ਵੌਇਸ AI ਦੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਟੋਮੇਟਡ ਫ਼ੋਨ ਕਾਲਾਂ ਬੇਕਾਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।

ਪੁਰਾਣੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਫੋਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਖਦ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਕਮੀ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਕਮੀ ਸੀ।

ਫੋਨ ਟ੍ਰੀਆਂ

IVR ਯੁੱਗ

ਕਾਲਰ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬੋਲਣੀ ਪੈਂਦੀ ਸੀ।

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਮੀਨੂ, ਕੀਪੈਡ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਤਾਰਾਂ ਸੀ। ਇਹ ਤਦ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ ਜਦੋਂ ਕਾਲਰ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਹੀ ਰਾਹ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ।

ਅਟਪਟਾ ਪਲ

ਇੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਬਟਨ ਦਬਾਉਣ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੀਨੂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀ ਹਰ ਗੱਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਵਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਕਾਲ

IVR ਯੁੱਗ

ਕਾਲਰ

"ਮੈਨੂੰ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਦਲਣਾ ਹੈ।"

ਸਿਸਟਮ

"ਬਿਲਿੰਗ ਲਈ 1 ਦਬਾਓ। ਸਮਾਂ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ 2 ਦਬਾਓ। ਹੋਰ ਸਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ 9 ਦਬਾਓ।"

ਨਤੀਜਾ

ਕਾਲਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹੀ ਗੱਲ ਫਿਰ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦਾ ਹੈ

3 ਪੜਾਅ

ਮੀਨੂ prompt

ਸਥਿਰ

ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

DTMF ਸ਼ਾਖਾ

ਨਾਜ਼ੁਕ

ਇੱਕ ਬਟਨ ਪੂਰਾ ਇੰਟੈਂਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕਤਾਰ

ਖਰਾਬੀਆਂ

ਅਸਲ ਸੰਦਰਭ ਮਨੁੱਖੀ ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI

ਸਿਸਟਮ ਤੰਗ ਦਾਇਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਸਨ, ਫਿਰ ਬਿਖਰ ਜਾਂਦੇ ਸਨ।

ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਖਾਸ ਕਾਲ ਫਲੋ ਲਈ ਧੁਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ, ਇੰਟੈਂਟ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਅਤੇ ਸਲਾਟ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਟਰ ਸਿਖਾਏ। ਲਾਭਦਾਇਕ, ਪਰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਮਹਿੰਗੇ।

ਅਟਪਟਾ ਪਲ

ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸਿਖਾਏ ਗਏ ਇੰਟੈਂਟ ਨੂੰ ਪਕੜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਦੂਜੀ ਬੇਨਤੀ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਖ਼ਤ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਕਾਲ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ AI

ਕਾਲਰ

"ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਜੀਵਨਸਾਥੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?"

ਸਿਸਟਮ

"ਮੈਂ ਸਮਾਂ ਮੁੜ ਤੈਅ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਤਾਰੀਖ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?"

ਨਤੀਜਾ

ਜੀਵਨਸਾਥੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗੁੰਮ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਾਏ ਗਏ ਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦਾ ਹੈ

3 ਪੜਾਅ

ਕਸਟਮ ASR

ਸਥਿਰ

ਕਿਸੇ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਲਹਿਜ਼ਿਆਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਲਈ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਇੰਟੈਂਟ ਮਾਡਲ

ਨਾਜ਼ੁਕ

ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲੀ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਬੇਨਤੀ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਲਾਟ ਭਰਨਾ

ਖਰਾਬੀਆਂ

ਗੁੰਮ ਫੀਲਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤੀ ਮੁਰੰਮਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

Vapi / Retell / ElevenLabs-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਸਟੈਕ

3-ਕਦਮੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ

ਸਟੈਕ ਲਚਕੀਲਾ ਹੋ ਗਿਆ, ਪਰ ਹਰ ਕਦਮ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਕਦਮ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤਾ।

ਇੱਕ ਆਮ ਆਧੁਨਿਕ ਪੈਟਰਨ ਬੋਲੀ-ਤੋਂ-ਟੈਕਸਟ, ਇੱਕ LLM ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ-ਤੋਂ-ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਲ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਅਟਪਟਾ ਪਲ

ਜਦੋਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗਲਤ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਕਾਲਰ ਵਿਚਕਾਰ ਟੋਕੇ, LLM ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਕਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਨਮੂਨਾ ਕਾਲ

3-ਕਦਮੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ

ਕਾਲਰ

"ਨਹੀਂ, ਮੈਂ ਇਸ ਥਾਂ 'ਤੇ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹਾਂ।"

ਸਿਸਟਮ

"ਸਮਝ ਗਿਆ, ਇਹ ਇੱਕ ਰੈਂਚ ਵਾਲੀ ਜਾਇਦਾਦ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ?"

ਨਤੀਜਾ

ਸੁਣਨ ਦੀ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਬੋਲੀ ਹੋਈ ਗਲਤੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦਾ ਹੈ

3 ਪੜਾਅ

ਬੋਲੀ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ

ਖਰਾਬੀਆਂ

ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਹੀ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਸਰੋਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

LLM

ਨਾਜ਼ੁਕ

ਮੂਲ ਆਡੀਓ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਬੋਲੀ

ਖਰਾਬੀਆਂ

ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਵਾਪਸ ਬੋਲਦਾ ਹੈ।

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵੌਇਸ AI

ThunderPhone

ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਲੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ThunderPhone ਆਡੀਓ ਸਮਝ, ਮਾਡਲ ਰੂਟਿੰਗ, ਵਾਰੀ ਲੈਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਜੋਂ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

ਕਈ ਸੁਣਨ ਦੇ ਰਸਤੇ ਅਤੇ ਆਡੀਓ-ਸਚੇਤ ਤਰਕ ਇਕ-ਕਦਮੀ ਨਾਕਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਲਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਨਮੂਨਾ ਕਾਲ

ThunderPhone

ਕਾਲਰ

"ਨਹੀਂ, ਮੈਂ ਇਸ ਥਾਂ 'ਤੇ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹਾਂ।"

ਸਿਸਟਮ

"ਸਮਝ ਗਿਆ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਘਰ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਮਾਲਕੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲ ਛੱਡ ਦਿਆਂਗਾ।"

ਨਤੀਜਾ

ਕਾਲਰ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਜੂਝਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ।

ਸਿਸਟਮ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦਾ ਹੈ

4 ਪੜਾਅ

ਆਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮ

ਜਾਂਚਾਂ

ਤਰਕ ਲਈ ਕੱਚਾ ਆਡੀਓ ਉਪਲਬਧ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਵਾਧੂ ਸੁਣਨ

ਜਾਂਚਾਂ

ਕਾਰਵਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਰੂਟਿੰਗ

ਜਾਂਚਾਂ

ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਰਸਤੇ ਵਾਰੀ-ਵਾਰੀ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਕੁਦਰਤੀ ਜਵਾਬ

ਜਾਂਚਾਂ

ਕਾਲਰ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਸੰਦਰਭ ਸੁਣਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ

ਤਰੱਕੀ ਹੋਰ ਸੁਹਣੀ ਰੋਬੋਟ ਆਵਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ ਜੋ ਕਾਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰਾਹ 'ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਬਿਹਤਰ ਸੁਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਸਿਸਟਮ ਇੱਕੋ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬਿਹਤਰ ਸਮਾਂਬੰਦੀ

ਵਾਰੀ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਚੱਕਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ।

ਬਿਹਤਰ ਰੂਟਿੰਗ

ਹਰ ਵਾਰਤਾਲਾਪੀ ਵਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਮੁਤਾਬਕ ਤੇਜ਼ ਰਾਹ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਤਰਕ ਚੁਣੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬਿਹਤਰ ਤਜਰਬਾ

ਕਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ।