System dialogowy Platon Research umożliwia zarówno ekspertom, jak i osobom niebędącym ekspertami szybkie budowanie, szkolenie i wdrażanie konwersacyjnych agentów AI.System dialogowy Platon Research to elastyczny framework, którego można używać do tworzenia, szkolenia i oceny konwersacyjnych agentów AI w różnych środowiskach.Obsługuje interakcje za pomocą mowy, tekstu lub dialogów, a każdy agent konwersacyjny może wchodzić w interakcje z danymi, użytkownikami ludzkimi lub innymi agentami konwersacyjnymi (w ustawieniach obejmujących wielu agentów).Każdy element każdego agenta może być szkolony niezależnie online lub offline, a Plato zapewnia łatwy sposób owijania praktycznie każdego istniejącego modelu, o ile interfejs Plato jest przestrzegany .... Jak działa system dialogu Plato Research?Pod względem koncepcyjnym agent konwersacyjny musi przejść przez różne etapy, aby przetworzyć informacje, które otrzymuje jako dane wejściowe (np. „Jaka jest dziś pogoda?”) I wygenerować odpowiedni wynik („Wietrznie, ale nie za zimno”).Podstawowymi krokami, które odpowiadają głównym komponentom standardowej architektury, są: Rozpoznawanie mowy (transkrypcja mowy na tekst) Rozumienie języka (wyodrębnianie znaczenia z tego tekstu) Śledzenie stanu (agregowanie informacji o tym, co zostało powiedziane i zrobione do tej pory) APIwywołanie (przeszukiwanie bazy danych, zapytanie API itp.) Polityka dialogu (generowanie abstrakcyjnego znaczenia odpowiedzi agenta) Generowanie języka (konwersja abstrakcyjnego znaczenia na tekst) Synteza mowy (konwersja tekstu na mowę) Plato został zaprojektowany tak, aby był modułowy i elastycznyjak to możliwe;obsługuje zarówno tradycyjne, jak i niestandardowe architektury konwersacyjne AI, a co ważne, umożliwia interakcje między wieloma podmiotami, w których wielu agentów, potencjalnie o różnych rolach, może wchodzić ze sobą w interakcje, trenować jednocześnie i rozwiązywać rozproszone problemy.