当您准备好实现语音集成对话式 AI 时,您会发现设计、构建和部署语音助手的多种方法。有些方法乍一看可能很划算,但很快就会变成障碍,使部署变得复杂或引起用户不满。
以下是部署语音对话式人工智能的三种主要方法:
1. 与语音优先供应商合作
与 Plivo 这样的语音优先供应商合作是部署语音应用程序对话式 AI 的最有效方法。
与 Plivo 这样的供应商合作的主要优势之一是它为部署带来的速度和效率。企业可以利用 Plivo 的预构建解决方案和技术专长,而不必从头开始构建语音助手。这可以加快上市时间并减轻内部开发团队的负担。
Plivo 的平台旨在处理语音集成的复杂性,例如管理呼叫流、确保符合全球电信标准以及提供高质量音频。此外,其 API 具有高度可定制性,允许企业根据特定用例定制解决方案。
2. 利用第三方平台进行 DIY
部署语音对话式 AI 的另一种方法是使用第三方平台,例如 Google DialogFlow 或 Amazon Lex。它们可以为您的应用程序处理自然语言处理和语音算法。
但是,此选项可能会限制控制。性能可能会因语言或应用程序需求而异,尤其是在语音密集型用例中。
3. 将聊天机器人技术移植到语音中
许多企业从聊天机器人开始,并尝试将 国家邮箱列表 其转变为语音机器人。
这样做需要将语音识别和文本转语音功能与聊天机器人现有的 NLP 引擎集成在一起。这使系统能够理解语音输入、对其进行处理并通过音频提供相关响应。
然而,从基于文本的聊天机器人过渡到对话式 AI 语音代理可能具有挑战性。
聊天机器人主要用于基于文本的通信,转换过程通常会导致语音识别和意图检测出现问题,从而导致性能不佳。它还需要仔细注意语音特有的细微差别,例如适应口音的变化、确保准确的语音合成以及优化口头互动的对话流程。
注意:虽然与从头开始构建语音助手相比,将聊天机 识别并消除事故风险 器人技术移植到语音上可以节省时间和资源,但它可能缺乏专用语音优先解决方案所提供的完全定制和以语音为中心的功能。
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无论是将 AI 功能集成到现有系统中还是考虑第三方解决方案,对话式语音 AI 都能增强团队能力、提高效率并增强客户体验。
Plivo 的语音 API提供灵活性,并可与您首选的语 手机号码 音转文本、文本转语音和语言模型提供商无缝集成。它通过简单的集成端点直接与OpenAI 的 RealTime API连接,实现即时部署。在自定义知识库上训练的情境感知 AI 语音代理支持企业:
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