ThunderPhone 2.0 yayında.Kendi başınıza kullanmaya başlayın; dakikada 2¢'den başlayan fiyatlarla.Duyuruyu okuyun
Sesli yapay zekanın nesilleri

Otomatik telefon aramalarının çoğu berbat. Yeni teknoloji bunu değiştiriyor.

Eski nesil telefon otomasyonunda sorun, sesin yeterince hoş olmaması değildi. Eksik olan, gerçek bir konuşmanın akışını sürdürecek düzeyde anlama yeteneğiydi.

Telefon menüleri·IVR dönemi

Arayan kişi, makinenin anlayacağı şekilde konuşmak zorundaydı.

Otomasyon; menüler, tuşlarla dallanan akışlar ve bekleme kuyrukları demekti. Arayan doğru yolu zaten biliyorsa işe yarıyordu.

Bocalama anı

Arayanın niyeti tek bir tuşa indirgenir; menü dışındaki her talep de ya aktarımla ya da tekrarla sonuçlanır.

Örnek çağrıIVR dönemi
Yarınki randevumu başka bir tarihe almam gerekiyor.
Fatura işlemleri için 1'i, randevu işlemleri için 2'yi, diğer tüm konular için 9'u tuşlayın.

Sonuç · Arayan kişi doğru seçeneği tahmin etmeye çalışır, bekler ve aynı şeyi yeniden anlatır.

Sistem nasıl düşünüyor · 3 aşama
Menü anonsudüzeltildiDTMF yönlendirmesikırılganKuyrukçalışmıyor
Özel modeller·Erken dönem yapay zeka

Sistemler yalnızca dar kapsamlı senaryoları anlıyordu; senaryonun dışına çıkınca dağılıyordu.

Ekipler, belirli çağrı akışları için akustik modelleri, niyet sınıflandırıcılarını ve alan çıkarıcılarını eğitiyordu. İşe yarıyordu ama değişiklik yapmak maliyetliydi.

Bocalama anı

Sistem, eğitim aldığı niyetlerden yalnızca birini algılar; ikinci talebi atlar ya da kalıba bağlı bir ek soru sorar.

Örnek çağrıErken dönem yapay zeka
Yarınki randevumu değiştirip eşimi de ekleyebilir misiniz?
Randevunuzu başka bir tarihe alabilirim. Hangi tarihi tercih edersiniz?

Sonuç · Eşi ekleme talebi, sistemin eğitim aldığı akışta yer almadığı için gözden kaçar.

Sistem nasıl düşünüyor · 3 aşama
Özel ASRdüzeltildiNiyet modelikırılganAlan doldurmaçalışmıyor
Vapi / Retell / ElevenLabs tarzı altyapılar·3 aşamalı işlem hatları

Altyapı esnekleşti, ancak her aşama bir öncekine güvendi.

Günümüzde yaygın olan bu yaklaşım; sesi metne dönüştürme, LLM ve metni sese dönüştürme aşamalarını tek bir çağrı döngüsünde birbirine bağlar.

Bocalama anı

Transkript hatalıysa veya arayan kişi araya girerse LLM, yanlış bağlama kendinden emin bir yanıt üretir.

Örnek çağrı3 aşamalı işlem hatları
Hayır, kiracıyım.
Anladım, adınız Kıraç. Doğru mu?

Sonuç · Tek bir yanlış duyma, sesli yanıtta hataya dönüşür.

Sistem nasıl düşünüyor · 3 aşama
Sesi metne dönüştürmeçalışmıyorLLMkırılganMetni sese dönüştürmeçalışmıyor
Entegre sesli yapay zeka·ThunderPhone

Sistem tek bir döngüde duyabilir, akıl yürütebilir ve hatayı düzeltebilir.

ThunderPhone; sesi anlama, model yönlendirme, konuşma sırası yönetimi ve yanıt üretimini tek bir mimaride koordine eder.

Ne değişiyor?

Birden fazla dinleme yolu ve ses verisini de hesaba katan akıl yürütme, tek bir aşamada oluşan hataları arayan kişiye yansımadan önce azaltır.

Örnek çağrıThunderPhone
Hayır, kiracıyım.
Anladım. Oturduğunuz evde kiracısınız; bu yüzden mülkiyetle ilgili soruları atlayacağım.

Sonuç · Arayan kişi sistemle uğraşmak zorunda kalmadan görüşme ilerler.

Sistem nasıl düşünüyor · 4 aşama
Ses akışıdoğrulandıÇoklu dinlemedoğrulandıModel yönlendirmedoğrulandıDoğal yanıtdoğrulandı

Asıl atılım, kulağa daha hoş gelen bir robot sesi değil; çağrının akışını koruyan mimari.

Sesi daha iyi anlama

Sistem, tek bir transkripte güvenmek yerine sinyalleri karşılaştırabilir ve ses verileri üzerinde akıl yürütebilir.

Daha iyi zamanlama

Söz sırasını ve araya girmeleri yönetmek, konuşma döngüsünün bir parçasıdır.

Daha iyi yönlendirme

Her konuşma adımının ihtiyacına göre hızlı akışlar ya da daha derin akıl yürütme seçilebilir.

Daha iyi deneyim

Arayanlar otomasyonu düzeltmekle daha az uğraşır, yapmak istedikleri işlemi tamamlamaya daha fazla zaman ayırır.

Sonuçta ne değişiyor?

Entegre mimariyi yakından inceleyin.