在您开始考虑选择哪个来帮助您的业

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务发展之前，让我们回答这个问题：聊天机器人如何工作？基于人工智能的文本聊天机器人允许用户通过文本提出自然语言问题，并获得听起来自然且有意义的答案。这是因为它们具有自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 技术。另一方面，Voicebot 使呼叫者能够通过语音导航交互式语音应答 (IVR) 系统。有了它们，呼叫者不必听电话菜单并按键盘上的相应数字。他们与 IVR 进行实时通话，这是操作员呼叫的简化模拟。这是因为他们使用以下技术：语音识别– 将呼叫者的语音转换为文本，自然语言理解 (NLU) – 分析理解、分析意义单元、提取语言生成（NLG） ——根据对查询的理解生成适当的响应，语音合成技术– 将响应转换为语音并将其传递给呼叫者。这两个机器人都可以使用大型语言模型 (LLM) 作为对自然语言查询创建类似人类响应的基础。法学硕士是处理自然语言输入并根据它们识别的模式预测下一个单词的计算机算法。




他们采用自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）来分析和生成文本 法国电话号码数据 或语音。法学硕士能够通过对大量文本数据进行培训，提供真实、一致、上下文响应的能力。因此，法学硕士提高了聊天机器人和语音机器人理解和生成自然语言的能力。例如，法学硕士可以帮助语音机器人处理复杂的查询或长对话。基于法学硕士的聊天机器人在商业中有许多应用，例如客户服务、销售、营销、教育、健康、旅游等。人工智能聊天机器人的类型聊天机器人可以根据其通信方式（即文本和语音）及其复杂性和应用分为以下几种类型：基于任务的聊天机器人——基于规则且面向任务，操作和实施最简单，预测性、数据驱动的聊天机器人和语音机器人——需要与数据库或应用程序集成，其操作与人类对话最相似。解释文本或语音人工智能聊天机器人的工作原理取决于我们讨论的类型。让我们仔细看看每一个。








AI 聊天机器人和任务语音机器人基于任务的聊天机器人专注于执行单一功能，例如提供信息或完成简单的交易。它们遵循规则、自然语言处理 (NLP) 和一些机器学习来生成对用户查询的自动响应，但有点类似于自然对话。基于规则的聊天机器人高度专业化，它们的响应必须结构化，因此它们通常用于支持客户服务和支持部门。例如，面向任务的聊天机器人可以回答有关营业时间、业务范围或处理简单订单的问题。面向任务的聊天机器人可以处理典型的问题，但灵活性不够，不能适应新的情况。同样，基于规则的语音机器人遵循预定义的规则和脚本来处理简单和特定的任务。例如，这些可以是通过电话预订航班或查看天气。它们易于构建，但功能有限且适应性较差。以下对话摘录说明了基于规则的基于任务的聊天机器人的工作方式与使用高级人工智能的聊天机器人的工作方式之间的差异：基于规则的聊天机器人人工智能聊天机器人机器人：        我怎么帮你？通过输入“营业时间”、“隐私政策”或“买家保护计划”来提问。        我怎么帮你？客户：        你们什么时候关门？        你们什么时候关门？