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L’AI generativa di Reply migliora la Customer experience
La società di consulenza, system integration e Digital service Reply ha presentato la nuova release di Mlframe Reply durante l’evento annuale Reply Xchange, dedicato all’innovazione e alle nuove tecnologie. Questa avanzata architettura di Intelligenza Artificiale (AI) generativa introduce un approccio innovativo per l’analisi e la modellazione delle basi di conoscenza.
La nuova versione di Mlframe Reply migliora significativamente lo sviluppo di modelli conversazionali avanzati, ora in grado di sostenere conversazioni articolate e riconoscere le relazioni tra concetti simili senza necessità di addestramento specifico. Un approccio che permette una gestione della conoscenza più efficiente, rendendo possibile la rappresentazione concettuale di un ambito di conoscenza in tempi molto brevi.
La sua applicazione consente una migliore organizzazione e analisi di grandi volumi di dati eterogenei. Grazie all’utilizzo di modelli a grafi, è possibile definire la struttura delle informazioni, evidenziando nodi principali e relazioni, e automatizzando la mappatura degli argomenti principali. In questo modo si riduce la necessità di interventi manuali nella pulizia e revisione dei dati per l’addestramento degli algoritmi.
Supporto completo nelle fasi di sviluppo e addestramento
Mlframe Reply è stato sviluppato da Machine Learning Reply, la società del gruppo specializzata in servizi e soluzioni di AI. Il framework utilizza una metodologia proprietaria per l’analisi delle basi dati, l’addestramento degli algoritmi e la validazione dei risultati. Questo permette di creare rapidamente modelli generativi conversazionali applicabili a specifici domini di conoscenza aziendali, attivando componenti di AI alla base di sistemi di interazione avanzati, come assistenti digitali e Digital human.
Grazie alle ultime funzionalità, Mlframe Reply offre un supporto completo in tutte le fasi di sviluppo e addestramento dei sistemi conversazionali. Dalla creazione di una knowledge base consistente all’interno di un dominio di conoscenza, all’introduzione e ottimizzazione dei modelli, fino all’addestramento e alla successiva ottimizzazione degli algoritmi, utilizzando le tecniche più adatte al livello di complessità richiesto da ciascun caso d’uso. La soluzione di Reply rappresenta un significativo passo avanti nell’evoluzione dei sistemi conversazionali, nell’ottica dell’efficienza e della personalizzazione.
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