可对话的AI通常被称为对话式AI（Conversational AI），它是一种能够模拟人类对话、通过语音或文本与用户进行交互的人工智能技术。以下是对话式AI的详细介绍。

对话式AI的定义

基本定义

• 对话式AI是一种人工智能系统，能够通过语音或文本与用户进行自然语言交互，理解用户的意图并生成相应的回复。
• 它结合了自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、语音识别和语音合成等多种技术，能够模拟人类的对话行为。

发展历程

• 对话式AI的发展可以追溯到20世纪80年代，当时基于规则的方法和统计模型成为主流，使得计算机能够更准确地理解用户的输入并回复相应的内容。
• 进入21世纪，深度学习技术的崛起使得对话式AI迈入了一个新的阶段，智能语音助手如Apple的Siri和Google的Google Assistant开始兴起。
• 近年来，基于深度学习的聊天机器人成为对话式AI的焦点，著名的开放式AI模型如GPT-3，具备了生成自然语言对话的能力。

对话式AI的技术原理

关键技术

• ​自动语音识别（ASR）​：将用户的语音输入转化为文本，是实现语音交互的第一步。
• ​自然语言理解（NLU）​：理解用户的语句不只是简单的词语匹配，而是要理解其深层含义，识别用户的意图。
• ​对话管理：确保对话的逻辑性和连贯性，选择合适的交互路径，引导用户获得所需的信息。
• ​自然语言生成（NLG）​：将机器的响应转化为自然流畅的语言输出，使得AI的回答更显人性化。

工作流程

• 对话式AI的流程通常由三个阶段组成：输入集合、输入处理和响应生成。用户通过文本或语音提供输入，ASR将音频转换为文本，NLU理解文本含义，NLG生成回答，最后使用文本转语音工具提供应答。

对话式AI的应用场景

企业级应用

• ​智能客服：通过自动问答和语音识别技术，解决用户的问题和疑虑，提高客户满意度。
• ​智能营销：通过分析用户的购买历史和偏好，提供个性化的产品推荐和购买建议。
• ​智能外呼：应用于营销、客服、通知、回访等场景，提高销售和客户满意度。

消费级市场应用

• ​智能车载：通过语音交互，提供导航、娱乐等功能，提升驾驶体验。
• ​智能家居：通过语音控制家庭设备，实现智能化管理。
• ​智能办公：辅助办公，提供日程管理、任务提醒等服务，提高工作效率。

对话式AI的未来趋势

超个性化

• 对话式AI将通过分析大量数据，构建独特针对每个人的对话，提供个性化的推荐和服务。
• 实时学习和适应，提供真正独特的体验，使AI能够更好地理解用户的需求。

多模态对话

• 用户可以通过语音、文本、视频甚至手势与人工智能互动，使交互更加自然、直观。
• 这种多模态交互方式在医疗保健、零售等复杂互动普遍存在的行业中，可以更高效、更清晰地处理任务。

情感意识

• AI将能够识别和响应人类情感，使得交流更加贴近人类的情感需求。
• 在客户服务等领域，情感意识AI可以提供更具同理心的回应，提升用户体验。

对话式AI是一种强大的人工智能技术，通过结合自然语言处理、机器学习和语音合成等多种技术，能够实现与人类的自然语言交互。它在企业级和消费级市场都有广泛的应用前景，未来将进一步发展，提供更加个性化、多模态和情感意识的智能服务。

有哪些可对话的AI平台？

以下是一些可对话的AI平台：

国产AI对话平台

1. ​阿里巴巴通义千问大模型

   • ​特点：强大的语言理解和生成能力，跨模态处理能力（理解文本、图像、音频等）。
   • ​应用场景：电商平台客服、文本处理等。

2. ​华为云盘古大模型

   • ​特点：自然语言处理和理解为核心，智能推理，知识图谱构建能力。
   • ​应用场景：查询天气、新闻资讯等。

3. ​腾讯智影数字人助手

   • ​特点：智能推荐，情感识别能力。
   • ​应用场景：个性化服务、情感交流等。

4. ​数说故事AI智能对话系统

   • ​特点：专注于故事创作，强大的文本生成能力。
   • ​应用场景：故事创作、内容生成等。

5. ​百度文心一言

   • ​特点：基于飞桨深度学习平台，文本生成能力强大。
   • ​应用场景：文学创作、文章撰写等。

6. ​科大讯飞星火认知

   • ​特点：语音识别和自然语言处理技术领先，支持多种语言。
   • ​应用场景：客户服务、教育、娱乐等。

7. ​ChatGLM-6B

   • ​特点：基于GLM架构的中英双语对话模型，超千亿参数规模。
   • ​应用场景：自然语言处理、人工智能研究等。

8. ​MOSS-Moon系列

   • ​特点：开源中文对话语言模型，基于Transformer架构。
   • ​应用场景：对话生成、情感分析等。

国际AI对话平台

1. ​OpenAI的ChatGPT

   • ​特点：强大的语言生成能力，广泛的应用场景。
   • ​应用场景：客服、内容创作、教育等。

2. ​谷歌的BERT

   • ​特点：双向Transformer模型，强大的语义理解能力。
   • ​应用场景：搜索引擎优化、问答系统等。

3. ​微软的Azure Cognitive Services

   • ​特点：集成了多种AI功能，包括对话AI。
   • ​应用场景：企业级应用、智能客服等。

如何创建一个简单的可对话AI？

创建一个简单的可对话AI可以通过多种方法实现，以下是几种常见的方法：

使用开源工具（如Python和TensorFlow）

1. ​环境准备：

   • 确保已安装Python和TensorFlow。

2. ​数据准备：

   • 收集并清洗对话数据，使其适合训练模型。

3. ​模型构建：

   • 利用TensorFlow构建一个简单的序列到序列（seq2seq）模型。

4. ​训练模型：

   • 在准备好的数据集上训练模型，使其能够生成合理的回复。

5. ​部署测试：

   • 将训练好的模型集成到一个简单的聊天界面中进行测试。

使用低代码平台（如Coze）

1. ​准备工作：

   • 注册Coze账号并开通微信公众号。
   • 准备好电脑和一颗探索的心。

2. ​创建AI聊天机器人：

   • 登录Coze后点击创建智能体，输入机器人名称。
   • 配置机器人开始编排设置内容：
     • 填写人设与回复逻辑，定义机器人的角色和交流方式。
     • 选择模型，如DeepSeek-r1或豆包·通用模型·pro。

3. ​部署测试：

   • 完成配置后，机器人即可上线工作，进行测试。

使用对话式AI引擎（如声网）

1. ​准备工作：

   • 注册声网账号并了解其对话式AI引擎的功能和价格。

2. ​集成引擎：

   • 根据声网提供的文档和API，将对话式AI引擎集成到你的应用中。

3. ​部署测试：

   • 配置完成后，进行测试，确保AI能够响应用户的输入并进行对话。

可对话AI在客户服务中的应用实例有哪些？

可对话AI在客户服务中的应用实例非常广泛，以下是一些具体的应用实例：

1. ​聊天机器人：

   • ​北京铁路局客户服务中心：建立了智能服务引擎和客服数据运营平台，采用语义提取技术理解用户意图，并结合语音导航实现业务查询、处理及咨询。该系统的人工代替率约为65%，语音识别和导航的准确率超过90%。
   • ​某城商行：基于大模型开发对话式手机银行，实现自然语言交互的账户查询、理财推荐、投诉处理等全流程服务，替代传统菜单操作模式。

2. ​智能路由与派单系统：

   • ​国际金融服务公司：利用AI智能路由系统，根据客户的账户类型、服务历史和当前问题，自动将客户请求分配给具有相应专长的客服团队。

3. ​智能质检系统：

   • ​某农商行：通过语音识别和大模型实现客服录音秒级转写与合规分析，质检效率提升90%，违规话术识别准确率达95%。

4. ​多模态智能助手：

   • ​某城商行：开发了多模态智能助手小布虚拟人，支持实时交互，提供账户查询、理财推荐、投诉处理等服务。

5. ​智能客服升级：

   • ​某大型餐饮加盟公司：通过基于大模型的AI Agent对传统智能客服进行升级改造，提升了问题解决率和客户满意度。改造后的智能客服能够精准识别客户需求，提供个性化的服务体验。

6. ​对话式AI引擎：

   • ​声网：发布的对话式AI引擎支持任意文本大模型快速升级为“能说会道”的对话式多模态大模型，适用于智能客服、虚拟陪伴、口语陪练等多种场景。