In seinem Vortrag beleuchtet Prof. Dr. Peter Gentsch die Welt der Conversational AI, eine Schlüsseltechnologie für die Automatisierung natürlicher, menschenähnlicher Dialoge zwischen Menschen und Maschinen. Mit einem tiefen Einblick in das Verständnis natürlicher Sprache, den Einsatz von Wissensgraphen, linguistischer KI und den unerlässlichen Prozess der Qualitätssicherung, zeigt er, wie Conversational AI nicht nur in der Kundenkommunikation, sondern auch in der Gestaltung effizienter Chatbot-Pipelines und der internen Unternehmenskommunikation eine tragende Rolle spielt. Die Verbesserungspotenziale durch die Integration von Wissensgraphen und die individuelle Feinabstimmung von KI-Systemen werden ebenso erörtert wie die zukünftigen Entwicklungen autonomer KI-Modelle und die Erweiterung des Einsatzbereichs von Large Language Models (LLMs) als kompetente Service-Assistenten und wertvolle Mitarbeiter. Prof. Dr. Gentschs Expertise offenbart, wie Conversational AI die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine neu definiert und zukünftig den Arbeitsalltag revolutionieren könnte.
Conversational & AI - An Evolution On Steroids
Kernaussagen:
Conversational AI ist eine Reihe von Technologien, die menschenähnliche Kommunikation zwischen einer Person und einer Maschine automatisieren. Es beinhaltet das Verständnis natürlicher Sprache, Wissensgraphen, linguistische KI und Qualitätssicherung.
Conversational AI kann für die Kundenkommunikation, Chatbot-Pipelines und den internen Gebrauch innerhalb von Unternehmen verwendet werden.
Die Verbesserung von Conversational AI kann durch die Verwendung von Wissensgraphen und Feinabstimmung erreicht werden.
Die Zukunft der Conversational AI beinhaltet die Entwicklung autonomer KI-Modelle und die Verwendung von LLMs (Large Language Models) als Service-Assistenten und Mitarbeiter.
Es wird empfohlen, eigene LLMs für Conversational AI aufzubauen.
Die Herausforderung bei der Generierung von Conversational AI besteht darin, menschenähnliche Kommunikation sowohl in Sprache als auch in Text zu automatisieren.
Die Qualität und Genauigkeit von Conversational AI kann durch verschiedene Methoden wie Zero-Shot-Prompts, Few-Shot-Prompts, One-Shot-Prompts, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented und Knowledge-Injection verbessert werden.
Es gibt verschiedene Modelle für Conversational AI, darunter Small Base Model, Big Base Model und eigene Modelle. Jedes Modell hat seine eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Qualität, Kosten, Anpassungsfähigkeit, Kontrollierbarkeit und Datenschutz
Schlagworte:
Conversational AI, menschenähnliche Kommunikation, Verständnis natürlicher Sprache, Wissensgraphen, linguistische KI, Qualitätssicherung, Kundenkommunikation, Chatbot-Pipelines, interner Unternehmensgebrauch, Wissensgraphen, Feinabstimmung, autonome KI-Modelle, LLMs, Service-Assistenten, Mitarbeiter, Zero-Shot-Prompts, Few-Shot-Prompts, One-Shot-Prompts, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented, Knowledge-Injection, Small Base Model, Big Base Model, eigene Modelle, Qualität, Kosten, Anpassungsfähigkeit, Kontrollierbarkeit, Datenschutz
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