Vorteile von Natural Language-Modellen gegenüber Stichwörtern
Modelle für natürliche Sprache helfen Virtual Agent, menschliche Sprache basierend auf dem Kontext und den Daten Ihres Unternehmens zu verarbeiten. Auf diese Weise können die Bedürfnisse des Anwenders genauer mit einem entsprechenden Thema abgeglichen werden. Virtual Agent unterstützt große Sprachmodelle (LLMs) und Natural Language Understanding (NLU).
Sprache ist schwierig
Der Stichwortabgleich hat Einschränkungen. Zum Beispiel ist ein Apple manchmal ein StückFrucht und manchmal ein elektronisches Gerät. Der Kontext ist wichtig, und die Absicht auch. Natural Language-Modelle wurden für die Lösung der folgenden Probleme entwickelt:
- Es gibt mehrere Möglichkeiten, dasselbe zu beschreiben.
Beispiele: Office-Passwortzurücksetzung oder Mein Passwort für Office zurücksetzen
- Ausdrücke können mehrdeutig sein.
Beispiel: Server-Berichterstellungs-E-Mail nach Migration fehlt. Was fehlt, der Server oder die E-Mail?
- Kontextbezogene Informationen sind wichtig.
Beispiel: London-Instanz im Bereitstellungsmodus aktivieren
- Wörter können mit der Zeit neue Bedeutungen annehmen.
Beispielsweise kann sich eine Zelle auf Biologie oder ein Mobiltelefon beziehen.
- Umgangssprache, Akronyme und branchenspezifische Ausdrücke können schwierig zu interpretieren sein.
Beispiel: Richten Sie SSO in der Entwicklungsinstanz ein
- Fehlermeldungen sind oft schwer zu verstehen.
Virtual Agent bietet zwei Arten der Discovery von Themen in natürlicher Sprache. Sie können eine Mischung aus beidem in Ihrer Instanz verwenden.
- LLM-Themen-Discovery in Virtual Agent
- Verwenden Sie LLMs, um Themen zu erkennen und auf Fähigkeiten der generativen KI zuzugreifen, ohne komplexe Modelle, Absichten oder Entitäten zu erstellen.
- Natural Language Understanding (NLU) – Themen-Discovery in Virtual Agent
- Verwenden Sie ServiceNow NLU oder einen unterstützten Anbieter, um -Themen zu erkennen.