Chatbot et API d'IA conversationnelle, avec modèles génératifs

Que sont les Chatbots et l'IA conversationnelle et pourquoi utiliser l'IA générative ?

L'IA conversationnelle est un sous-domaine central du traitement du langage naturel qui permet à un humain d'avoir une conversation avec une machine. Chaque fois que l'humain dit ou demande quelque chose à l'IA, tout l'historique de la conversation est également envoyé, afin que l'IA puisse garder le contexte en mémoire et apporter des réponses pertinentes. Les chabots modernes tirent parti de l'IA conversationnelle et peuvent faire plus qu'entretenir une conversation. Par exemple, ils peuvent détecter les intentions du client, rechercher des documents, comprendre le ton du client et adapter leur propre ton (colère, joie, sarcasme...).

LLaMA 3, Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B, et Mixtral 8x7B sont des alternatives avancées à GPT-4 et ChatGPT, disponibles sur NLP Cloud. Ces modèles sont si complexes qu'ils peuvent s'adapter à de nombreuses situations et ressembler parfaitement à des humains. Pour les cas d'utilisation avancés, il est possible d'affiner ces modèles (les entraîner avec vos propres données), ce qui est un excellent moyen d'obtenir un chatbot parfaitement adapté à votre entreprise/produit/industrie.

Les modèles génératifs n'ont pas de "mémoire". Vous devez donc les aider en renvoyant l'historique de la conversation à chaque demande que vous faites. Nous avons d'ailleurs écrit un article de blog dédié à la construction d'un chatbot avec un modèle génératif, N'hésitez pas à le lire !

Si vous voulez construire un chatbot qui répond à des questions techniques sur votre propre connaissance du domaine, vous devrez coupler votre chatbot avec un modèle de recherche sémantique / RAG. Voici un guide sur le couplage de RAG avec l'IA générative.

Chatbot et IA conversationnelle

Pourquoi utiliser les chatbots et l'IA conversationnelle ?

De plus en plus d'entreprises souhaitent exploiter les chatbots, soit pour créer un produit avancé basé sur l'IA, soit pour améliorer leur productivité interne. Voici quelques exemples :

Support Efficiency

L'application la plus populaire des chatbots est d'aider automatiquement les clients sans avoir à recourir à une personne de l'assistance. Cela améliore considérablement la réactivité et soulage l'équipe d'assistance, qui peut ainsi se concentrer sur les questions les plus pointues. Un bon chatbot d'assistance est capable de rechercher des documents pour les clients, de répondre à des questions contractuelles ou techniques, de détecter le ton et l'intention du client...

Jeux vidéo

Certains jeux vidéo intègrent désormais des capacités d'IA conversationnelle, ce qui permet aux joueurs de discuter naturellement avec la machine. Cela rend les jeux modernes beaucoup plus interactifs, notamment parce que les IA conversationnelles modernes peuvent adapter leur ton à la situation (colère, joie, sarcasme...).

Suggestion de produit

Il est parfois difficile pour un utilisateur de trouver ce qu'il cherche, surtout s'il y a beaucoup de produits ou si les produits sont complexes. Dans ce cas, la création d'un chatbot pour aider les clients et les orienter vers le bon produit est une très bonne solution.

Assistant médical

Le secteur de la santé exploite les chatbots pour discuter avec les patients et établir automatiquement un diagnostic.

API Chatbot/AI conversationnelle de NLP Cloud

NLP Cloud propose une API de chatbot et d'IA conversationnelle basée sur des modèles génératifs qui vous donnent la possibilité d'effectuer de l'IA conversationnelle prête à l'emploi, avec des résultats époustouflants. Ces modèles sont Dolphin, ChatDolphin, Yi 34B et Mixtral 8x7B. Ce sont de puissantes alternatives à ChatGPT, GPT-3.5 et GPT-4 d'OpenAI. Si les modèles pré-entraînés ne suffisent pas, vous pouvez également affiner/entraîner vos propres modèles génératifs sur NLP Cloud et déployer automatiquement les nouveaux modèles en production en un seul clic.

Pour plus de détails, consultez notre documentation sur les chatbots et l'IA conversationnelle avec des modèles génératifs. ici. Pour une utilisation avancée, voir le point de terminaison de l'API de génération de texte ici. Et tester facilement les chatbots et l'IA conversationnelle. sur notre terrain de jeu.

Questions fréquemment posées

Les chatbots d'IA générative peuvent-ils comprendre et répondre dans plusieurs langues ?

Oui, les chatbots d'IA générative tels que ceux basés sur GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, etc. peuvent comprendre et répondre dans plusieurs langues, grâce à leur formation approfondie sur divers ensembles de données linguistiques provenant du monde entier. Cela leur permet d'engager des conversations et de fournir des réponses dans différentes langues avec un haut degré d'aisance.

Les chatbots d'IA générative sont-ils capables d'apprendre des interactions ?

Les chatbots d'IA générative, tels que ceux basés sur des modèles comme GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, etc. n'apprennent pas des interactions individuelles en temps réel pour des raisons d'architecture. Afin de "simuler" une certaine forme d'apprentissage, le développeur doit conserver un historique et le renvoyer à chaque demande adressée au chatbot.

Quelles sont les limites des chatbots d'IA générative actuels ?

Les chatbots d'IA générative actuels, malgré leurs capacités avancées, ont souvent du mal à comprendre les contextes complexes ou ambigus et peuvent parfois générer des réponses inexactes ou absurdes. En outre, ils peuvent produire par inadvertance des contenus biaisés ou offensants s'ils ne sont pas correctement contrôlés et ajustés.

Comment les chatbots d'IA générative gèrent-ils les informations sensibles ou personnelles ?

Il incombe au fournisseur du chatbot de traiter les informations sensibles avec le plus grand soin. NLP Cloud ne stocke aucune information envoyée aux chatbots et est conforme aux normes HIPAA et GDPR.

Existe-t-il des biais dans les réponses générées par les chatbots d'IA généralisée ? Dans l'affirmative, comment sont-ils traités ?

Oui, les réponses générées par les chatbots d'IA générative, comme ceux basés sur GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, etc. peuvent refléter les biais présents dans leurs données d'apprentissage. Ces biais sont traités par un entraînement continu du modèle avec divers ensembles de données, des tests de biais rigoureux et la mise en œuvre de mécanismes de retour d'information pour corriger les réponses biaisées.

Ces chatbots peuvent-ils être personnalisés en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise ?

Oui, les chatbots basés sur l'IA générative peuvent être largement personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises, notamment en adaptant leurs réponses, leur ton et même la base de connaissances dans laquelle ils puisent des informations, ce qui les rend très polyvalents pour différents secteurs et applications.

Comment les développeurs peuvent-ils intégrer les chatbots d'IA générative dans les plateformes ou applications existantes ?

Les développeurs peuvent intégrer les chatbots d'IA générative dans des plateformes ou des applications existantes en utilisant les API fournies par le fournisseur d'IA, comme NLP Cloud, qui permettent une communication transparente entre le chatbot et le backend de la plateforme. Il s'agit d'envoyer les données de l'utilisateur à l'IA via l'API, de recevoir la réponse générée par l'IA et de la présenter par l'intermédiaire de l'interface utilisateur de l'application.

Quel est le temps de réponse typique d'un chatbot basé sur l'IA générative comme GPT-4 ?

Le temps de réponse typique d'un chatbot basé sur l'IA générative comme GPT-4, ChatDolphin, LLaMA 3, Mixtral, etc. peut varier mais est généralement de quelques secondes, en fonction de la complexité de la requête et de la puissance de traitement disponible.

Puis-je essayer l'API de chatbot gratuitement ?

Oui, comme tous les modèles de NLP Cloud, le point de terminaison de l'API de chatbot peut être testé gratuitement.

Quelles sont les langues ou localités prises en charge pour cette API de chatbot ?

Notre API de chatbot prend en charge 200 langues