API för chatbot och konversations-AI, med generativa modeller

Vad är chatbots och Conversational AI och varför använda generativ AI?

Conversational AI är ett centralt delområde inom Natural Language Processing som gör det möjligt för en människa att föra en konversation med en maskin. Varje gång människan säger eller frågar något till AI:n skickas hela konversationshistoriken med, så att AI:n kan ha kontexten i minnet och ge relevanta svar. Moderna chabots utnyttjar konversations-AI och kan göra mer än att bara ha en konversation. De kan t.ex. upptäcka kundens avsikter, söka i dokument, förstå kundens ton och anpassa sin egen ton (ilska, glädje, sarkasm...).

LLaMA 3, Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B och Mixtral 8x7B är avancerade alternativ till GPT-4 och ChatGPT, tillgängliga på NLP Cloud. Dessa modeller är så komplexa att de kan anpassa sig till många situationer och låter perfekt som en människa. För avancerade användningsfall är det möjligt att finjustera dessa modeller (träna dem med dina egna data), vilket är ett utmärkt sätt att få en chatbot som är perfekt anpassad till ditt företag / produkt / bransch.

Generativa modeller har inget "minne". Så du bör hjälpa dem genom att skicka om konversationshistoriken i varje begäran du gör. Vi har faktiskt skrivit en egen bloggartikel om hur man bygger en chatbot med en generativ modell, Läs den gärna!

Om du vill bygga en chatbot som svarar på tekniska frågor om din egen domänkunskap måste du koppla ihop din chatbot med en semantisk sökning / RAG-modell. Här finns en guide om hur du kopplar ihop RAG med generativ AI.

Chatbot och AI för konversation

Varför använda chatbots och Conversational AI?

Allt fler företag vill använda sig av chatbots, antingen för att bygga en avancerad produkt baserad på AI eller för att förbättra sin interna produktivitet. Här är ett par exempel:

Stöd Effektivitet

Den mest populära tillämpningen av chatbotar är att automatiskt hjälpa kunder utan att behöva förlita sig på en supportperson. Det förbättrar reaktionsförmågan dramatiskt och avlastar supportteamet så att de kan fokusera på mycket avancerade frågor. En bra supportchattbot kan söka i dokument efter kunder, svara på avtalsfrågor eller tekniska frågor, känna av kundernas tonläge och avsikter...

Videospel

Vissa videospel innehåller nu AI-funktioner för konversation, så att spelarna kan diskutera naturligt med maskinen. Det gör moderna spel mycket mer interaktiva, särskilt eftersom moderna konversations-AI:er kan anpassa sin ton efter situationen (ilska, glädje, sarkasm...).

Förslag på produkter

Ibland är det svårt för en användare att hitta det han letar efter, särskilt om det finns många produkter eller om produkterna är komplexa. I sådana fall är det en mycket bra lösning att bygga en chattbot som hjälper kunderna och leder dem till rätt produkt.

Medicinsk assistent

Inom sjukvården används chatbots för att diskutera med patienter och automatiskt ställa diagnos.

NLP Clouds API för chatbotar/konversations-AI

NLP Cloud erbjuder ett API för chatbotar och konversationell AI baserat på generativa modeller som ger dig möjlighet att utföra konversationell AI direkt från start, med hisnande resultat. Dessa modeller är Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B och Mixtral 8x7B. De är kraftfulla alternativ till ChatGPT, GPT-3.5 och GPT-4 från OpenAI. Om de förtränade modellerna inte räcker till kan du också finjustera/träna dina egna generativa modeller på NLP Cloud och automatiskt distribuera de nya modellerna till produktion med bara ett klick.

Mer information finns i vår dokumentation om chattbottar och AI med generativa modeller här. För avancerad användning, se API-slutpunkten för textgenerering här. Testa enkelt chatbots och konversationell AI på vår lekplats.

Prova en chatbot
gratis

Vanliga frågor och svar

Kan chatbotar med generativ AI förstå och svara på flera språk?

Ja, generativa AI-chatbots som de som baseras på GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral etc. kan förstå och svara på flera språk, tack vare deras omfattande träning på olika språkdatauppsättningar från hela världen. Detta gör att de kan delta i konversationer och ge svar på olika språk med en hög grad av flyt.

Kan generativa AI-chatbots lära sig av interaktioner?

Generativa AI-chattbotar, t.ex. de som baseras på modeller som GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral etc. lär sig inte av enskilda interaktioner i realtid på grund av arkitekturskäl. För att "simulera" någon form av inlärning bör utvecklaren upprätthålla en historik och återsända denna historik i varje förfrågan till chatboten.

Vilka är begränsningarna med dagens generativa AI-chatbots?

Trots sina avancerade funktioner har dagens generativa AI-chattbotar ofta svårt att förstå komplexa eller tvetydiga sammanhang och kan ibland generera felaktiga eller nonsensartade svar. Dessutom kan de oavsiktligt producera partiskt eller stötande innehåll om de inte övervakas och justeras ordentligt.

Hur hanterar generativa AI-chattbotar känslig eller personlig information?

Det är chatbotleverantörens ansvar att hantera känslig information med stor försiktighet. NLP Cloud lagrar inte någon information som skickas till chatbotarna och är kompatibel med HIPAA och GDPR.

Finns det några fördomar i de svar som genereras av AI-chatbots? Om så är fallet, hur hanteras de?

Ja, svar som genereras av generativa AI-chatbots, som de som baseras på GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral etc. kan återspegla bias som finns i deras träningsdata. Dessa fördomar hanteras genom kontinuerlig modellträning med olika dataset, rigorösa fördomstester och implementering av feedbackmekanismer för att korrigera skeva svar.

Kan dessa chatbots anpassas efter specifika affärsbehov?

Ja, chatbots baserade på generativ AI kan anpassas i stor utsträckning för att uppfylla specifika affärsbehov, inklusive anpassning av deras svar, ton och till och med den kunskapsbas som de hämtar information från, vilket gör dem mycket mångsidiga för olika branscher och applikationer.

Hur kan utvecklare integrera generativa AI-chatbots i befintliga plattformar eller applikationer?

Utvecklare kan integrera generativa AI-chattbotar i befintliga plattformar eller applikationer genom att använda API:er som tillhandahålls av AI-leverantören, t.ex. NLP Cloud, vilket möjliggör sömlös kommunikation mellan chatboten och plattformens backend. Detta innebär att man skickar användarinput till AI via API:et, tar emot det AI-genererade svaret och presenterar det via applikationens användargränssnitt.

Vad är den typiska svarstiden för en chatbot baserad på generativ AI som GPT-4?

Den typiska svarstiden för en chatbot baserad på generativ AI som GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral etc. kan variera men ligger vanligtvis inom några sekunder, beroende på frågans komplexitet och den tillgängliga processorkraften.

Kan jag testa API:et för chattbotar gratis?

Ja, som alla modeller på NLP Cloud kan chatbot API-slutpunkten testas gratis

Vilka språk eller språkgrupper stöds för detta API för chatbotar?

Vårt API för chatbotar stöder 200 språk