesle Başa Çıkma ve Takip Etme: Yazmak yerine konuşursanız, AI sesinizi metne dönüştürmek için konuşma tanıma özelliğini kullanır. Ayrıca, konuşmayı konudan uzaklaştırmak için daha önce söylediklerinizi de hatırlar.
- Daima İyileşiyor: Zamanla yapay zeka yanıtlarını iyileştiriyor, her konuşmada daha doğru ve yardımcı hale geliyor.
Konuşma AI Türleri
Diyaloğa dayalı yapay zeka, farklı ihtiyaçları ele alarak ve özel çözümler sunarak işletmelere büyük fayda sağlayabilir. Üç ana konuşma AI türü vardır: sohbet robotları, sesli asistanlar ve etkileşimli sesli yanıtlar. Doğru modeli seçmek, iş hedeflerinize ve kullanım durumunuza bağlıdır.
Chatbots
Chatbot'lar, kullanıcıları mesajlaşma veya web siteleri aracılığıyla meşgul eden metin tabanlı yapay zeka araçlarıdır. Kural tabanlı, yapay zeka/NLP güdümlü veya hibrit olabilirler. Chatbot'lar, kişiselleştirilmiş yardım sunarken müşteri desteğini, satışları ve müşteri adayı oluşturma görevlerini otomatikleştirir.
Sesli Asistanlar
Sesli asistanlar (VA) veya Sesli botlar, sesli komutlar aracılığıyla etkileşimi mümkün kılar. Eller serbest etkileşim için konuşulan dili işlerler ve akıllı telefonlarda ve hoparlörlerde bulunurlar. VA'lar müşteri desteği, randevu planlama, yol tarifi ve SSS'lerde yardımcı olur.
IVR
IVR'ler, sesli komutlar veya tuşlu girişler yoluyla etkileşime izin veren kural tabanlı telefon sistemleridir. Çağrı yönlendirmeyi, bilgi toplamayı ve self servis seçeneklerini otomatikleştirirler. IVR'ler, müşteri ve satışlardaki yüksek çağrı hacimlerini verimli bir şekilde yönetir.
Yapay Zeka ve Kural Tabanlı Sohbet Robotu Arasındaki Fark
| Özellikler(Hazırlık aşamasında) | Geleneksel / Kural Tabanlı Chatbot | AI/NLP Chatbot (Konuşmalı AI) |
|---|---|---|
| Doğal Dil İşleme (NLP) Yeteneği | Karmaşık sorguların anlaşılmasını sınırlayan, önceden tanımlanmış yanıtlara sahip kural tabanlı sistemlere dayanır. | Doğal dili anlamak ve yorumlamak için gelişmiş NLP'yi kullanır, daha akıllı ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlar. |
| Bağlamsal Anlama | Genellikle konuşma bağlamını sürdürme ve geçmiş etkileşimleri hatırlama konusunda zorluk çeker. | Kişiselleştirilmiş ve tutarlı etkileşimler için konuşma geçmişini ve kullanıcı tercihlerini izler. |
| Makine Öğrenmesi ve Kendi Kendine Öğrenme | Önceden tanımlanmış betiklerle çalışır ve iyileştirilmesi için manuel güncellemelere ihtiyaç duyar. | Etkileşimlerden sürekli öğrenmek ve otomatik olarak iyileştirmek için makine öğrenimini kullanır. |
| Çok Kanallı, Omni Kanallı ve Çok Modlu Yetenekler | Genellikle web siteleri veya mesajlaşma uygulamaları gibi belirli platformlarla sınırlıdır ve metin tabanlıdır. | Sesli asistanlar, mobil uygulamalar ve sosyal medya dahil olmak üzere birden fazla kanalda metin ve ses yetenekleriyle çalışır. |
| Etkileşim Modu | Sadece metin komutlarını anlar ve bunlarla etkileşime girer. | Hem sesli hem de yazılı komutları anlar ve bunlarla etkileşime girer. |
| Bağlam ve Niyet Anlayışı | Eğitim aldığı önceden belirlenmiş sohbet akışını takip edebilir. | Konuşmaların bağlamını anlayabilir ve niyetleri yorumlayabilir. |
| Diyalog Tarzı | Tamamen navigasyon amaçlı tasarlanmıştır. | Konuşma diyalogları yaşanacak şekilde tasarlanmıştır. |
| Arayüzler | Sadece sohbet destek arayüzü olarak çalışır. | Bloglar ve sanal asistanlar gibi birden fazla arayüzde çalışır. |
| Öğrenme ve Güncellemeler | Önceden tasarlanmış bir dizi kuralı takip eder ve yeni güncellemelerle yapılandırılması gerekir. | Etkileşimlerden ve konuşmalardan öğrenebilir. |
| Eğitim gereklilikleri | Eğitimleri daha hızlı ve daha ucuzdur. | Eğitmek için önemli miktarda zaman, veri ve kaynak gerekir. |
| Yanıt Özelleştirme | Öngörülebilir görevleri yerine getirir. | Etkileşimlere göre özelleştirilmiş yanıtlar sağlanabilir. |
| Kullanım çantası | Daha basit ve iyi tanımlanmış kullanım durumları için idealdir. | Gelişmiş karar alma gerektiren karmaşık projeler için idealdir. |
Konuşmaya Dayalı Yapay Zekanın Faydaları
Diyaloğa dayalı yapay zeka, giderek daha gelişmiş, sezgisel ve uygun maliyetli hale geldi ve endüstriler arasında yaygın bir şekilde benimsenmesine yol açtı. Bu yenilikçi teknolojinin önemli faydalarını daha ayrıntılı olarak inceleyelim:
Birden Çok Kanalda Kişiselleştirilmiş Görüşmeler
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, kuruluşların çeşitli kanallarda kişiselleştirilmiş etkileşimler yoluyla birinci sınıf müşteri hizmeti sunmasını sağlayarak, sosyal medyadan canlı web sohbetlerine kadar kesintisiz bir müşteri yolculuğu sağlar.
Yüksek Çağrı Hacimlerini Yönetmek İçin Zahmetsizce Ölçeklendirin
Etkileşimleri müşteri amacına, gereksinimlerine, çağrı geçmişine ve duyarlılığına göre kategorize ederek müşteri hizmetleri ekiplerinin çağrı hacmindeki ani artışlarla başa çıkmasına yardımcı olabilir. Bu, çağrıların verimli bir şekilde yönlendirilmesini sağlayarak, canlı aracıların yüksek değerli etkileşimleri yönetmesini sağlarken, sohbet robotlarının düşük değerli etkileşimleri yönetmesini sağlar.
Müşteri Hizmetlerini Yükseltin
Müşteri deneyimi, önemli bir marka farklılaştırıcısı haline geldi. Diyaloğa dayalı yapay zeka, işletmelerin olumlu deneyimler sunmasına yardımcı olur. Sorgulara anında, doğru yanıtlar sağlar ve konuşma tanıma teknolojisi, duyarlılık analizi ve niyet tanımayı kullanarak müşteri odaklı yanıtlar geliştirir.
Pazarlama ve Satış Girişimlerini Destekler
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, işletmelerin benzersiz marka kimlikleri oluşturmasına ve pazarda rekabet avantajı elde etmesine olanak tanır. İşletmeler, kapsamlı alıcı profilleri geliştirmek, satın alma tercihlerini anlamak ve müşterilerin ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş içerik tasarlamak için AI sohbet robotlarını pazarlama karmasına entegre edebilir.
Otomatik Müşteri Hizmetleri ile Daha İyi Maliyet Tasarrufu
Chatbot'lar, işletmeleri kurtaracaklarına dair tahminlerle maliyet verimliliği sağlar 8 yılına kadar yıllık 2022 milyar dolar. Basit ve karmaşık sorguları işlemek için sohbet robotları geliştirmek, müşteri hizmetleri temsilcileri için sürekli eğitim ihtiyacını azaltır. İlk uygulama maliyetleri yüksek olsa da, uzun vadeli faydalar ilk yatırımdan daha fazladır.
Küresel Erişim için Çok Dilli Destek
Diyaloğa dayalı yapay zeka, işletmelerin küresel bir müşteri tabanına hitap etmesini sağlayarak birden çok dili destekleyecek şekilde programlanabilir. Bu yetenek, şirketlerin İngilizce konuşmayan müşterilere sorunsuz destek sağlamasına, dil engellerini aşmasına ve genel müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olur.
Gelişmiş Veri Toplama ve Analizi
Konuşmaya dayalı yapay zeka platformları, çok büyük miktarda müşteri verisi toplayıp analiz ederek müşteri davranışı, tercihleri ve endişeleri hakkında paha biçilmez içgörüler sunar. Bu veriye dayalı yaklaşım, işletmelerin bilgiye dayalı kararlar almasına, pazarlama stratejilerini iyileştirmesine ve daha iyi ürün ve hizmetler geliştirmesine yardımcı olur. Ayrıca, bu sürekli veri akışı, AI'nın öğrenme yeteneğini geliştirerek zaman içinde daha doğru ve verimli yanıtlara yol açar.
24/7 Kullanılabilirlik
Diyaloğa dayalı yapay zeka, müşterilerin saat dilimleri veya resmi tatillerden bağımsız olarak ihtiyaç duydukları her an yardım almalarını sağlayarak XNUMX saat destek sağlayabilir. Bu sürekli kullanılabilirlik, küresel operasyonları olan işletmeler veya geleneksel çalışma saatleri dışında desteğe ihtiyaç duyan müşteriler için özellikle önemlidir.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Örneği
Birçok büyük ve küçük şirket, sosyal medyada yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal yardımcılar kullanıyor. Bu araçlar, işletmelerin müşterilerle etkileşime girmesine, soruları yanıtlamasına ve hızlı ve kolay bir şekilde destek sağlamasına yardımcı olur. İşte bazı örnekler:
Dominos – Sipariş, sorgular, durum sohbet robotu
Domino'nun sohbet robotu “Dom”, Facebook Messenger, Twitter ve şirketin web sitesi dahil olmak üzere birçok platformda kullanılabilir.
Dom, müşterilerin sipariş vermelerine, teslimatları takip etmelerine ve tercihlerine göre özel pizza önerileri almalarına olanak tanır. Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, genel müşteri deneyimini geliştirdi ve sipariş sürecini daha verimli hale getirdi.
Spotify – Müzik bulma sohbet robotu
Spotify'ın Facebook Messenger'daki sohbet botu, kullanıcıların müzik bulmasına, dinlemesine ve paylaşmasına yardımcı olur. Chatbot, kullanıcı tercihlerine, ruh haline veya etkinliklere göre çalma listeleri önerebilir ve hatta istek üzerine özelleştirilmiş çalma listeleri sağlayabilir.
Yapay zeka destekli sohbet robotu, kullanıcıların yeni müzikler keşfetmesine ve en sevdikleri parçaları doğrudan Messenger uygulaması aracılığıyla paylaşmasına olanak tanıyarak genel müzik deneyimini geliştirir.
eBay – Sezgisel ShopBot
eBay'in Facebook Messenger'da bulunan ShopBot'u, kullanıcıların eBay platformunda ürün ve fırsatlar bulmasına yardımcı olur. Chatbot, kullanıcı tercihlerine, fiyat aralıklarına ve ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunabilir.
Kullanıcılar ayrıca aradıkları bir öğenin fotoğrafını yükleyebilir ve chatbot, eBay'de benzer öğeleri bulmak için görüntü tanıma teknolojisini kullanır. Yapay zeka destekli bu çözüm, alışverişi kolaylaştırır ve kullanıcıların benzersiz öğeleri ve pazarlıkları keşfetmesine yardımcı olur.
Metinden Konuşmaya (TTS) Yazılımı
- Sesli kitaplar: Dinlemeyi sevenler için yazılı kitapları sesli kitaplara dönüştürüyoruz. Şirketler: Amazon (Audible), Google Play Books
- GPS Yol Tarifi: Sürücülere sözlü adım adım talimatlarla yardımcı olmak. Şirketler: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Yardımcı Teknoloji: Görme engelli kişiler için metne ses kazandırmak. Şirketler: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Çevrimiçi öğrenme: Dersleri sese dönüştürerek hareket halindeyken öğrenmenizi sağlıyoruz. Şirketler: Coursera, Udemy (ders içeriği için TTS'yi entegre ediyor)
- Sesli Asistanlar: Alexa, Siri ve Google Assistant'ın arkasındaki sesleri güçlendirmek. Şirketler: Amazon, Apple, Google
Konuşma Tanıma Yazılımı
- Ders Notları: Konuşulan dersleri otomatik olarak yazılı notlara dönüştürme. Şirketler: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Tıbbi kayıtlar: Doktorlar hasta bilgilerini hızla belgelemek için ses kullanıyor. Şirketler: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Müşteri Aramaları: Daha iyi hizmet ve eğitim için telefon görüşmelerinin yazıya dökülmesi. Şirketler: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Başlıklar: Videolar ve canlı yayınlar için gerçek zamanlı altyazılar oluşturma. Şirketler: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Akıllı Evler: Basit sesli komutlarla evinizi kontrol etmenizi sağlar. Şirketler: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)
Konuşmaya Dayalı Yapay Zekada Ortak Veri Zorluklarını Azaltın
Konuşmalı AI, insan-bilgisayar iletişimini dinamik olarak dönüştürüyor. Ve birçok işletme, iş yapma şeklini değiştirebilecek gelişmiş konuşma tabanlı yapay zeka araçları ve uygulamaları geliştirmeye heveslidir. Bununla birlikte, siz ve müşterileriniz arasında daha iyi iletişimi kolaylaştırabilecek bir sohbet robotu geliştirmeden önce, karşılaşabileceğiniz birçok gelişimsel tuzağa bakmalısınız.
Dil Çeşitliliği
2022 olarak, yaklaşık 1.5 milyar insanlar dünya çapında İngilizce konuştu, bunu 1.1 milyar konuşmacı ile Çince Mandarin izledi. İngilizce dünya çapında en çok konuşulan ve öğrenilen yabancı dil olmasına rağmen, sadece yaklaşık 20% dünya nüfusunun çoğunluğu bunu konuşuyor. Küresel nüfusun geri kalanının – %80 – İngilizce dışındaki dilleri konuşmasını sağlıyor. Bu nedenle, bir chatbot geliştirirken dil çeşitliliğini de göz önünde bulundurmalısınız.
Dil Değişkenliği
İnsanlar farklı dilleri ve aynı dili farklı konuşurlar. Ne yazık ki, bir makinenin konuşulan dil değişkenliğini tam olarak anlaması, duyguları, lehçeleri, telaffuzu, aksanları ve nüansları hesaba katması hala imkansızdır.
Sözcüklerimiz ve dil seçimimiz aynı zamanda nasıl yazdığımıza da yansır. Bir makinenin dilin değişkenliğini anlaması ve takdir etmesi, yalnızca bir grup yorumcu onu çeşitli konuşma veri kümeleri üzerinde eğittiğinde beklenebilir.
Konuşmada Dinamizm
Bir konuşma yapay zekası geliştirmedeki bir diğer büyük zorluk, konuşma dinamizmini savaşa sokmak. Örneğin, konuşurken birkaç dolgu, duraklama, cümle parçası ve anlaşılmaz sesler kullanırız. Ayrıca, genellikle her kelime arasında duraklamadığımız ve doğru heceye vurgu yapmadığımız için konuşma, yazılı kelimeden çok daha karmaşıktır.
Başkalarını dinlediğimizde, yaşam boyu deneyimlerimizi kullanarak konuşmalarının amacını ve anlamını çıkarma eğilimindeyiz. Sonuç olarak, belirsiz olsa bile sözlerini bağlamsallaştırır ve anlarız. Ancak, bir makine bu kaliteye sahip değildir.
Gürültülü Veri
Gürültülü veriler veya arka plan gürültüsü, kapı zilleri, köpekler, çocuklar ve diğer arka plan sesleri gibi konuşmalara değer katmayan verilerdir. Bu nedenle, fırçalamak veya filtrelemek esastır. ses dosyaları Bu seslerin bir kısmını öğrenin ve önemli olan ve olmayan sesleri belirlemek için AI sistemini eğitin.
Farklı Konuşma Veri Türlerinin Artıları ve Eksileri
Genel bir veri kümesi türü arıyorsanız, çok sayıda genel konuşma seçeneğiniz vardır. Ancak, daha spesifik ve proje gereksiniminizle ilgili bir şey için, onu kendi başınıza toplamanız ve özelleştirmeniz gerekebilir.
1. Tescilli Konuşma Verileri
Bakılacak ilk yer, şirketinizin tescilli verileri olacaktır. Ancak, müşteri konuşma verilerinizi kullanmak için yasal hakkınız ve izniniz olduğundan, bu devasa veri setini projelerinizi eğitmek ve test etmek için kullanabilirsiniz.
Artıları:
- Ek eğitim verisi toplama maliyeti yok
- Eğitim verileri muhtemelen işletmenizle alakalıdır
- Konuşma verileri ayrıca doğal çevresel arka plan akustiğine, dinamik kullanıcılara ve cihazlara sahiptir.
Eksileri:
- Bu tür verileri kullanmak, kaydetme ve kullanma izni için size bir ton paraya mal olabilir.
- Konuşma verilerinin dil, demografik veya müşteri tabanı sınırlamaları olabilir
- Veriler ücretsiz olabilir, ancak yine de işleme, transkripsiyon, etiketleme ve daha fazlası için ödeme yaparsınız.
2. Kamu Veri Setleri
Sizinkini kullanmayı düşünmüyorsanız, genel konuşma veri kümeleri başka bir seçenektir. Bu veri kümeleri, kamuya açık alanın bir parçasıdır ve açık kaynaklı projeler için toplanabilir.
Artılar:
- Herkese açık veri kümeleri ücretsizdir ve düşük bütçeli projeler için idealdir
- Hemen indirilebilirler
- Genel veri kümeleri, çeşitli kodlanmış ve kodlanmamış örnek kümeler halinde gelir.
Eksiler:
- İşleme ve kalite güvence maliyetleri yüksek olabilir
- Genel konuşma veri kümelerinin kalitesi önemli ölçüde değişir
- Sunulan konuşma örnekleri genellikle geneldir, bu da onları belirli konuşma projeleri geliştirmek için uygun hale getirmez.
- Veri kümeleri tipik olarak İngilizce diline yöneliktir
3. Önceden Paketlenmiş/Hazır Veri Setleri
Önceden paketlenmiş veri kümelerini keşfetmek, herkese açık veya özel verilerse başka bir seçenektir. konuşma verisi toplama ihtiyaçlarınıza uygun değil. Satıcı, müşterilere yeniden satış yapmak amacıyla önceden paketlenmiş konuşma veri kümeleri toplamıştır. Bu tür veri kümesi, genel uygulamalar veya belirli amaçlar geliştirmek için kullanılabilir.
Artılar:
- Spesifik konuşma verileri ihtiyacınıza uygun bir veri kümesine erişebilirsiniz.
- Önceden paketlenmiş bir veri seti kullanmak, kendi veri setinizi toplamaktan daha ekonomiktir.
- Veri kümesine hızlı bir şekilde erişebilirsiniz
Eksiler:
- Veri seti önceden paketlenmiş olduğundan proje ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmez.
- Ayrıca, veri seti, başka herhangi bir işletmenin satın alabileceği için şirketinize özgü değildir.
4. Özel Toplanan Veri Kümelerini Seçin
Bir konuşma uygulaması oluştururken, tüm özel gereksinimlerinizi karşılayan bir eğitim veri kümesine ihtiyacınız olacaktır. Ancak, projenizin benzersiz gereksinimlerini karşılayan önceden paketlenmiş bir veri kümesine erişmeniz pek olası değildir. Mevcut tek seçenek, veri kümenizi oluşturmak veya veri kümesini üçüncü taraf çözüm sağlayıcılar aracılığıyla temin etmek olacaktır.
Eğitim ve test ihtiyaçlarınız için veri kümeleri tamamen özelleştirilebilir. Dil dinamizmini, konuşma verilerinin çeşitliliğini ve çeşitli katılımcılara erişimi dahil edebilirsiniz. Ayrıca, proje taleplerinizi zamanında karşılamak için veri seti ölçeklenebilir.
Artılar:
- Özel kullanım durumunuz için veri kümeleri toplanır. AI algoritmalarının amaçlanan sonuçlardan sapma şansı en aza indirilir.
- AI Verilerinde önyargıyı kontrol edin ve azaltın
Eksiler:
- Veri kümeleri maliyetli ve zaman alıcı olabilir; ancak faydalar her zaman maliyetlerden ağır basar.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
Konuşma verisi tanıma ve ses uygulamaları için olasılıklar dünyası çok büyüktür ve bunlar çeşitli endüstrilerde çok sayıda uygulama için kullanılmaktadır.
Akıllı Ev Aletleri/cihazları
Ses Tüketici Endeksi 2021'de, yakın olduğu bildirildi 66% ABD, İngiltere ve Almanya'dan kullanıcıların %31'i her gün akıllı hoparlörlerle etkileşime girdi ve %XNUMX'i her gün bir tür ses teknolojisi kullandı. Ayrıca televizyonlar, ışıklar, güvenlik sistemleri ve diğerleri gibi akıllı cihazlar, ses tanıma teknolojisi sayesinde sesli komutlara yanıt verir.
Sesli Arama Uygulaması
Sesli arama, konuşma tabanlı yapay zeka geliştirmenin en yaygın uygulamalarından biridir. Hakkında 20% Google'da yapılan tüm aramaların çoğu sesli asistan teknolojisinden geliyor. 74% Ankete katılanların yüzdesi, geçen ay sesli aramayı kullandıklarını söyledi.
Tüketiciler, alışverişleri, müşteri desteği, işletmeleri veya adresleri bulma ve sorgulama işlemleri için sesli aramaya giderek daha fazla güveniyor.
Kullanıcı Desteği
Müşteri desteği, müşterinin alışveriş deneyimini ekonomik ve etkili bir şekilde iyileştirmeye yardımcı olduğu için konuşma tanıma teknolojisinin en belirgin kullanım örneklerinden biridir.
Sağlık hizmeti
Konuşmaya dayalı yapay zeka ürünlerindeki son gelişmeler, sağlık hizmetleri için önemli bir fayda görüyor. Sesli notlar almak, tanıyı iyileştirmek, konsültasyon sağlamak ve hasta-doktor iletişimini sürdürmek için doktorlar ve diğer tıp uzmanları tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
Güvenlik Uygulamaları
Ses tanıma, yazılımın bireylerin benzersiz ses özelliklerini belirlediği güvenlik uygulamaları biçiminde başka bir kullanım durumu görüyor. Ses eşleşmesine göre uygulamalara veya tesislere giriş veya erişim sağlar. Ses biyometrisi, kimlik hırsızlığını, kimlik bilgilerinin çoğaltılmasını ve veri kötüye kullanımını ortadan kaldırır.
Araç Sesli Komutları
Araçlar, çoğunlukla otomobiller, araç güvenliğini artıran sesli komutlara yanıt veren ses tanıma yazılımına sahiptir. Bu konuşma tabanlı yapay zeka araçları, ses seviyesini ayarlama, arama yapma ve radyo istasyonlarını seçme gibi basit komutları kabul eder.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Kullanan Sektörler
Şu anda, konuşma yapay zekası ağırlıklı olarak Chatbot olarak kullanılıyor. Bununla birlikte, birçok endüstri, büyük faydalar elde etmek için bu teknolojiyi uyguluyor. Konuşma AI kullanan endüstrilerden bazıları şunlardır:
Sağlık hizmeti
- Tedavi sonrası aşamada hasta katılımı
- Randevu planlama sohbet robotları
- SSS ve genel soruları yanıtlıyoruz
- Belirti değerlendirmesi
- Yoğun bakım hastalarını tanımlayın
- Acil vakaların tırmanması
e-ticaret
- Müşteri bilgilerinin toplanması
- İlgili ürün bilgilerini ve önerileri sağlayın
- Müşteri memnuniyetini artırma
- Siparişlerin ve iadelerin yapılmasına yardımcı olmak
- SSS'leri yanıtlayın
- Çapraz satış ve yukarı satış ürünleri
Bankacılık
- Gerçek zamanlı bakiye kontrolü
- Para yatırma konusunda yardım
- Vergi dosyalama ve kredi başvurusunda yardımcı olmak
- Fatura hatırlatıcıları, bildirimler ve uyarılar göndererek bankacılık sürecini kolaylaştırın
Sigorta
- Politika önerileri sağlayın
- Daha hızlı tazminat ödemeleri
- Bekleme sürelerini ortadan kaldırın
- Müşteri geri bildirimlerini ve yorumlarını toplayın
- Politikalar hakkında müşteri farkındalığı yaratın
- Daha hızlı hak taleplerini ve yenilemeyi yönetin
Shaip Teklifi
Gelişmiş insan-makine etkileşimli konuşma uygulamaları geliştirmek için kaliteli ve güvenilir veri kümeleri sağlamaya gelince, Shaip başarılı dağıtımlarıyla pazara öncülük ediyor. Bununla birlikte, ciddi bir sohbet robotu ve konuşma asistanı sıkıntısı ile şirketler, AI projeleri için eğitim ve test için özelleştirilmiş, doğru ve kaliteli veri kümeleri sağlamak için pazar lideri Shaip'in hizmetlerini giderek daha fazla arıyor.
Doğal dil işlemeyi birleştirerek, insan konuşmalarını etkili bir şekilde taklit eden doğru konuşma uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olarak kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabiliriz. Yüksek kaliteli müşteri deneyimleri sunmak için bir dizi üst düzey teknoloji kullanıyoruz. NLP, makinelere insan dillerini yorumlamayı ve insanlarla etkileşim kurmayı öğretir.
Ses Transkripsiyonu
Shaip, her tür proje için çeşitli konuşma/ses dosyaları sunan lider bir ses transkripsiyon hizmet sağlayıcısıdır. Ayrıca Shaip, Röportajlar, Seminerler, Dersler, Podcast'ler gibi Ses ve Video dosyalarını kolayca okunabilir metne dönüştürmek için %100 insan tarafından oluşturulmuş bir deşifre hizmeti sunar.
Konuşma Etiketleme
Shaip, bir ses dosyasındaki sesleri ve konuşmayı ustalıkla ayırarak ve her dosyayı etiketleyerek kapsamlı konuşma etiketleme hizmetleri sunar. Benzer ses seslerini doğru bir şekilde ayırarak ve bunlara açıklamalar ekleyerek,
Konuşmacı Günlükleştirme
Sharp'ın uzmanlığı, ses kaydını kaynaklarına göre bölümlere ayırarak mükemmel konuşmacı günlükleştirme çözümleri sunmaya kadar uzanır. Ayrıca, hoparlör sayısını belirlemek için hoparlör 1, hoparlör 2, müzik, arka plan gürültüsü, araç sesleri, sessizlik ve daha fazlası gibi hoparlör sınırları doğru bir şekilde tanımlanır ve sınıflandırılır.
Ses Sınıflandırması
Açıklama, ses dosyalarının önceden belirlenmiş kategorilerde sınıflandırılmasıyla başlar. Kategoriler öncelikle projenin gereksinimlerine bağlıdır ve genellikle kullanıcı amacı, dil, anlamsal segmentasyon, arka plan gürültüsü, toplam konuşmacı sayısı ve daha fazlasını içerir.
Doğal Dil İfade Koleksiyonu/ Uyandırma Sözleri
Müşterinin bir soru sorarken veya bir istek başlatırken her zaman benzer kelimeleri seçeceğini tahmin etmek zordur. Örneğin, “En yakın Restoran nerede?” "Yakınımdaki Restoranları Bul" veya "Yakınlarda bir restoran var mı?"
Her üç ifade de aynı amaca sahiptir ancak farklı şekilde ifade edilir. Shaip'teki uzman konuşma yapay zekası uzmanları, permütasyon ve kombinasyon yoluyla, aynı talebi ifade etmek için mümkün olan tüm olası kombinasyonları belirleyecektir. Shaip, anlambilim, bağlam, ton, diksiyon, zamanlama, vurgu ve lehçelere odaklanarak ifadeleri ve uyandırma sözcüklerini toplar ve bunlara açıklamalar ekler.
Çok Dilli Ses Veri Hizmetleri
Dünya çapında 150'den fazla dil ve lehçede ses verilerini toplayan bir veri toplayıcı ekibimiz olduğundan, çok dilli ses verisi hizmetleri Shaip'in çok tercih edilen bir diğer hizmetidir.
Amaç Tespiti
İnsan etkileşimleri ve iletişimleri, genellikle onlara inandığımızdan daha karmaşıktır. Ve bu doğuştan gelen karmaşıklık, insan konuşmasını doğru bir şekilde anlamak için bir ML modelini eğitmeyi zorlaştırıyor.
Ayrıca, aynı demografik veya farklı demografik gruplardan farklı kişiler, aynı niyeti veya hissi farklı şekilde ifade edebilir. Bu nedenle, konuşma tanıma sistemi, demografiden bağımsız olarak ortak amacı tanımak için eğitilmelidir.
Amaç Sınıflandırması
Aynı amacı farklı kişilerden belirlemeye benzer şekilde, sohbet robotlarınız da müşteri yorumlarını sizin tarafınızdan önceden belirlenmiş çeşitli kategorilere ayırmak için eğitilmelidir. Her sohbet robotu veya sanal asistan, belirli bir amaç için tasarlanır ve geliştirilir. Shaip, kullanıcı amacını gerektiği gibi önceden tanımlanmış kategorilere ayırabilir.
Otomatik Konuşma Tanıma (ASR)
Konuşma Tanıma”, konuşulan sözcüklerin metne dönüştürülmesi anlamına gelir; ancak ses tanıma ve konuşmacı tanımlama, hem konuşulan içeriği hem de konuşmacının kimliğini tanımlamayı amaçlar. ASR'nin doğruluğu farklı parametrelerle belirlenir, yani hoparlör sesi, arka plan gürültüsü, kayıt ekipmanı vb.
Ton Algılama
İnsan etkileşiminin bir diğer ilginç yönü de tonlamadır - kelimelerin anlamını, söylendikleri tona bağlı olarak içsel olarak tanırız. Ne söylediğimiz önemli olsa da, bu kelimeleri nasıl söylediğimiz de anlamı iletir. Örneğin, 'Ne Mutluluk!' gibi basit bir cümle bir mutluluk ünlemi olabilir ve aynı zamanda alaycı bir şekilde de kastedilmiş olabilir. Ton ve vurguya bağlıdır.
'Ne yapıyorsun?'
'Ne yapıyorsun?'
Bu cümlelerin her ikisinde de tam kelimeler vardır, ancak kelimelerin vurgusu farklıdır ve cümlelerin tüm anlamını değiştirir. Chatbot, mutluluğu, alaycılığı, öfkeyi, tahrişi ve daha fazla ifadeyi tanımlamak için eğitilmiştir. Sharp'ın konuşma dili patologlarının ve yorumcularının uzmanlığının devreye girdiği yer burasıdır.
Ses / Konuşma Verisi Lisanslama
Shaip, projenizin özel ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen, benzersiz, kullanıma hazır kaliteli konuşma veri kümeleri sunar. Veri kümelerimizin çoğu her bütçeye sığabilir ve veriler gelecekteki tüm proje taleplerini karşılayacak şekilde ölçeklenebilir. 40'den fazla dilde 100'den fazla lehçede 50 bin saatten fazla kullanıma hazır konuşma veri seti sunuyoruz. Ayrıca spontane, monolog, komut dosyası ve uyandırma sözcükleri de dahil olmak üzere bir dizi ses türü sunuyoruz. tamamını görüntüle Veri Kataloğu.
Ses / Konuşma Verisi Toplama
Kaliteli konuşma veri kümelerinde eksiklik olduğunda, ortaya çıkan konuşma çözümü sorunlarla dolup taşabilir ve güvenilirlikten yoksun olabilir. Shaip, çok dilli ses koleksiyonları, ses transkripsiyon ve açıklama araçları ve proje için tamamen özelleştirilebilir hizmetler.
Konuşma verileri, bir uçta doğal konuşmadan diğer uçta doğal olmayan konuşmaya uzanan bir spektrum olarak görülebilir. Doğal konuşmada, konuşmacının spontane konuşma tarzında konuşmasını sağlarsınız. Öte yandan, konuşmacı bir senaryoyu okurken doğal olmayan konuşma sesleri kısıtlanır. Son olarak, konuşmacılardan spektrumun ortasında kontrollü bir şekilde kelimeleri veya cümleleri söylemeleri istenir.
Sharp'ın uzmanlığı, 150'den fazla dilde farklı türde konuşma veri kümeleri sağlamaya kadar uzanır
Komut Dosyası Verileri
Konuşmacılardan, senaryolu konuşma verisi biçimindeki bir senaryodan belirli sözcükleri veya ifadeleri söylemeleri istenir. Bu kontrollü veri biçimi genellikle konuşmacının önceden hazırlanmış bir senaryodan okuduğu sesli komutları içerir. Shaip'te, birçok telaffuz ve tonlama için araçlar geliştirmek üzere senaryolu bir veri seti sağlıyoruz. İyi konuşma verileri, farklı aksan gruplarından birçok konuşmacıdan örnekler içermelidir.
Spontane Veriler
Gerçek dünya senaryolarında olduğu gibi, kendiliğinden veya konuşma verileri en doğal konuşma biçimidir. Veriler, telefon görüşmeleri veya röportaj örnekleri olabilir. Shaip, bağlamsal konuşmaları anlamaları gereken sohbet robotları veya sanal asistanlar geliştirmek için kendiliğinden bir konuşma biçimi sağlar. Bu nedenle, veri kümesi gelişmiş ve gerçekçi AI tabanlı sohbet robotları geliştirmek için çok önemlidir.
Söz Verileri
Shaip tarafından sağlanan ifadeler konuşma veri seti, piyasada en çok arananlardan biridir. Çünkü sözler/uyandırma sözcükleri sesli yardımcıları tetikler ve onlardan insan sorularına akıllıca yanıt vermelerini ister.
Transkreasyon
Çoklu dil uzmanlığımız, tonlamayı, bağlamı, amacı ve stili kesinlikle korurken bir cümleyi bir dilden diğerine çeviren kapsamlı ses örnekleriyle transkreasyon veri kümeleri sunmamıza yardımcı olur.
Metin Okuma (TTS) Verileri
Özgün ve çok dilli Text-to-Speech ürünleri oluşturmaya yardımcı olan son derece doğru konuşma örnekleri sağlıyoruz. Ek olarak, ses dosyalarına, doğru şekilde açıklamalı arka plan gürültüsüz transkriptleriyle birlikte sunuyoruz.
Konuşmadan yazıya
Shaip, kaydedilmiş konuşmayı güvenilir metne dönüştürerek özel konuşmayı metne dönüştürme hizmetleri sunar. NLP teknolojisinin bir parçası olduğundan ve gelişmiş konuşma yardımcıları geliştirmek için çok önemli olduğundan, odak noktası kelimeler, cümleler, telaffuz ve lehçelerdir.
Konuşma Verisi Toplamasını Özelleştirme
Konuşma veri kümeleri, gelişmiş konuşma tabanlı yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde ve devreye alınmasında çok önemli bir rol oynar. Ancak, konuşma çözümleri geliştirme amacı ne olursa olsun, nihai ürünün doğruluğu, verimliliği ve kalitesi, eğitilmiş verilerinin türüne ve kalitesine bağlıdır.
Bazı kuruluşlar, ihtiyaç duydukları veri türü hakkında net bir fikre sahiptir. Ancak, çoğu proje ihtiyaçlarının ve gereksinimlerinin tam olarak farkında değildir. Bu nedenle, onlara ses verisi toplama hakkında somut bir fikir vermeliyiz. Shaip tarafından kullanılan metodolojiler.
Demografi
Hedef diller ve demografiler projeye göre belirlenebilir. Ayrıca, konuşma verileri yaş, eğitim yeterliliği vb. gibi demografiye göre özelleştirilebilir. Ülkeler, projenin sonucunu etkileyebilecekleri için örnekleme verisi toplamada bir diğer özelleştirme faktörüdür. Gereken dil ve lehçe akılda tutularak, belirtilen dil için ses örnekleri toplanır ve gereken yeterlilik düzeyine göre özelleştirilir - ana dili veya ana dili olmayan konuşmacılar.
Koleksiyon boyutu
Ses örneğinin boyutu, projenin performansını belirlemede kritik bir rol oynar. Bu nedenle, veri toplama için toplam katılımcı sayısı dikkate alınmalıdır. toplam ifade sayısı veya katılımcı veya toplam katılımcı başına konuşma tekrarları da dikkate alınmalıdır.
Veri Komut Dosyası
Komut dosyası, bir veri toplama stratejisindeki en önemli unsurlardan biridir. Bu nedenle, proje için ihtiyaç duyulan veri komut dosyasının belirlenmesi esastır – komut dosyasıyla yazılmış, komut dosyası oluşturulmamış, ifadeler veya uyandırma sözcükleri.
Ses Biçimleri
Konuşma verilerinin sesi, ses ve ses tanıma çözümlerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynar. bu ses kalitesi ve arka plan gürültüsü model eğitiminin sonucunu etkileyebilir.
Konuşma verilerinin toplanması şunları sağlamalıdır: dosya formatı, sıkıştırma, içerik yapısı, ve ön işleme gereksinimleri proje taleplerini karşılamak için özelleştirilebilir.
Ses Dosyalarının Teslimi
Konuşma verilerinin toplanmasının son derece kritik bir bileşeni, ses dosyalarının müşteri gereksinimlerine göre teslim edilmesidir. Sonuç olarak, Shaip tarafından sağlanan veri segmentasyonu, transkripsiyon ve etiketleme hizmetleri, karşılaştırmalı kalite ve ölçeklenebilirlik açısından işletmeler tarafından en çok arananlardan bazılarıdır.
Ayrıca, biz de takip ediyoruz dosya adlandırma kuralları anında kullanım için ve hızlı dağıtım için teslimat zaman çizelgelerine sıkı sıkıya bağlı kalın.
Uzmanlığımız
Desteklenen Diller
Başarı Öyküleri
İş dünyasının en büyük isimlerinden bazılarıyla iş birliği yaparak birinci sınıf konuşma AI çözümleri sunuyoruz. Başardıklarımıza bir göz atın:
- 1000'den fazla konuşma tanıma verisini içeren kapsamlı bir konuşma tanıma veri seti oluşturduk. 10,000 saatlerce çok dilli transkripsiyonlar ve ses dosyaları. Bu, canlı bir sohbet robotunun eğitilmesine ve geliştirilmesine yardımcı oldu.
- Bir sigorta sohbet robotu projesi için, yüksek kaliteli bir veri seti oluşturduk Binlerce her biri ile yapılan konuşmaların altı döner, eğitimini geliştirmek için.
- Ekibimiz 3,000+ dil uzmanları sağlandı 1,000 saatlerce ses dosyası ve transkript 27 Dijital asistanı eğitmek ve test etmek için farklı diller.
- Hızlı bir şekilde topladık ve teslim ettik 20,000 saatlerce konuşma 27 yetenekli yorumcularımız ve dil uzmanlarımız sayesinde.
- Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) hizmetlerimiz sektörde oldukça saygındır. Telaffuza, tona ve amaca dikkat ederek, ASR modeli doğruluğunu artırmak için çeşitli transkripsiyonlar kullanarak hassas bir şekilde etiketlenmiş ses dosyaları sunarız.
Başarımız, mükemmelliğe olan bağlılığımızdan ve son teknolojiyi kullanmamızdan kaynaklanmaktadır. Bizi farklı kılan şey, veri setlerimizin tarafsız ve en yüksek kalitede olmasını sağlayan uzman ekspertiz ekibimizdir.
üzerinde olan 30,000 Veri toplama ekibimizdeki katılımcılarla, en kaliteli veri kümelerini hızla kaynaklayıp sunabiliyoruz ve makine öğrenimi modellerinin dağıtımını hızlandırabiliyoruz. Ayrıca, gelişmiş AI platformumuz, rekabette önde kalarak hızlı konuşma verisi çözümleri sunmamızı sağlıyor.
Sonuç
Sonuç olarak, konuşma AI, işletmelerin ve bireylerin teknolojiyle etkileşim kurma biçiminde dönüştürücü bir ilerlemeyi temsil eder. Konuşma AI sistemleri, gelişmiş doğal dil işleme ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak daha kişiselleştirilmiş, verimli ve ilgi çekici kullanıcı deneyimleri sağlayabilir. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, iletişimi geliştirmeyi, operasyonları kolaylaştırmayı ve çeşitli sektörlerde inovasyonu yönlendirmeyi vaat ediyorlar. Konuşma AI'yı benimsemek yalnızca rekabet avantajı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda dijital çağda daha sezgisel ve duyarlı etkileşimler için yeni olasılıklar da açar.
Biz, Shaip'te, birinci sınıf bir veri şirketiyiz. Veriyi ve ilgili endişelerini başka hiç kimseden daha iyi anlayan bu alanda uzmanlarımız var. Her projeye veya iş birliğine bağlılık, gizlilik, esneklik ve sahiplenme gibi yetkinlikleri masaya getirdiğimiz için ideal ortaklarınız olabiliriz.
Hadi Konuşalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Chatbot'lar, belirli girdilere yanıt veren basit, kural tabanlı programlardır. Aynı zamanda, konuşmaya dayalı yapay zeka, daha insana benzer, bağlamsal yanıtlar oluşturmak için makine öğrenimini ve doğal dil anlayışını kullanır ve kullanıcılarla doğal etkileşimlere olanak tanır.
Alexa (Amazon) ve Siri (Apple), kullanıcının amacını anlayabildikleri, konuşulan dili işleyebildikleri ve bağlama ve kullanıcı geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayabildikleri için sohbete dayalı AI örnekleridir.
Farklı platformlar benzersiz kullanım durumlarına ve sektörlere hitap ettiğinden, kesin bir "en iyi" konuşma yapay zekası yoktur. Bazı popüler konuşmalı AI platformları arasında Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI'nin GPT-3'ü ve Rasa bulunur.
Diyaloğa dayalı yapay zeka uygulamaları, diğerlerinin yanı sıra müşteri destek sohbet botlarını, sanal kişisel asistanları, dil öğrenme araçlarını, sağlık danışmanlığı tavsiyelerini, e-ticaret tavsiyelerini, İK katılımını ve etkinlik yönetimini içerir.
Konuşmaya dayalı yapay zeka araçları, yapay zeka destekli sohbet robotlarının ve sanal asistanların geliştirilmesini, devreye alınmasını ve yönetilmesini sağlayan platformlar ve yazılımlardır. Örnekler arasında Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot çerçevesi ve Oracle digital assistant sayılabilir.
Bir chatbot, tıpkı gerçek bir insanla sohbet ettiğiniz gibi sohbet edebileceğiniz sanal bir asistandır. Ona sorular sorabilir, bilgi alabilir veya hatta görevleri tamamlayabilirsiniz, hepsi metin veya ses aracılığıyla.
Konuşma AI, gerçek konuşmalar gibi çok sayıda metin ve konuşma verisinden öğrenir. Bu, argo ve farklı konuşma stilleri gibi şeyleri anlamasına yardımcı olur ve doğal olarak anlama ve sohbet etme konusunda daha iyi hale getirir.
Konuşma AI'sı tamamen insan benzeri sohbetler yapmakla ilgilidir. Öte yandan, Üretken AI, öğrenilenlere dayanarak metin veya resim gibi yeni şeyler yaratır. Üretken AI, anında yanıtlar veya özetler üreterek konuşma AI'sını da güçlendirebilir.
Konuşmalı AI'yı kurmak zor olabilir. Pahalı olabilir, inşa edilmesi uzun zaman alabilir ve her zaman özel ihtiyaçlarınıza uymayabilir. Bazı sistemler hemen kullanıma hazır ve kolayca ayarlanabilecek şekilde tasarlanmıştır, bu da onları daha hızlı ve daha basit bir seçim haline getirir.