Generacije glasovne UI

Večina avtomatiziranih telefonskih klicev je obupnih. Nova tehnologija to spreminja.

Stara težava ni bila v tem, da telefonska avtomatizacija ni imela prijetnega glasu. Manjkalo ji je dovolj razumevanja, da bi lahko vodila resničen pogovor.

Telefonska drevesa

Doba IVR

Klicatelj je moral govoriti kot stroj.

Avtomatizacija je pomenila menije, veje s tipkami in čakalne vrste. Delovala je, ko je klicatelj že poznal pravo pot.

Neroden trenutek

Namen je skrčen na pritisk tipke, zato se vse zunaj menija spremeni v preusmeritev ali ponavljanje.

Primer klica

Doba IVR

Klicatelj

"Prestaviti moram jutrišnji termin."

Sistem

"Za obračun pritisnite 1. Za naročanje pritisnite 2. Za vsa druga vprašanja pritisnite 9."

Rezultat

Klicatelj ugiba, čaka in isto stvar znova pojasnjuje.

Kako sistem razmišlja

3 faz

Menijski poziv

popravljeno

Nespremenljiv scenarij našteje možnosti.

Veja DTMF

krhko

Ena tipka predstavlja celoten namen.

Čakalna vrsta

ne deluje

Pravi kontekst pride šele s človekom.

Prilagojeni modeli

Zgodnja umetna inteligenca

Sistemi so razumeli ozke primere, nato pa razpadli.

Ekipe so za določene poteke klicev učile akustične modele, klasifikatorje namenov in izvlečke polj. Uporabno, vendar drago za spreminjanje.

Neroden trenutek

Sistem lahko prepozna en naučen namen, nato pa spregleda drugo zahtevo ali zastavi togo dodatno vprašanje.

Primer klica

Zgodnja umetna inteligenca

Klicatelj

"Ali lahko prestavite jutrišnji termin in dodate mojega zakonca?"

Sistem

"Lahko vam pomagam prestaviti termin. Kateri datum želite?"

Rezultat

Podatek o zakoncu se izgubi, ker ni v naučenem poteku.

Kako sistem razmišlja

3 faz

Prilagojeni ASR

popravljeno

Prilagojeno za panogo in kombinacijo naglasov.

Model namenov

krhko

Razvrsti najbližjo znano zahtevo.

Izpolnjevanje polj

ne deluje

Manjkajoča polja sprožijo vnaprej določen popravek.

Sistemi v slogu Vapi / Retell / ElevenLabs

3-stopenjski cevovodi

Sistem je postal prilagodljiv, vendar je vsak korak zaupal prejšnjemu.

Pogost sodoben vzorec poveže govor v besedilo, LLM in besedilo v govor v eno zanko klica.

Neroden trenutek

Ko je prepis napačen ali klicatelj prekine, LLM samozavestno odgovori na napačno interpretacijo klica.

Primer klica

3-stopenjski cevovodi

Klicatelj

"Ne, nepremičnino imam v najemu."

Sistem

"Razumem, gre za ranč. Ali to drži?"

Rezultat

Ena sama napaka pri prepoznavanju se spremeni v napačno izrečeno informacijo.

Kako sistem razmišlja

3 faz

Govor v besedilo

ne deluje

En prepis postane edini vir resnice.

LLM

krhko

Ustvarja iz besedila, ne iz izvirnega zvoka.

Besedilo v govor

ne deluje

Odgovor samozavestno izgovori nazaj.

Integrirana glasovna umetna inteligenca

ThunderPhone

Sistem lahko v eni zanki posluša, razmišlja in se popravi.

ThunderPhone usklajuje razumevanje zvoka, usmerjanje modelov, izmenjavo v pogovoru in ustvarjanje odgovorov kot eno arhitekturo.

Kaj se spremeni

Več poti poslušanja in razmišljanje, ki upošteva zvok, zmanjšajo enostopenjske napake, preden dosežejo klicatelja.

Primer klica

ThunderPhone

Klicatelj

"Ne, nepremičnino imam v najemu."

Sistem

"Razumem. Svoj dom najemate, zato bom preskočil vprašanja o lastništvu."

Rezultat

Klic napreduje, ne da bi se moral klicatelj boriti s sistemom.

Kako sistem razmišlja

4 faz

Zvočni tok

preverja

Neobdelani zvok ostane na voljo za razmišljanje.

Redundantno poslušanje

preverja

Signali se primerjajo pred ukrepanjem.

Usmerjanje modelov

preverja

Hitre in poglobljene poti sodelujejo pri vsakem koraku pogovora.

Naraven odgovor

preverja

Klicatelj sliši popravljen kontekst.

Kaj to prinaša

Preboj ni lepši robotski glas. Je arhitektura, ki ohranja klic na pravi poti.

Boljše razumevanje zvoka

Sistem lahko primerja signale in sklepa na podlagi zvoka, namesto da bi zaupal enemu prepisu.

Boljše časovno usklajevanje

Izmenjevanje govornih potez in obravnava prekinitev sta del poteka pogovora.

Boljše usmerjanje

Hitre poti in poglobljeno sklepanje je mogoče izbrati glede na potrebe posamezne izmenjave.

Boljša izkušnja

Klicatelji porabijo manj časa za popravljanje avtomatizacije in več časa za dokončanje naloge.