什么是对话式 AI？
对话式 AI 定义
利用对话式 AI，人类能够与机器实现高度模拟的真实对话。通过融合自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 技术，对话式 AI 能够利用数据来接收语音或文本输入，并生成相应的语音或文本输出，从而与用户进行实质性的对话。聊天机器人、虚拟 AI 助手和语音助手都是对话式 AI 的典型实例。
对话式 AI 的概念看似新颖，但其雏形可追溯到 60 年代中期，由 Joseph Weizenbaum 开发的聊天机器人 ELIZA1。ELIZA 是世界上第一个机器人心理治疗师，它利用 NLP 技术来匹配输入内容中的模式并生成相应的回应。从基础层面来看，如今的对话式 AI 仍然采用模式识别和预测分析的方式来运作。然而，主要的区别在于：ELIZA 的功能仅限于产品中被编程设定的脚本。如今，随着大型语言模型 (LLM) 的发展、计算能力的提升、数据可用性的增加，以及 ML技术的进步，对话式 AI 能够利用大量数据持续“学习”，以更准确地响应查询。因此，当代对话式 AI 的用途非常广泛，涵盖了从虚拟助手到客户服务聊天机器人，再到自动化支持系统的各种应用场景。
对话式 AI 正在推动信息、商品和服务获取的普及化，同时也在不断提升客户体验。为了让所有人都能轻松地进行这种交流，无需成为程序员即可从查询中获得答案，对话式 AI 需要具备自然语言对话的能力。从业务角度来看，对话式 AI 能够减轻员工的工作负担，缩短学习周期，最终提升运营效率。
对话式 AI 的关键组成部分
对话式 AI 的关键组成部分包括：自然语言处理 (NLP)、机器学习算法 (ML)、语音识别技术，以及对话管理系统。
自然语言处理
自然语言处理使用标记化、词性标注、命名实体识别和情感分析，帮助计算机处理和传达人类语言。这些技术的背后是计算语言学，它运用数据分析来分解和分析语言及语音。具体来说，词法分析会将数据值分配给查询中的字符。语法分析会识别查询中单词的顺序并进行标记。而句法分析则通过单词的句法值来确定其意义。
例如，在句子“I'm amazed at how light this laptop feels”中，句法分析会将“light”这个词识别为用于描述“this laptop”的形容词。而语义分析则利用句法分析的结果，确定“light”这个词在上下文中的具体含义，从而理解查询所表达的情感或意图。
继续以上面这个句子为例，尽管“light”一词可指代重量、颜色或缺乏实质内容，但结合句法语境中的“amazed”和“feels”，它传达了一种积极的情感。语义分析将“light”解读为对笔记本电脑便携性的赞许，而非任何负面含义。
这就是对话式 AI 能够模拟自然对话的原因。
机器学习
机器学习利用数据和算法来模拟人类的学习能力。机器学习算法会根据其训练过的数据进行预测，然后根据一些预定义的参数来评估预测的质量，并据此更新或优化决策过程，以改善未来的预测结果。
机器学习模型可以通过三种不同的方式进行训练：监督式、半监督式和无监督式。监督式学习使用已标记的数据集来训练算法进行预测。无监督式机器学习模型则在未标记的数据上进行训练，使算法能够自主识别数据中的模式和分组，而无需人工干预。半监督式学习则是监督式和无监督式学习的结合，它将从小规模标记数据集中学习到的知识应用到更大规模的未标记数据集中。
机器学习与 NLP 密切结合，共同应用于应用程序推荐引擎、虚拟助手和语音识别技术等领域。
语音识别
语音识别（也称为语音转文本）是机器将人类口语转换成书面文本的能力。这一过程依赖于 NLP 和 ML 算法，以理解音频信号的语法、句法、结构和组成；同时，通过语言加权、说话者识别、声学训练以及不敬言语过滤等技术，对模型进行训练和优化。
语言加权技术通过分类频繁出现的词汇来提高识别的准确性。语音识别系统还能在转录语音的同时标记不同的说话者，这就是说话者标签。声学训练则使得识别软件能够适应不同质量的音频，包括不同的环境声学水平和各种声音特性。不敬言语过滤功能则用于识别并剔除转录文本中的不敬言语，以净化转录内容。这一功能在转录服务或听写应用程序中尤为常见。
对话管理系统
对话管理系统负责解释和构建机器与用户之间对话的上下文。在语音和文本环境下，对话管理系统代表了一系列机器将执行的过程，以“理解”和“沟通”人类用户的需求。例如，用户向旅行预订聊天机器人查询航班预订信息。机器人会回应一系列后续问题：
用户：我想预订航班。
机器人：您好！没问题，我可以帮助您预订。请问您从哪个城市出发？
用户：蒙特利尔。
机器人：好的，从蒙特利尔的 YUL 机场出发。请问您的目的地是哪里？
用户：巴黎。
机器人：明白了！从 YUL 机场出发，抵达巴黎的 CDG 机场。
这个对话由对话管理系统驱动，该系统运用策略学习和反馈机制来提供与上下文相关的准确回应。它能够识别用户请求，按照必要的步骤进行，并以自然流畅的方式继续对话。有效的对话管理可确保 AI 能够处理多轮对话和语境切换。
为什么对话式 AI 很重要？
对话式 AI 改变了用户与日常技术之间进行有意义交互的方式，其重要性体现在诸多优势上：
- 提升运营效率：从虚拟助手到语义搜索应用程序的对话式AI，能够帮助员工迅速找到答案并自动执行任务，使他们能够将精力集中在更复杂和创造性的工作上。通过减少在琐碎、耗时工作上的时间投入，工作效率和运营效率得以显著提升。
- 增强客户支持：对话式 AI 能够提供即时、个性化的回应，通过实现 24/7 全天候服务、减少等待时间以及高效处理各类查询，显著提升客户满意度和参与度。它能够迅速且准确地解决常见问题，从而让人工客服能够专注于更复杂的任务，进而构建出更为高效、回应迅速的客户支持体系，这不仅有助于建立更加稳固的客户关系，还能培养长期的客户忠诚度。
- 提升可扩展性：对话式 AI 能够积极影响组织处理大量客户交互的能力，因为它能够同时响应多个用户的需求。这种交互的可扩展性还通过优化流程、缩短响应时间和降低运营成本来进一步提高运营效率。这使得组织能够利用更少的资源为更多的客户服务，同时提高客户满意度，因为客户能够自主解决问题，而无需等待客服代表。
最终，对话式 AI 之所以重要，是因为它具有成本效益。中小型企业可以从对话式 AI 全天候同时处理大量交互的能力中获益，从而大幅降低与培训和薪酬相关的业务成本。
对话式 AI 和生成式 AI 是一回事吗？
对话式 AI 是生成式 AI 的一个具体应用领域。然而，它们的目标、输出和训练方法可能各不相同。区别在于，对话式 AI 利用预测来持续和维持双向互动，而生成式 AI 则根据提示来生成内容。
当与用户交谈时，对话式 AI 通过分析查询、解析知识库（这可以是特定于业务的本地知识库，通过检索增强生成 (RAG) 技术检索，或者像 ChatGPT 那样，通过整个互联网检索）以及模式识别来生成答案。
对话式 AI 生成的输出是一种预测，这一原理与生成式 AI“创造”新内容的原理相同。因此，对话式 AI 和生成式 AI 都能够生成与上下文相关的回应。
对话式 AI 用例和示例
从“Hey, Siri”到银行应用中的虚拟助手和聊天机器人，对话式 AI 正被广泛应用于各行各业。一些常见的用例包括：
客户服务和支持
对话式 AI 通常被用于客户服务和支持应用领域，主要以聊天机器人的形式出现，用于回应常见查询并执行某些任务。聊天机器人可以回答关于运输、账单、退货政策等方面的常见问题。此外，它们还能作为购物助手提供在线支持，根据用户的搜索历史或以往的购买记录提供个性化推荐。
医疗保健
在医疗保健领域，对话式 AI 的应用可以提高患者的参与度，并减轻医护人员的管理负担。一些医生的办公室采用语音识别技术来转录医患之间的交流，从而保持关于患者及其护理的最新和详尽的记录。此外，虚拟助手还能帮助安排预约、提供医疗信息，并提醒患者按时服药。
安全性和可观测性
虚拟助手已成为任何安全性或可观测性技术堆栈中日益受欢迎的必备组件。它们通过利用搜索技术、链接到本地知识库以及使用数据分析，帮助 IT 用户回答各种与上下文相关的问题，访问专业知识和数据，并自动执行某些任务。
电子商务
对话式 AI 在电子商务领域得到广泛应用，为在线购物者提供客户服务。无论是以聊天机器人还是虚拟助手的形式出现，对话式 AI 都能通过解答常见问题并提供个性化建议来辅助人类客服代表。此外，对话式 AI 的 24/7 全天候可用性还能积极提升客户体验，进而促进销售。
教育和培训
在教育环境中，对话式 AI 可用于提供个性化辅导，回答学生查询，并促进交互式学习体验。它能够为学生提供额外的资源，从而支持教育工作者的教学工作。
聊天机器人和对话式 AI 有什么区别？
虽然聊天机器人是对话式 AI 的一种形式，但它们只是对话式 AI 的众多应用之一。对话式 AI 是一个总括性术语，涵盖了 NLP 和 ML 的多种应用，如语音助手、文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT) 技术。
聊天机器人通过基于规则的算法进行训练，以处理特定任务并提供预设的回应。因此，它们适用于简单的交互，但在处理复杂或微妙的对话时可能会遇到困难。
语音助手是更为高级的聊天机器人，它们利用语音识别技术与用户进行交互。语音助手的优势在于其无需手动操作，能够在用户烹饪、清洁、驾驶等多种场景下执行各种指令。
语音助手之所以能够理解和响应用户的交互，背后依赖的是文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT) 技术。当语音助手听到“Hey, Siri”这样的提示时，它会利用 STT 技术来识别并理解这个指令。为了回答“Yes?”，它会使用 TTS 技术，将“习得的”文本回答转换为语音回答。
其他技术也可与对话 AI 集成，例如情感分析。聊天机器人可能需要识别负面语言，以便感同身受地做出回应，并提供有效的客户服务。
对话 AI 的开发和实施
对话式 AI 的开发与实施首先需明确其应用场景和需达成的目标。基于这些决策，您可以设计高效的对话流程，选择适合的平台，并确立用于衡量成功的指标。
基于云的解决方案赋予了企业极大的可扩展性和灵活性，使企业无需投入资源建设庞大的本地基础架构。通过在云平台上托管对话式 AI 应用程序，企业可以轻松利用一系列功能强大的 AI 工具，这些工具能够根据业务需求进行灵活扩展，同时实现更加便捷的部署和管理。
设计对话流
要设计对话流，首先需要绘制用户旅程，并基于最常见的问题 (FAQ) 进行设计。FAQ 是开发对话 AI 工具的基础，而用户旅程则有助于确定在开发过程中应优先考虑哪些对话提示。从小处着手是关键，这样可以先测试一个用例，并根据需要调整输出语调（如友好、中性等），以符合您的品牌定位和实际需求。
选择正确的平台
选择适合的对话式 AI 平台始于明确的目标设定。您是要构建一个客户服务聊天机器人吗？是否需要支持多语言功能？还是更看重自动化特性？基于这些目标，您可以进一步了解不同平台的功能特性，并通过测试预训练模型来验证它们是否满足您的需求。
此外，还需要考虑该平台能否无缝集成到您当前的系统中，并评估“人在回路”功能 — 即进行调整时，需要多少人工干预或是否可能完全自动化？选择正确的平台同样要取决于您的定制需求。
确立成功指标
一旦实施完成，您需要根据既定目标来设定成功指标。这些衡量成功的指标应涵盖用户满意度、回应准确性、回应速度以及交互完成率等方面。
确保数据隐私和安全
确保数据隐私和安全对于开发有效的对话式 AI 至关重要。企业应当选择集成了数据隐私和安全措施的平台，并在实施过程中制定数据隐私和安全指南，以确保符合相关合规和监管标准。这是维护用户信任并避免法律问题的关键所在。
对话式 AI 面临的挑战
尽管 NLP 和 ML 的发展已经催生了更加先进的对话式 AI 应用，但这项技术仍然面临着一系列挑战：
- 理解用户输入中的不明确或模棱两可之处是对话式 AI 面临的一大挑战。用户的语气、讽刺意味、拼写错误、句法错误等因素都可能使 AI 感到困惑，从而给出不正确、不准确或令人不满意的回应。
- 处理口音和不同的语言会对声音和语音识别软件构成挑战。这项技术必须接受大量数据的训练，这是一项资源密集型的工作。
- 确保可靠性和准确性是对话式 AI 的另一大挑战。组织必须投入资源来审查和评估其对话式 AI 工具的输出质量，以防止出现误解或错误信息。这一过程可能会非常耗时和占用大量资源。
此外，对话式 AI 的使用还面临伦理方面的挑战。在对话式 AI 的开发中，确保回应的公正性和维护用户隐私至关重要。开发人员必须解决这些问题，以创建公平且值得信赖的系统。
对话式 AI 的未来趋势
随着 NLP、ML 和搜索技术的不断发展，从更好地理解输入到更精准的情绪和情感检测，对话式 AI 将变得越来越先进。对话式 AI 的个性化能力将得到增强，从而进一步提升用户体验。
我们很可能会看到对话式 AI 工具在物联网 (IoT) 和智能设备中的持续集成，以进一步改善客户与机器之间的交互体验。
Elastic 的对话式 AI
Elastic 利用生成式 AI 来驱动其自然语言 AI Assistant，为 SRE 和安全分析师提供从问题检测到解决的全程指导。使用对话式 AI，AI Assistant 可以充当辅助工具来自动化和简化流程，让工程师和分析师从日常琐碎任务中解脱出来，专注于更复杂的挑战。