الدليل الكامل للذكاء الاصطناعي للمحادثة

دليل المشترين النهائي لعام 2023

المُقدّمة

لا يتوقف أحد هذه الأيام ليسأل متى كانت آخر مرة تحدثت فيها إلى روبوت محادثة أو مساعد افتراضي؟ بدلاً من ذلك ، كانت الآلات تشغل أغنيتنا المفضلة ، وتحدد بسرعة مكانًا صينيًا محليًا يسلمك إلى عنوانك ويتعامل مع الطلبات في منتصف الليل - بسهولة.

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

من هو هذا الدليل؟

هذا الدليل الشامل مخصص لـ:

  • كلكم رواد الأعمال ورجال الأعمال المنفردين الذين يقومون بمعالجة كميات هائلة من البيانات بانتظام
  • الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو المتخصصون الذين بدأوا في تقنيات تحسين العمليات
  • مديرو المشاريع الذين يعتزمون تنفيذ وقت أسرع للتسويق لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم أو المنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي
  • وهواة التكنولوجيا الذين يرغبون في الدخول في تفاصيل الطبقات المشاركة في عمليات الذكاء الاصطناعي.
جمع بيانات الكلام

ما هو الذكاء الاصطناعي للمحادثة

الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو شكل متقدم من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من الانخراط في حوارات تفاعلية شبيهة بالبشر مع المستخدمين. هذه التكنولوجيا تفهم وتفسر لغة الإنسان لمحاكاة المحادثات الطبيعية. يمكن أن يتعلم من التفاعلات مع مرور الوقت للرد على السياق.

تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة على نطاق واسع في تطبيقات مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الصوتيين ومنصات دعم العملاء عبر القنوات الرقمية وقنوات الاتصالات.

شهد سوق الذكاء الاصطناعي للمحادثة نموًا سريعًا في السنوات الأخيرة. تم تطوير الذكاء الاصطناعي للمحادثات في البداية لأغراض الترفيه ، وأصبح جزءًا لا يتجزأ من النظام البيئي الرقمي. فيما يلي بعض الإحصائيات الأساسية لتوضيح تأثيرها:

  • بلغت قيمة السوق العالمية للذكاء الاصطناعي للمحادثات 6.8 مليار دولار في عام 2021 ومن المتوقع أن تنمو إلى 18.4 مليار دولار بحلول عام 2026 بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 22.6٪. بحلول عام 2028 ، من المتوقع أن يصل حجم السوق بـ29.8 مليار دولار.
  • على الرغم من انتشاره ، 63% من المستخدمين غير مدركين أنهم يستخدمون الذكاء الاصطناعي في حياتهم اليومية.
  • A مسح غارتنر وجدت أن العديد من الشركات حددت روبوتات المحادثة كتطبيق أساسي للذكاء الاصطناعي ، مع توقع ما يقرب من 70٪ من العاملين ذوي الياقات البيضاء التفاعل مع منصات المحادثة يوميًا بحلول عام 2022.
  • منذ الوباء ، زاد حجم التفاعلات التي يتعامل معها وكلاء المحادثة بنسبة تصل إلى 250% عبر صناعات متعددة.
  • ارتفعت نسبة المسوقين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي للتسويق الرقمي في جميع أنحاء العالم بشكل كبير ، من 29٪ في 2018 إلى 84٪ في 2020.
  • في 2022، 91% من مستخدمي المساعد الصوتي البالغين استخدموا تقنية الذكاء الاصطناعي للمحادثة على هواتفهم الذكية.
  • التصفح والبحث عن المنتجات كانا أهم أنشطة التسوق تم إجراؤها باستخدام تقنية المساعد الصوتي بين مستخدمي الولايات المتحدة في استطلاع عام 2021.
  • بين المتخصصين في مجال التكنولوجيا في جميع أنحاء العالم ، تقريبا 80% استخدام مساعدين افتراضيين لخدمة العملاء.
  • بحلول عام 2024 ، يعتقد 73٪ من صانعي قرار خدمة العملاء في أمريكا الشمالية أن الدردشة عبر الإنترنت أو محادثة الفيديو أو روبوتات المحادثة أو وسائل التواصل الاجتماعي ستكون هي الأفضل قنوات خدمة العملاء الأكثر استخدامًا.
  • في استطلاع عام 2021 ، 86% من المديرين التنفيذيين الأمريكيين اتفقوا على أن الذكاء الاصطناعي سوف يصبح "تقنية رئيسية" داخل شركتهم.
  • اعتبارًا من فبراير 2022 ، 53% من البالغين في الولايات المتحدة قد تواصلوا مع روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء في العام الماضي.
  • في 2022، 3.5 مليار تم الوصول إلى تطبيقات chatbot في جميع أنحاء العالم.
  • أهم ثلاثة أسباب يستخدم المستهلكون الأمريكيون روبوت الدردشة لساعات العمل (18٪) ، ومعلومات المنتج (17٪) ، وطلبات خدمة العملاء (16٪).

تسلط هذه الإحصائيات الضوء على التبني المتزايد للذكاء الاصطناعي للمحادثة وتأثيره في مختلف الصناعات وسلوكيات المستهلك.
مقدمة محادثة

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة

يستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وغيرها من الخوارزميات المعقدة للانخراط في حوارات غنية بالسياق. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يواجه نطاقًا أوسع من مدخلات المستخدم ، فإنه يحسن التعرف على الأنماط وقدراته التنبؤية. يمكن تقسيم عملية محادثة الذكاء الاصطناعي مع المستخدمين إلى أربع خطوات رئيسية:

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة

الخطوة 1: تجميع المدخلات - يقدم المستخدمون مدخلاتهم إما من خلال النص أو الصوت.

الخطوة 2: معالجة المدخلات - عندما يكون الإدخال في شكل نص ، يتم استخدام فهم اللغة الطبيعية (NLU) لاستخراج المعنى من الكلمات. بالنسبة للإدخالات الصوتية ، يتم استخدام التعرف التلقائي على الكلام (ASR) أولاً لتحويل الصوت إلى رموز لغة يمكن تحليلها بشكل أكبر.

الخطوة الثالثة: توليد الاستجابة - يتم استخدام تقنيات توليد اللغة الطبيعية للرد بشكل مناسب على استفسار المستخدم.

الخطوة 4: التحسين المستمر - تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة بتحليل مدخلات المستخدم بمرور الوقت ، وتحسين استجاباتهم لضمان الدقة والأهمية.

أنواع الذكاء الاصطناعي للمحادثة

يمكن للذكاء الاصطناعي التحادثي أن يفيد الشركات بشكل كبير من خلال تلبية الاحتياجات المختلفة وتقديم حلول مخصصة. هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي للمحادثة: روبوتات المحادثة ، والمساعدين الصوتيين ، والاستجابات الصوتية التفاعلية. يعتمد اختيار النموذج الصحيح على أهداف عملك وحالة الاستخدام.

Chatbots

روبوتات الدردشة هي أدوات ذكاء اصطناعي تستند إلى نصوص تُشرك المستخدمين عبر الرسائل أو مواقع الويب. يمكن أن تكون قائمة على القواعد ، أو مدفوعة بالذكاء الاصطناعي / البرمجة اللغوية العصبية ، أو مختلطة. تعمل Chatbots على أتمتة دعم العملاء والمبيعات ومهام إنشاء قوائم العملاء المحتملين مع تقديم المساعدة الشخصية.

مساعدي الصوت

تتيح المساعدين الصوتيين (VA) التفاعل من خلال الأوامر الصوتية. إنهم يعالجون اللغة المنطوقة للمشاركة بدون استخدام اليدين ويوجدون في الهواتف الذكية ومكبرات الصوت. مساعدة VA في دعم العملاء وجدولة المواعيد والاتجاهات والأسئلة الشائعة.

IVR

IVRs هي أنظمة هاتفية قائمة على القواعد تسمح بالتفاعل عبر الأوامر الصوتية أو مدخلات نغمة اللمس. يقومون بأتمتة توجيه المكالمات وجمع المعلومات وخيارات الخدمة الذاتية. تتعامل أجهزة الرد الصوتي التفاعلي بكفاءة مع عدد كبير من المكالمات في العملاء والمبيعات.

الفرق بين روبوت المحادثة المستند إلى الذكاء الاصطناعي والـ Rule-Based Chatbot

AI / NLP Chatbotروبوت المحادثة المستند إلى القواعد
يفهم ويتفاعل مع الأوامر الصوتية والنصيةيفهم ويتفاعل مع الأوامر النصية فقط
يمكن أن يفهم السياق ويفسر النية في المحادثةيمكنه متابعة تدفق الدردشة المحدد مسبقًا الذي تم التدريب عليه
مصممة لإجراء حوارات تحادثيةمصممة لتكون ملاحية بحتة
يعمل على واجهات متعددة مثل المدونات والمساعدات الافتراضيةيعمل كواجهة دعم للدردشة فقط
يمكن التعلم من التفاعلات والمحادثاتيتبع مجموعة قواعد مصممة مسبقًا ويجب تهيئتها بتحديثات جديدة
يتطلب الكثير من الوقت والبيانات والموارد للتدريبتدريب أسرع وأقل تكلفة
يمكن أن تقدم ردودًا مخصصة بناءً على التفاعلاتينفذ مهام يمكن التنبؤ بها
مثالي للمشاريع المعقدة التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات متقدمةمثالي لحالات الاستخدام الأكثر وضوحًا والمحددة جيدًا

فوائد الذكاء الاصطناعي للمحادثة

أصبح الذكاء الاصطناعي التحادثي أكثر تقدمًا وبديهية وفعالية من حيث التكلفة ، مما أدى إلى اعتماده على نطاق واسع عبر الصناعات. دعنا نستكشف الفوائد المهمة لهذه التقنية المبتكرة بمزيد من التفصيل:

محادثات مخصصة عبر قنوات متعددة

يمكّن الذكاء الاصطناعي للمحادثة المؤسسات من تقديم خدمة عملاء من الدرجة الأولى من خلال تفاعلات مخصصة عبر قنوات مختلفة ، مما يوفر رحلة عميل سلسة من وسائل التواصل الاجتماعي إلى محادثات الويب الحية.

توسع بسهولة لإدارة أحجام المكالمات العالية

يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة فرق خدمة العملاء على التعامل مع الارتفاعات المفاجئة في حجم المكالمات من خلال تصنيف التفاعلات بناءً على نية العميل ومتطلباته وسجل المكالمات والمشاعر. يتيح ذلك التوجيه الفعال للمكالمات ، مما يضمن قيام الوكلاء المباشرين بالتعامل مع التفاعلات عالية القيمة بينما تدير روبوتات المحادثة تلك ذات القيمة المنخفضة.

رفع مستوى خدمة العملاء

لقد أصبحت تجربة العملاء من أهم العوامل التي تميز العلامة التجارية. يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة الشركات على تقديم تجارب إيجابية. يوفر إجابات فورية ودقيقة على الاستفسارات ويطور استجابات تتمحور حول العملاء باستخدام تقنية التعرف على الكلام وتحليل المشاعر والتعرف على النية.

يدعم مبادرات التسويق والمبيعات

يسمح الذكاء الاصطناعي للمحادثة للشركات بإنشاء هويات فريدة للعلامة التجارية واكتساب ميزة تنافسية في السوق. يمكن للشركات دمج روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في المزيج التسويقي لتطوير ملفات تعريف شاملة للمشتري ، وفهم تفضيلات الشراء ، وتصميم محتوى مخصص يناسب احتياجات العملاء.

توفير أفضل في التكاليف مع خدمة العملاء الآلية

توفر روبوتات الدردشة فعالية من حيث التكلفة ، مع تنبؤات بأنها ستوفر الأعمال 8 مليار دولار سنويًا بحلول عام 2022. يؤدي تطوير روبوتات المحادثة للتعامل مع الاستعلامات البسيطة والمعقدة إلى تقليل الحاجة إلى التدريب المستمر لوكلاء خدمة العملاء. في حين أن تكاليف التنفيذ الأولية قد تكون عالية ، فإن الفوائد طويلة الأجل تفوق الاستثمار الأولي.

دعم متعدد اللغات للوصول العالمي

يمكن برمجة الذكاء الاصطناعي للمحادثة لدعم لغات متعددة ، مما يمكّن الشركات من تلبية احتياجات قاعدة عملاء عالمية. تساعد هذه القدرة الشركات على تقديم دعم سلس للعملاء غير الناطقين باللغة الإنجليزية ، وكسر حواجز اللغة وتحسين رضا العملاء بشكل عام.

تحسين جمع البيانات وتحليلها

يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي للمحادثة جمع وتحليل كميات هائلة من بيانات العملاء ، وتقديم رؤى لا تقدر بثمن حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم واهتماماتهم. يساعد هذا النهج المستند إلى البيانات الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة ، وتحسين استراتيجيات التسويق ، وتطوير منتجات وخدمات أفضل. علاوة على ذلك ، يعزز تدفق البيانات المستمر هذا قدرة التعلم للذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى استجابات أكثر دقة وكفاءة بمرور الوقت.

توفر 24 / 7

يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي للمحادثة دعمًا على مدار الساعة ، مما يضمن حصول العملاء على المساعدة عند الحاجة ، بغض النظر عن المناطق الزمنية أو العطلات الرسمية. هذا التوافر المستمر مهم بشكل خاص للشركات ذات العمليات العالمية أو العملاء الذين يحتاجون إلى الدعم خارج ساعات العمل التقليدية.

 

مثال على الذكاء الاصطناعي للمحادثة

تستخدم العديد من الشركات الكبيرة والصغيرة روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومساعدين افتراضيين على وسائل التواصل الاجتماعي. تساعد هذه الأدوات الشركات على التفاعل مع العملاء والإجابة على الأسئلة وتقديم الدعم بسرعة وسهولة. وهنا بعض الأمثلة:

أحجار الدومينو
سبوتيفي
موقع ئي باي

Dominos - طلب ، استعلامات ، حالة chatbot

يتوفر روبوت الدردشة "Dom" من Domino على منصات متعددة ، بما في ذلك Facebook Messenger و Twitter وموقع الشركة على الويب.

يتيح Dom للعملاء إمكانية تقديم الطلبات وتتبع عمليات التسليم وتلقي توصيات بيتزا مخصصة بناءً على تفضيلاتهم. عزز هذا النهج المدفوع بالذكاء الاصطناعي تجربة العميل الإجمالية وجعل عملية الطلب أكثر كفاءة.

سبوتيفي - العثور على موسيقى chatbot

يساعد chatbot الخاص بـ Spotify على Facebook Messenger المستخدمين في العثور على الموسيقى والاستماع إليها ومشاركتها. يمكن أن يوصي برنامج الدردشة الآلي بقوائم التشغيل بناءً على تفضيلات المستخدم أو الحالة المزاجية أو الأنشطة وحتى توفير قوائم تشغيل مخصصة عند الطلب.

يتيح روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين اكتشاف موسيقى جديدة ومشاركة المقطوعات المفضلة لديهم مباشرة من خلال تطبيق Messenger ، مما يعزز تجربة الموسيقى الشاملة.

eBay - ShopBot بديهي

يساعد ShopBot من eBay ، المتاح على Facebook Messenger ، المستخدمين في العثور على المنتجات والصفقات على منصة eBay. يمكن أن يوفر chatbot اقتراحات تسوق مخصصة بناءً على تفضيلات المستخدم ونطاقات الأسعار والاهتمامات.

يمكن للمستخدمين أيضًا تحميل صورة لعنصر يبحثون عنه ، وسيستخدم chatbot تقنية التعرف على الصور للعثور على عناصر مماثلة على eBay. يعمل هذا الحل المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تبسيط التسوق ويساعد المستخدمين على اكتشاف العناصر والصفقات الفريدة.

التخفيف من تحديات البيانات الشائعة في الذكاء الاصطناعي للمحادثة

يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة على تحويل الاتصال بين الإنسان والحاسوب ديناميكيًا. وتحرص العديد من الشركات على تطوير أدوات وتطبيقات متقدمة للذكاء الاصطناعي للمحادثة يمكنها تغيير كيفية إنجاز الأعمال. ومع ذلك ، قبل تطوير روبوت محادثة يمكنه تسهيل التواصل بشكل أفضل بينك وبين عملائك ، يجب أن تنظر إلى العديد من المخاطر التنموية التي قد تواجهها.

تنوع اللغة

التنوع اللغوي يعد تطوير مساعد دردشة يمكنه تلبية العديد من اللغات أمرًا صعبًا. بالإضافة إلى ذلك ، فإن التنوع الهائل للغات العالمية يجعل من الصعب تطوير روبوت محادثة يوفر خدمة العملاء بسلاسة لجميع العملاء.

في 2022، حوالي 1.5 مليار شخص يتحدثون الإنجليزية في جميع أنحاء العالم ، تليها الماندرين الصينية مع 1.1 مليار متحدث. على الرغم من أن اللغة الإنجليزية هي اللغة الأجنبية الأكثر تحدثًا ودراسة على مستوى العالم ، إلا أنه لا يوجد سوى حوالي 20% من سكان العالم يتحدثون ذلك. فهو يجعل بقية سكان العالم - 80٪ - يتحدثون لغات أخرى غير الإنجليزية. لذلك ، عند تطوير روبوت محادثة ، يجب عليك أيضًا مراعاة التنوع اللغوي.

تقلب اللغة

يتكلم البشر لغات مختلفة ونفس اللغة بشكل مختلف. لسوء الحظ ، لا يزال من المستحيل للآلة أن تفهم تمامًا تنوع اللغة المنطوقة ، مع مراعاة العواطف واللهجات والنطق واللهجات والفروق الدقيقة.

تنعكس كلماتنا واختيار اللغة أيضًا في طريقة كتابتنا. يمكن توقع أن تفهم الآلة تقلب اللغة وتقديرها فقط عندما تقوم مجموعة من المعلقين بتدريبها على مجموعات بيانات الكلام المختلفة.

الديناميكية في الكلام

التحدي الرئيسي الآخر في تطوير الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو جلب ديناميكية الكلام إلى المعركة. على سبيل المثال ، نستخدم العديد من مواد الحشو ، والإيقاف المؤقت ، وأجزاء الجملة ، والأصوات غير القابلة للفك الشفرة عند التحدث. بالإضافة إلى ذلك ، يعد الكلام أكثر تعقيدًا من الكلمة المكتوبة نظرًا لأننا لا نتوقف عادة بين كل كلمة ونشدد على المقطع الصحيح.

عندما نستمع للآخرين ، فإننا نميل إلى استنباط القصد من محادثتهم ومعنى ذلك باستخدام تجارب حياتنا. ونتيجة لذلك ، فإننا نضع كلماتهم في سياقها ونفهمها حتى عندما تكون غامضة. ومع ذلك ، فإن الآلة غير قادرة على هذه الجودة.

بيانات صاخبة

البيانات الصاخبة أو ضوضاء الخلفية هي البيانات التي لا تقدم قيمة للمحادثات ، مثل أجراس الباب ، والكلاب ، والأطفال ، وأصوات الخلفية الأخرى. لذلك ، من الضروري فرك أو ترشيح ملفات صوتية من هذه الأصوات وتدريب نظام الذكاء الاصطناعي على تحديد الأصوات المهمة وتلك التي لا تهم.

إيجابيات وسلبيات أنواع بيانات الكلام المختلفة

إيجابيات وسلبيات أنواع بيانات الكلام المختلفة يتطلب بناء نظام التعرف على الصوت الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي للمحادثة الكثير من مجموعات البيانات التدريبية والاختبار. ومع ذلك ، فإن الوصول إلى مجموعات البيانات عالية الجودة - الموثوقة وتفي باحتياجات مشروعك المحددة - ليس بالأمر السهل. ومع ذلك ، هناك خيارات متاحة للشركات التي تبحث عن مجموعات بيانات تدريبية ، ولكل خيار مزايا وعيوب.

إذا كنت تبحث عن نوع مجموعة بيانات عامة ، فلديك الكثير من خيارات الخطاب العام المتاحة. ومع ذلك ، للحصول على شيء أكثر تحديدًا وملاءمة لمتطلبات مشروعك ، قد تضطر إلى جمعه وتخصيصه بنفسك.

  1. بيانات الكلام المسجلة الملكية

    سيكون المكان الأول الذي يجب البحث فيه هو البيانات الخاصة بشركتك. ومع ذلك ، نظرًا لأن لديك الحق القانوني والموافقة على استخدام بيانات كلام العميل الخاصة بك ، يمكنك استخدام مجموعة البيانات الضخمة هذه للتدريب واختبار مشروعاتك.

    الايجابيات:

    • لا توجد تكاليف إضافية لجمع بيانات التدريب
    • من المحتمل أن تكون بيانات التدريب ذات صلة بعملك
    • تحتوي بيانات الكلام أيضًا على صوتيات خلفية بيئية طبيعية ومستخدمين ديناميكيين وأجهزة.

    سلبيات:

    • قد يكلفك استخدام مثل هذه البيانات الكثير من المال عند الحصول على إذن للتسجيل والاستخدام.
    • قد تحتوي بيانات الكلام على قيود لغة أو ديموغرافية أو قاعدة عملاء
    • قد تكون البيانات مجانية ، لكنك ستظل تدفع مقابل المعالجة والنسخ ووضع العلامات وغير ذلك.
  2. مجموعات البيانات العامة

    تعتبر مجموعات بيانات الخطاب العام خيارًا آخر إذا كنت لا تنوي استخدام قواعد البيانات الخاصة بك. تعد مجموعات البيانات هذه جزءًا من المجال العام ويمكن تجميعها لمشاريع مفتوحة المصدر.

    الايجابيات:

    • مجموعات البيانات العامة مجانية ومثالية للمشاريع منخفضة الميزانية
    • كانت متاحة للتنزيل الفوري
    • تأتي مجموعات البيانات العامة في مجموعة متنوعة من مجموعات العينات النصية وغير المسجلة.

    سلبيات:

    • يمكن أن تكون تكاليف المعالجة وضمان الجودة عالية
    • تختلف جودة مجموعات بيانات الخطاب العام إلى حد كبير
    • عادةً ما تكون عينات الكلام المقدمة عامة ، مما يجعلها غير مناسبة لتطوير مشاريع الكلام المحددة
    • عادةً ما تكون مجموعات البيانات متحيزة تجاه اللغة الإنجليزية
  3. مجموعات البيانات المعبأة مسبقًا / الجاهزة

    يعد استكشاف مجموعات البيانات المعبأة مسبقًا خيارًا آخر إذا كانت البيانات العامة أو الملكية جمع بيانات الكلام لا يناسب احتياجاتك.

    قام البائع بتجميع مجموعات بيانات الكلام المعبأة مسبقًا لغرض محدد وهو إعادة البيع للعملاء. يمكن استخدام هذا النوع من مجموعات البيانات لتطوير تطبيقات عامة أو أغراض محددة.

    الايجابيات:

    • قد تتمكن من الوصول إلى مجموعة بيانات تناسب احتياجات بيانات الكلام الخاصة بك
    • يعد استخدام مجموعة البيانات المعبأة مسبقًا أكثر سهولة من جمع مجموعة البيانات الخاصة بك
    • قد تتمكن من الوصول إلى مجموعة البيانات بسرعة

    سلبيات:

    • نظرًا لأن مجموعة البيانات معبأة مسبقًا ، فهي غير مخصصة لاحتياجات مشروعك.
    • علاوة على ذلك ، فإن مجموعة البيانات ليست فريدة لشركتك حيث يمكن لأي شركة أخرى شرائها.
  4. اختر مجموعات البيانات المجمعة المخصصة

    عند إنشاء تطبيق الكلام ، قد تحتاج إلى مجموعة بيانات تدريبية تلبي جميع متطلباتك المحددة. ومع ذلك ، فمن المستبعد جدًا أن تتمكن من الوصول إلى مجموعة بيانات معبأة مسبقًا تلبي المتطلبات الفريدة لمشروعك. سيكون الخيار الوحيد المتاح هو إنشاء مجموعة البيانات الخاصة بك أو شراء مجموعة البيانات من خلال موفري الحلول الخارجيين.

    مجموعات البيانات الخاصة باحتياجات التدريب والاختبار الخاصة بك قابلة للتخصيص تمامًا. يمكنك تضمين ديناميكية اللغة وتنوع بيانات الكلام والوصول إلى مختلف المشاركين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تحجيم مجموعة البيانات لتلبية متطلبات مشروعك في الوقت المحدد.

    الايجابيات:

    • يتم جمع مجموعات البيانات لحالة الاستخدام الخاصة بك. يتم تقليل فرصة انحراف خوارزميات الذكاء الاصطناعي عن النتائج المرجوة.
    • التحكم وتقليل التحيز في بيانات الذكاء الاصطناعي

    سلبيات:

    • يمكن أن تكون مجموعات البيانات مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً ؛ لكن الفوائد دائمًا تفوق التكاليف.

إيجابيات وسلبيات أنواع بيانات الكلام المختلفة

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة

عالم إمكانيات التعرف على بيانات الكلام والتطبيقات الصوتية هائل ، ويتم استخدامها في العديد من الصناعات لعدد كبير من التطبيقات.

أجهزة / أجهزة منزلية ذكية

في مؤشر مستهلك Voice 2021 ، تم الإبلاغ عن ذلك بالقرب من 66% من المستخدمين من الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وألمانيا تفاعلوا مع مكبرات صوت ذكية ، واستخدم 31٪ شكلاً من أشكال تكنولوجيا الصوت كل يوم. بالإضافة إلى ذلك ، تستجيب الأجهزة الذكية مثل أجهزة التلفزيون والأضواء وأنظمة الأمان وغيرها للأوامر الصوتية بفضل تقنية التعرف على الصوت.

تطبيق البحث الصوتي

يعد البحث الصوتي أحد أكثر التطبيقات شيوعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي للمحادثة. حول 20% جميع عمليات البحث التي أجريت على Google تأتي من تقنية المساعد الصوتي. 74% من المستجيبين للاستطلاع قالوا إنهم استخدموا البحث الصوتي في الشهر الماضي.

يعتمد المستهلكون بشكل متزايد على البحث الصوتي للتسوق ، ودعم العملاء ، وتحديد الشركات أو العناوين ، وإجراء الاستفسارات.

دعم العملاء

يعد دعم العملاء أحد أبرز حالات استخدام تقنية التعرف على الكلام لأنه يساعد على تحسين تجربة تسوق العملاء بتكلفة معقولة وفعالة.

الرعاية الصحية

تشهد أحدث التطورات في منتجات الذكاء الاصطناعي للمحادثة فائدة كبيرة للرعاية الصحية. يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل الأطباء وغيرهم من المتخصصين الطبيين لتسجيل الملاحظات الصوتية وتحسين التشخيص وتقديم الاستشارات والحفاظ على التواصل بين المريض والطبيب.

تطبيقات الأمان

يشهد التعرف على الصوت حالة استخدام أخرى في شكل تطبيقات أمنية حيث يحدد البرنامج الخصائص الصوتية الفريدة للأفراد. يسمح بالدخول أو الوصول إلى التطبيقات أو المباني بناءً على مطابقة الصوت. تعمل القياسات الحيوية الصوتية على التخلص من سرقة الهوية ونسخ بيانات الاعتماد وإساءة استخدام البيانات.

الأوامر الصوتية للمركبات

تحتوي المركبات ، ومعظمها من السيارات ، على برنامج للتعرف على الصوت يستجيب للأوامر الصوتية التي تعزز سلامة المركبات. تقبل أدوات AI للمحادثة هذه أوامر بسيطة مثل ضبط مستوى الصوت وإجراء المكالمات واختيار محطات الراديو.

الصناعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة

حاليًا ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثات في الغالب كروبوتات دردشة. ومع ذلك ، تقوم العديد من الصناعات بتطبيق هذه التقنية لجني فوائد ضخمة. بعض الصناعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة هي:

الرعاية الصحية

الرعاية الصحية المحادثة منظمة العفو الدولية للذكاء الاصطناعي التحادثي تأثير كبير على قطاع الرعاية الصحية. أثبت الذكاء الاصطناعي التحاوري أنه مفيد للمرضى والأطباء والموظفين والممرضات وغيرهم من العاملين في المجال الطبي.

بعض الفوائد

  • مشاركة المريض في مرحلة ما بعد العلاج
  • مواعيد جدولة روبوتات المحادثة
  • الإجابة على الأسئلة الشائعة والاستفسارات العامة
  • تقييم الأعراض
  • التعرف على مرضى الرعاية الحرجة
  • تصعيد الحالات الطارئة

التجارة الإلكترونية

محادثة التجارة الإلكترونية منظمة العفو الدولية يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثة شركات التجارة الإلكترونية على التفاعل مع عملائها ، وتقديم توصيات مخصصة ، وبيع المنتجات.

تستفيد صناعة التجارة الإلكترونية من فوائد هذه التكنولوجيا الأفضل في فئتها إلى أقصى حد.

  • جمع معلومات العملاء
  • تقديم معلومات وتوصيات المنتج ذات الصلة
  • تحسين رضا العملاء
  • المساعدة في وضع الطلبات والمرتجعات
  • الإجابة على الأسئلة الشائعة
  • بيع منتجات متقاطعة وبيعها

البنوك والمصارف

المحادثة المصرفية منظمة العفو الدولية ينشر القطاع المصرفي أدوات الذكاء الاصطناعي للمحادثة لتعزيز تفاعلات العملاء ومعالجة الطلبات في الوقت الفعلي وتوفير تجربة عملاء مبسطة وموحدة عبر قنوات متعددة.

  • اسمح للعملاء بالتحقق من أرصدتهم في الوقت الفعلي
  • مساعدة في الودائع
  • المساعدة في تقديم الضرائب والتقدم بطلب للحصول على قروض
  • قم بتبسيط العملية المصرفية عن طريق إرسال رسائل التذكير بالفواتير والإشعارات والتنبيهات

تأمين

التأمين المحادثة منظمة العفو الدولية على غرار القطاع المصرفي ، يتم أيضًا دفع صناعة التأمين رقميًا بواسطة الذكاء الاصطناعي للمحادثة وجني ثمارها. على سبيل المثال ، يساعد الذكاء الاصطناعي للمحادثات صناعة التأمين على توفير وسائل أسرع وأكثر موثوقية لحل النزاعات والمطالبات.

  • تقديم توصيات السياسة
  • تسويات مطالبة أسرع
  • تخلص من أوقات الانتظار
  • جمع ردود الفعل والمراجعات من العملاء
  • خلق وعي العملاء حول السياسات
  • إدارة المطالبات والتجديد بشكل أسرع

الصناعات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التحادثي

عرض الشيب

عندما يتعلق الأمر بتوفير مجموعات بيانات عالية الجودة وموثوق بها لتطوير تطبيقات الكلام للتفاعل بين الإنسان والآلة ، كان Shaip يقود السوق من خلال عمليات النشر الناجحة. ومع ذلك ، مع النقص الحاد في برامج الدردشة ومساعدي الكلام ، تسعى الشركات بشكل متزايد للحصول على خدمات Shaip - الشركة الرائدة في السوق - لتوفير مجموعات بيانات مخصصة ودقيقة وعالية الجودة للتدريب والاختبار لمشاريع الذكاء الاصطناعي.

من خلال الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية ، يمكننا تقديم تجارب مخصصة من خلال المساعدة في تطوير تطبيقات الكلام الدقيقة التي تحاكي المحادثات البشرية بشكل فعال. نستخدم عددًا كبيرًا من التقنيات المتطورة لتقديم تجارب عملاء عالية الجودة. تعلم البرمجة اللغوية العصبية الآلات لتفسير اللغات البشرية والتفاعل مع البشر.

عرض شايب

النسخ الصوتي

Shaip هو مقدم خدمة نسخ صوتي رائد يقدم مجموعة متنوعة من ملفات الكلام / الصوت لجميع أنواع المشاريع. بالإضافة إلى ذلك ، تقدم Shaip خدمة نسخ من إنشاء الإنسان بنسبة 100٪ لتحويل ملفات الصوت والفيديو - المقابلات والندوات والمحاضرات والبودكاست وما إلى ذلك إلى نص يمكن قراءته بسهولة.

تسمية الكلام

يقدم Shaip خدمات واسعة النطاق لوضع العلامات على الكلام من خلال فصل الأصوات والكلام بخبرة في ملف صوتي وتسمية كل ملف. من خلال الفصل الدقيق بين الأصوات الصوتية المتشابهة والتعليق عليها ،

يوميات المتحدث

تمتد خبرة Sharp إلى تقديم حلول تخطيط ممتازة للسماعات من خلال تقسيم التسجيل الصوتي بناءً على مصدرها. علاوة على ذلك ، يتم تحديد وتصنيف حدود السماعات بدقة ، مثل مكبر الصوت 1 ، والمتكلم 2 ، والموسيقى ، وضوضاء الخلفية ، وأصوات المركبات ، والصمت ، وغير ذلك ، لتحديد عدد مكبرات الصوت.

تصنيف الصوت

يبدأ التعليق التوضيحي بتصنيف الملفات الصوتية إلى فئات محددة مسبقًا. تعتمد الفئات في المقام الأول على متطلبات المشروع ، وعادة ما تشمل نية المستخدم ، واللغة ، والتجزئة الدلالية ، وضوضاء الخلفية ، والعدد الإجمالي للمتحدثين ، وأكثر من ذلك.

مجموعة نطق اللغة الطبيعية / كلمات الإيقاظ

من الصعب التنبؤ بأن العميل سيختار دائمًا كلمات متشابهة عند طرح سؤال أو بدء طلب. على سبيل المثال ، "أين أقرب مطعم؟" "اعثر على مطاعم قريبة مني" أو "هل يوجد مطعم قريب؟"
جميع الأقوال الثلاثة لها نفس القصد ولكن يتم صياغتها بشكل مختلف. من خلال التبديل والجمع ، سيحدد متخصصو الذكاء الاصطناعي المتخصصون في المحادثة في Shaip جميع التركيبات الممكنة للتعبير عن نفس الطلب. يجمع Shaip الكلام المنطوق وكلمات الاستيقاظ ويعلق عليه ، مع التركيز على الدلالات ، والسياق ، والنبرة ، والإلقاء ، والتوقيت ، والإجهاد ، واللهجات.

خدمات بيانات صوتية متعددة اللغات

خدمات البيانات الصوتية متعددة اللغات هي عرض آخر مفضل للغاية من Shaip ، حيث لدينا فريق من جامعي البيانات يجمعون البيانات الصوتية بأكثر من 150 لغة ولهجة في جميع أنحاء العالم.

كشف النية

غالبًا ما تكون التفاعلات البشرية والاتصالات أكثر تعقيدًا مما نعطيهم الفضل. وهذا التعقيد الفطري يجعل من الصعب تدريب نموذج ML لفهم كلام الإنسان بدقة.
علاوة على ذلك ، يمكن لأشخاص مختلفين من نفس المجموعات الديموغرافية أو المجموعات الديموغرافية المختلفة التعبير عن نفس القصد أو المشاعر بشكل مختلف. لذلك ، يجب تدريب نظام التعرف على الكلام على التعرف على النية المشتركة بغض النظر عن التركيبة السكانية.
للتأكد من أنه يمكنك تدريب وتطوير نموذج ML من الدرجة الأولى ، يوفر معالجو النطق لدينا مجموعات بيانات واسعة ومتنوعة لمساعدة النظام على تحديد الطرق العديدة التي يعبر بها البشر عن نفس النية.

تصنيف النية

على غرار تحديد النية نفسها من أشخاص مختلفين ، يجب أيضًا تدريب روبوتات الدردشة الخاصة بك على تصنيف تعليقات العملاء إلى فئات مختلفة - تحددها مسبقًا. تم تصميم وتطوير كل روبوت محادثة أو مساعد افتراضي لغرض معين. يمكن لـ Shaip تصنيف نية المستخدم إلى فئات محددة مسبقًا كما هو مطلوب.

التعرف التلقائي على الكلام أو ASR

التعرف على الكلام "يشير إلى تحويل الكلمات المنطوقة إلى نص ؛ ومع ذلك ، يهدف التعرف على الصوت والتعرف على المتحدث إلى تحديد كل من المحتوى المنطوق وهوية المتحدث. يتم تحديد دقة ASR من خلال معلمات مختلفة ، مثل حجم السماعة وضوضاء الخلفية ومعدات التسجيل وما إلى ذلك.

كشف النغمة

جانب آخر مثير للاهتمام للتفاعل البشري هو النغمة - نحن ندرك جوهريًا معنى الكلمات اعتمادًا على النبرة التي يتم نطقها بها. في حين أن ما نقوله مهم ، فإن الطريقة التي نقول بها هذه الكلمات تنقل المعنى أيضًا.
على سبيل المثال ، عبارة بسيطة مثل "What Joy!" يمكن أن يكون تعجبًا للسعادة ويمكن أن يكون أيضًا ساخرًا. ذلك يعتمد على النغمة والتوتر.
'ماذا تفعل؟'
'ماذا تفعل؟' 
كلتا الجملتين لهما نفس الكلمات ، لكن الضغط على الكلمات مختلف ، مما يغير المعنى الكامل للجملة. يتم تدريب روبوت المحادثة على تحديد السعادة ، والسخرية ، والغضب ، والتهيج ، والمزيد من التعبيرات. هذا هو المكان الذي تلعب فيه خبرة أخصائيي أمراض النطق واللغة التابعين لشركة Sharp.

ترخيص بيانات الصوت / الكلام

يقدم Shaip مجموعات بيانات خطابية عالية الجودة لا مثيل لها يمكن تخصيصها لتلائم الاحتياجات المحددة لمشروعك. يمكن أن تتناسب معظم مجموعات البيانات الخاصة بنا مع كل ميزانية ، وتكون البيانات قابلة للتطوير لتلبية جميع متطلبات المشروع المستقبلية. نحن نقدم 40 ألف + ساعة من مجموعات بيانات الكلام الجاهزة بأكثر من 100 لهجة بأكثر من 50 لغة. نحن نقدم أيضًا مجموعة من أنواع الصوت ، بما في ذلك الكلمات التلقائية ، والمونولوج ، والكلمات النصية ، والكلمات الإيقاعية. عرض كامل كتالوج البيانات.

جمع بيانات الصوت / الكلام

عندما يكون هناك نقص في مجموعات بيانات الكلام عالية الجودة ، يمكن أن يكون حل الكلام الناتج مليئًا بالمشكلات ويفتقر إلى الموثوقية. Shaip هو أحد المزودين القلائل الذين يقدمون مجموعات صوتية متعددة اللغات ونسخ الصوت و أدوات التعليق التوضيحي والخدمات التي يمكن تخصيصها بالكامل للمشروع.
يمكن النظر إلى بيانات الكلام على أنها طيف ، ينتقل من الكلام الطبيعي في أحد طرفيه إلى الكلام غير الطبيعي في الطرف الآخر. في الحديث الطبيعي ، لديك المتحدث يتحدث بطريقة تلقائية للمحادثة. من ناحية أخرى ، يتم تقييد أصوات الكلام غير الطبيعي لأن المتحدث يقرأ نصًا. أخيرًا ، يُطلب من المتحدثين نطق الكلمات أو العبارات بطريقة مضبوطة في منتصف الطيف.

تمتد خبرة Sharp إلى توفير أنواع مختلفة من مجموعات بيانات الكلام بأكثر من 150 لغة

البيانات المكتوبة

يُطلب من المتحدثين نطق كلمات أو عبارات محددة من برنامج نصي بتنسيق بيانات كلام مكتوب. يتضمن تنسيق البيانات المتحكم به عادةً أوامر صوتية حيث يقرأ المتحدث من نص مُعد مسبقًا.

في Shaip ، نقدم مجموعة بيانات مكتوبة لتطوير أدوات للعديد من طرق النطق والنغمات. يجب أن تتضمن بيانات الكلام الجيدة عينات من العديد من المتحدثين من مجموعات مختلفة لهجات.

البيانات العفوية

كما هو الحال في سيناريوهات العالم الحقيقي ، تعد البيانات التلقائية أو التخاطبية هي الشكل الأكثر طبيعية للكلام. يمكن أن تكون البيانات عينات من المحادثات الهاتفية أو المقابلات.

يوفر Shaip تنسيقًا تلقائيًا للكلام لتطوير روبوتات المحادثة أو المساعدين الافتراضيين الذين يحتاجون إلى فهم المحادثات السياقية. لذلك ، تعد مجموعة البيانات ضرورية لتطوير روبوتات محادثة متقدمة وواقعية قائمة على الذكاء الاصطناعي.

بيانات الكلام

تعد مجموعة بيانات الكلام المنطوقة المقدمة من Shaip واحدة من أكثر مجموعات البيانات المرغوبة في السوق. ذلك لأن الكلام / كلمات الاستيقاظ تحفز المساعدين الصوتيين وتحثهم على الرد على الاستفسارات البشرية بذكاء.

التجنس

يساعدنا إتقاننا للغات المتعددة على تقديم مجموعات بيانات حول الإبداع مع عينات صوتية شاملة تترجم عبارة من لغة إلى أخرى مع الحفاظ بشكل صارم على الدرجة اللونية والسياق والهدف والأسلوب.

بيانات تحويل النص إلى كلام (TTS)

نحن نقدم عينات كلام دقيقة للغاية تساعد في إنشاء منتجات تحويل النص إلى كلام أصيلة ومتعددة اللغات. بالإضافة إلى ذلك ، نوفر الملفات الصوتية بنصوص خالية من الضوضاء في الخلفية مشروحة بدقة.

خطاب إلى نص

يقدم Shaip خدمات تحويل الكلام إلى نص حصرية عن طريق تحويل الكلام المسجل إلى نص موثوق. نظرًا لأنها جزء من تقنية البرمجة اللغوية العصبية وأساسيًا لتطوير مساعدين حديثين متقدمين ، ينصب التركيز على الكلمات والجمل والنطق واللهجات.

تخصيص جمع بيانات الكلام

تلعب مجموعات بيانات الكلام دورًا مهمًا في تطوير ونشر نماذج متقدمة للذكاء الاصطناعي للمحادثة. ومع ذلك ، بغض النظر عن الغرض من تطوير حلول الكلام ، تعتمد دقة المنتج النهائي وكفاءته وجودته على نوع وجودة بياناته المدربة.

لدى بعض المنظمات فكرة واضحة حول نوع البيانات التي يحتاجون إليها. ومع ذلك ، فإن معظمهم ليسوا على دراية كاملة باحتياجات ومتطلبات مشروعهم. لذلك ، يجب أن نوفر لهم فكرة ملموسة حول جمع البيانات الصوتية المنهجيات التي يستخدمها Shaip.

التركيبة السكانية

يمكن تحديد اللغات المستهدفة والتركيبة السكانية بناءً على المشروع. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تخصيص بيانات الكلام بناءً على التركيبة السكانية ، مثل العمر ، والمؤهلات التعليمية ، وما إلى ذلك. تعد البلدان عامل تخصيص آخر في جمع عينات البيانات حيث يمكن أن تؤثر على نتائج المشروع.

مع مراعاة اللغة واللهجة اللازمتين ، يتم جمع عينات صوتية للغة المحددة وتخصيصها بناءً على الكفاءة المطلوبة - متحدثين أصليين أو غير أصليين.

حجم المجموعة

يلعب حجم العينة الصوتية دورًا مهمًا في تحديد أداء المشروع. لذلك ، العدد الإجمالي للمستجيبين ينبغي النظر في جمع البيانات. ال العدد الإجمالي للألفاظ أو تكرار الكلام لكل مشارك أو إجمالي المشاركين يجب أن يؤخذ في الاعتبار.

نص البيانات

يعد النص أحد العناصر الأكثر أهمية في استراتيجية جمع البيانات. لذلك ، من الضروري تحديد نص البيانات المطلوب للمشروع - كلمات مكتوبة أو غير مكتوبة أو أقوال أو إيقاظ.

صيغ الصوت

يلعب صوت بيانات الكلام دورًا حيويًا في تطوير حلول التعرف على الصوت والصوت. ال جودة الصوت وضوضاء الخلفية يمكن أن تؤثر على نتيجة تدريب النموذج.

يجب أن يضمن جمع بيانات الكلام تنسيق الملف ، والضغط ، وهيكل المحتوى، ويمكن تخصيص متطلبات المعالجة المسبقة لتلبية متطلبات المشروع.

تسليم ملفات الصوت

يعد تسليم الملفات الصوتية وفقًا لمتطلبات العميل من المكونات بالغة الأهمية في جمع بيانات الكلام. نتيجة لذلك ، تعد خدمات تجزئة البيانات والنسخ ووضع العلامات التي تقدمها Shaip من أكثر الخدمات المرغوبة من قبل الشركات لجودتها المعيارية وقابليتها للتوسع.

علاوة على ذلك ، نحن نتبع أيضًا اصطلاحات تسمية الملفات للاستخدام الفوري والالتزام الصارم بالجداول الزمنية للتسليم للنشر السريع.

خبرتنا

ساعات الكلام المجمعة
0 +
جامعي البيانات
0 +
متوافق مع PII
0 %
اللغات المدعومة
0 +
قبول البيانات
> 0
عملاء Fortune 500
0 +

اللغات المدعومة

قصص نجاح

لقد عملنا مع بعض أفضل الشركات والعلامات التجارية وقدمنا ​​لهم حلول الذكاء الاصطناعي للمحادثة من أعلى مستوى.

تتضمن بعض قصص نجاحنا ،

  • لقد قمنا بتطوير مجموعة بيانات التعرف على الكلام مع أكثر من 10,000 ساعة من النسخ متعددة اللغات والمحادثات والملفات الصوتية لتدريب وبناء محادثة حية.
  • قمنا ببناء مجموعة بيانات عالية الجودة من آلاف المحادثات من 1000 أدوار لكل محادثة مستخدمة لتدريب روبوت الدردشة التأميني. 
  • قدم فريقنا المكون من 3000 خبير لغوي أكثر من 1000 ساعة من الملفات الصوتية والنصوص بـ 27 لغة أصلية لتدريب واختبار المساعد الرقمي.
  • كما قام فريق المعلقين والخبراء اللغويين لدينا بجمع وتقديم 20,000 ساعة وأكثر من الكلام في أكثر من 27 لغة عالمية بسرعة. 
  • تعد خدمات التعرف التلقائي على الكلام الخاصة بنا واحدة من أكثر الخدمات المفضلة في المجال. لقد قدمنا ​​ملفات صوتية ذات علامات موثوقة ، مما يضمن اهتمامًا خاصًا بالنطق والنغمة والقصد باستخدام مجموعة واسعة من النسخ والمفردات من مجموعات مكبرات صوت متنوعة لتحسين موثوقية نماذج ASR. 

تنبع قصص نجاحنا من التزام فريقنا بتقديم أفضل الخدمات دائمًا باستخدام أحدث التقنيات لعملائنا. ما يجعلنا مختلفين هو أن عملنا مدعوم من قبل المعلقين الخبراء الذين يقدمون مجموعات بيانات غير متحيزة ودقيقة من التعليقات التوضيحية ذات المعيار الذهبي.

يمكن لفريق جمع البيانات لدينا المكون من أكثر من 30,000 مساهم توفير مجموعات بيانات عالية الجودة وقياسها وتقديمها والتي تساعد في النشر السريع لنماذج ML. بالإضافة إلى ذلك ، نحن نعمل على أحدث منصة قائمة على الذكاء الاصطناعي ولدينا القدرة على توفير حلول بيانات الكلام السريعة للشركات بشكل أسرع بكثير من أقرب منافسينا.

قصص النجاح

وفي الختام

نعتقد بصدق أن هذا الدليل كان حيلة بالنسبة لك وأن لديك إجابات على معظم أسئلتك. ومع ذلك ، إذا كنت لا تزال غير مقتنع بمورد موثوق به ، فلا داعي لمزيد من البحث.

نحن ، في Shaip ، شركة رائدة في تقديم التعليقات التوضيحية للبيانات. لدينا خبراء في هذا المجال يفهمون البيانات والاهتمامات المرتبطة بها بشكل لا مثيل له. يمكن أن نكون شركاءك المثاليين لأننا نوفر كفاءات مثل الالتزام والسرية والمرونة والملكية لكل مشروع أو تعاون.

لذلك ، بغض النظر عن نوع البيانات التي تنوي الحصول على تعليقات توضيحية لها ، يمكنك أن تجد هذا الفريق المخضرم فينا لتلبية مطالبك وأهدافك. احصل على نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك محسّنة للتعلم معنا.

دعنا نتحدث

  • بالتسجيل ، أنا أتفق مع Shaip سياسة الخصوصية و شروط الخدمة وأقدم موافقتي على تلقي اتصالات تسويقية B2B من Shaip.

الأسئلة الأكثر شيوعًا (FAQ)

روبوتات المحادثة هي برامج بسيطة تستند إلى القواعد وتستجيب لمدخلات محددة. في الوقت نفسه ، يستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثات التعلم الآلي وفهم اللغة الطبيعية لتوليد المزيد من الاستجابات السياقية المشابهة للإنسان ، مما يتيح التفاعلات الطبيعية مع المستخدمين.

تعد Alexa (Amazon) و Siri (Apple) أمثلة على الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، حيث يمكنهم فهم نية المستخدم ومعالجة اللغة المنطوقة وتقديم استجابات مخصصة بناءً على السياق وسجل المستخدم.

لا يوجد نظام ذكاء اصطناعي محادثة "أفضل" نهائي ، حيث تلبي الأنظمة الأساسية المختلفة حالات الاستخدام الفريدة والصناعات. تتضمن بعض منصات AI للمحادثات الشائعة Google Assistant و Amazon Alexa و IBM Watson و OpenAI's GPT-3 و Rasa.

تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة روبوتات الدردشة لدعم العملاء ، والمساعدين الشخصيين الافتراضيين ، وأدوات تعلم اللغة ، واستشارات الرعاية الصحية ، وتوصيات التجارة الإلكترونية ، والموارد البشرية على متن الطائرة ، وإدارة الأحداث ، من بين أمور أخرى.

أدوات الذكاء الاصطناعي للمحادثة هي منصات وبرامج تمكّن من تطوير ونشر وإدارة روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تتضمن الأمثلة Dialogflow (Google) و Amazon Lex و IBM Watson Assistant وإطار عمل Microsoft Bot ومساعد Oracle الرقمي.