Vorteile von Modellen in natürlicher Sprache gegenüber Stichwörtern

Modelle in natürlicher Sprache helfen Virtual Agent Dient zur Verarbeitung menschlicher Sprache basierend auf dem Kontext und den Daten Ihres Unternehmens. Auf diese Weise können die Anforderungen des Anwenders genauer mit einem entsprechenden Thema abgeglichen werden. Virtual Agent Unterstützt große Sprachmodelle (LLMS) und Natural Language Understanding(NLU).

Sprache ist schwierig

Die Stichwortübereinstimmung hat seine Einschränkungen. Zum Beispiel ist manchmal ein Apfel ein Stück Obst und manchmal ein elektronisches Gerät. Kontext ist wichtig, und auch die Absicht. Modelle in natürlicher Sprache sind für die Behandlung der folgenden Probleme konzipiert:

• Es gibt mehrere Möglichkeiten, dasselbe zu beschreiben.

  Beispiele: Office-Passwortzurücksetzung Oder Mein Passwort für Office zurücksetzen

• Ausdrücke können mehrdeutig sein.

  Beispiel: Server-Reporting-E-Mail fehlt nach der Migration . Was fehlt, der Server oder die E-Mail?

• Kontextbezogene Informationen sind wichtig.

  Beispiel: Aktivieren Sie die London-Instanz in der Bereitstellung

• Wörter können im Laufe der Zeit neue Bedeutungen erlangen.

  Beispiel: A Zelle Kann sich auf die Biologie oder ein Mobiltelefon beziehen.

• Slang, Akronyme und Branchentidiome können schwierig zu interpretieren sein.

  Beispiel: Richten Sie SSO auf der Entwicklungsinstanz ein

• Fehlermeldungen sind oft schwer zu verstehen.

Virtual Agent Bietet zwei Arten von Themen in natürlicher Sprache. Sie können beide in Ihrer Instanz verwenden, aber nur jeweils einen Chat.

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.

Natürliches Sprachverständnis ( NLU) Themen-Discovery in Virtual Agent

Verwenden ServiceNow NLU oder ein unterstützter Anbieter, um Themen zu erkennen.