API for chatbot og samtale-AI, med generative modeller

Hva er Chatbots og Conversational AI, og hvorfor bruke generativ AI?

Conversational AI er et sentralt underfelt av Natural Language Processing som gjør det mulig for et menneske å føre en samtale med en maskin. Hver gang mennesket sier eller spør noe til AI-en, sendes hele samtalehistorikken med, slik at AI-en kan huske konteksten og gi relevante svar. Moderne chabots utnytter samtale-AI og kan gjøre mer enn bare å føre en samtale. De kan for eksempel oppdage kundens intensjoner, søke i dokumenter, forstå kundens tonefall og tilpasse sin egen tone (sinne, glede, sarkasme...).

GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B og Mixtral 8x7B er avanserte alternativer til GPT-5 og GPT-4, som er tilgjengelige på NLP Cloud. Disse modellene er så komplekse at de kan tilpasse seg mange situasjoner og høres perfekt ut som et menneske. For avanserte bruksområder er det mulig å finjustere disse modellene (trene dem med dine egne data), noe som er en flott måte å få en chatbot som er perfekt skreddersydd til din bedrift/produkt/bransje.

Generative modeller har ikke noe "minne". Derfor bør du hjelpe dem ved å sende samtalehistorikken på nytt i hver eneste forespørsel. Vi har faktisk skrevet en egen bloggartikkel om hvordan du bygger en chatbot med en generativ modell, Du er velkommen til å lese den!

Hvis du vil bygge en chatbot som svarer på tekniske spørsmål om din egen domenekunnskap, må du koble chatboten til en semantisk søke-/RAG-modell. Her er en veiledning om hvordan du kobler RAG med generativ AI.

Chatbot og dialogbasert AI

Hvorfor bruke chatboter og Conversational AI?

Stadig flere bedrifter ønsker å utnytte chatbots, enten for å bygge et avansert produkt basert på kunstig intelligens eller for å forbedre den interne produktiviteten. Her er et par eksempler:

Støtte Effektivitet

Det mest populære bruksområdet for chatbots er å hjelpe kundene automatisk uten at de er avhengige av en supportmedarbeider. Det forbedrer reaktiviteten dramatisk, og det avlaster supportteamet slik at de kan fokusere på svært avanserte spørsmål. En god support-chatbot kan søke i dokumenter etter kunder, svare på kontraktsspørsmål eller tekniske spørsmål, oppfatte kundens tonefall og intensjon...

Videospill

Noen videospill har nå funksjoner for samtale-AI, slik at spillerne på en naturlig måte kan diskutere med maskinen. Det gjør moderne spill mye mer interaktive, særlig fordi moderne samtale-AI kan tilpasse tonen til situasjonen (sinne, glede, sarkasme...).

Produktforslag

Noen ganger er det vanskelig for en bruker å finne det han eller hun leter etter, spesielt hvis det finnes mange produkter eller hvis produktene er komplekse. I slike tilfeller er det en god løsning å bygge en chatbot som kan hjelpe kundene og lede dem til riktig produkt.

Medisinsk assistent

Helsevesenet bruker chatbots til å diskutere med pasienter og automatisk stille en diagnose.

NLP Clouds API for chatbot/konversasjonsbasert AI

NLP Cloud tilbyr et chatbot- og samtale-AI-API basert på generative modeller som gir deg muligheten til å utføre samtale-AI ut av boksen, med fantastiske resultater. Disse modellene er Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B og Mixtral 8x7B. De er kraftige alternativer til GPT-4 og GPT-5 fra OpenAI. Hvis de forhåndstrenede modellene ikke er nok, kan du også finjustere/trene dine egne generative modeller på NLP Cloud og automatisk distribuere de nye modellene til produksjon med bare ett klikk.

Du finner mer informasjon i dokumentasjonen vår om chatbots og samtale-AI med generative modeller. her. For avansert bruk, se API-endepunktet for tekstgenerering. her. Og enkelt teste chatbots og samtale-AI. på lekeplassen vår.

Prøv en chatbot
gratis

Ofte stilte spørsmål

Kan generative AI-chatboter forstå og svare på flere språk?

Ja, generative AI-chatboter som de som er basert på GPT-5, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral osv. kan forstå og svare på flere språk, takket være den omfattende treningen de har fått på ulike språkdatasett fra hele verden. Dette gjør dem i stand til å delta i samtaler og gi svar på ulike språk med en høy grad av flyt.

Er generative AI-chatboter i stand til å lære av interaksjoner?

Generative AI-chatboter, for eksempel de som er basert på modeller som GPT-4, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral osv. lærer ikke av individuelle interaksjoner i sanntid på grunn av arkitektoniske årsaker. For å "simulere" en form for læring bør utvikleren vedlikeholde en historikk og sende denne historikken på nytt i hver forespørsel til chatboten.

Hvilke begrensninger har dagens generative AI-chatboter?

Til tross for sine avanserte funksjoner har dagens generative AI-chatboter ofte problemer med å forstå komplekse eller tvetydige kontekster, og kan noen ganger generere unøyaktige eller meningsløse svar. I tillegg kan de utilsiktet produsere partisk eller støtende innhold hvis de ikke overvåkes og justeres på riktig måte.

Hvordan håndterer generative AI-chatboter sensitiv eller personlig informasjon?

Det er chatbot-leverandørens ansvar å håndtere sensitiv informasjon med stor forsiktighet. NLP Cloud lagrer ingen informasjon som sendes til chatbotene, og er i samsvar med HIPAA og GDPR.

Finnes det skjevheter i svarene som genereres av AI-chatboter? Hvordan håndteres de i så fall?

Ja, svarene som genereres av generative AI-chatboter, som de som er basert på GPT-4, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral osv. kan gjenspeile skjevheter i treningsdataene deres. Disse skjevhetene håndteres gjennom kontinuerlig modelltrening med ulike datasett, grundig testing av skjevheter og implementering av tilbakemeldingsmekanismer for å korrigere skjeve svar.

Kan disse chatbotene tilpasses spesifikke forretningsbehov?

Ja, chatboter basert på generativ AI kan tilpasses i stor grad for å dekke spesifikke forretningsbehov, blant annet ved å tilpasse svarene, tonen og til og med kunnskapsbasen de henter informasjon fra, noe som gjør dem svært allsidige for ulike bransjer og bruksområder.

Hvordan kan utviklere integrere generative AI-chatboter i eksisterende plattformer eller applikasjoner?

Utviklere kan integrere generative AI-chatboter i eksisterende plattformer eller applikasjoner ved å bruke API-er fra AI-leverandøren, for eksempel NLP Cloud, som muliggjør sømløs kommunikasjon mellom chatboten og plattformens backend. Dette innebærer å sende brukerinndata til AI via API-et, motta AI-generert respons og presentere den i applikasjonens brukergrensesnitt.

Hva er den typiske responstiden for en chatbot basert på generativ AI som GPT-4?

Den typiske svartiden for en chatbot basert på generativ AI som GPT-4, ChatDolphin, GPT-OSS 120B, LLaMA 3, Mixtral osv. kan variere, men ligger vanligvis innenfor noen få sekunder, avhengig av kompleksiteten i forespørselen og tilgjengelig prosessorkraft.

Kan jeg prøve chatbot-API-et gratis?

Ja, i likhet med alle modellene på NLP Cloud kan chatbot-API-endepunktet testes gratis.

Hvilke språk eller lokaliteter støttes for dette chatbot-API-et?

Chatbot-API-et vårt støtter 200 språk