Vantagens dos modelos de linguagem natural em relação às palavras-chave

Os modelos de linguagem natural ajudam o Virtual Agent a processar linguagem humana com base no contexto e nos dados da sua empresa. Dessa forma, o que o usuário precisa pode ser correspondido com mais precisão a um tópico relevante. O Virtual Agent oferece suporte a modelos de linguagem grandes (LLMs) e Compreensão da linguagem natural (NLU).

A língua é difícil

A correspondência de palavras-chave tem limitações. Por exemplo, às vezes uma maçã é um pedaço de fruta e às vezes é um dispositivo eletrônico (Apple). O contexto é importante e a intenção também. Os modelos de linguagem natural foram projetados para lidar com os seguintes problemas:

• Existem várias maneiras de descrever a mesma coisa.

  Exemplos: redefinição de senha do Office ou redefinir minha senha do Office

• As expressões podem ser ambíguas.

  Exemplo: e-mail de emissão de relatórios do servidor ausente após a migração. O que está faltando: o servidor ou o e-mail?

• Informações contextuais são essenciais.

  Exemplo: ativar instância London na preparação

• As palavras podem adquirir novos significados ao longo do tempo.

  Por exemplo, uma célula pode pertencer à biologia ou a um telefone celular.

• Gírias, siglas e expressões idiomáticas do setor podem ser difíceis de interpretar.

  Exemplo: configurar o SSO na instância de desenvolvimento

• As mensagens de erro geralmente são difíceis de entender.

Virtual Agent fornece dois tipos de descoberta de tópico de linguagem natural. Você pode usar uma combinação de ambos na sua instância.

Descoberta de tópico do LLM no Virtual Agent

Use LLMs para descobrir tópicos e acessar recursos de IA generativos sem criar modelos, intenções ou entidades complexas.

Descoberta de tópicos de Compreensão da linguagem natural (NLU) em Virtual Agent

Use o ServiceNow NLU ou um provedor compatível para descobrir tópicos.