Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之 Rasa对话式 AI 网络研讨会回顾

Rasa公司在网络研讨会系列“对话式 AI 的企业成功”中采访了Rasa公司的两位客户,以了解使用 Rasa 大规模构建 AI 助手的感受。对于那些还没有机会收听的人,这里是关键要点的摘要。

Rasa公司的第一位嘉宾是德国电信公司 Deutsche Telekom 的技术与创新高级经理 Miles Lynam-Smith。德国电信正在使用 Rasa 作为其虚拟代理 Frag Magenta(德语中的“Ask Magenta”)的一部分。Frag Magenta 是一个面向客户的 AI 助手,可以帮助 Telekom 客户获得诸如“我的账单有多少”、“续订合同”和“设置我的电子邮件”等问题的答案。以下是 Miles 分享的关于他和 Telekom 团队如何在供应商选择过程中评估 Rasa 的三个技巧。

了解您购买开源技术的原因

Miles 的第一个商业技巧之一是了解开源业务模型,并了解您从 Rasa 购买了什么。“Rasa 为您提供的价值是使这些工具及整个框架,以便您可以专注于服务和照顾客户这一更重要的工作。” Rasa Enterprise 订阅不仅仅是一个具有企业功能的软件包。它还包括持续的支持。

调整你的开发理念

Miles 的另一个提示是“关注对话驱动开发的美妙之处,它的美妙之处在于客户决定。”德国电信和 Rasa 都认为对话驱动开发是一种重要的实践,开发应该以客户为主导,而不是流程为主导。

了解为什么 Rasa 是市场上的差异化

Miles 鼓励企业领导者花时间了解为什么 Rasa 是一种战略产品而不是实用产品。他解释说:“Rasa 允许公司在他们的市场上创造差异化的产品 [...] 你可以随心所欲地使用和制造产品,你可以随心所欲地个性化它,你有更多的控制权。” 对于德国电信来说,这是 Rasa 的独特销售地位 (USP)。

Rasa公司的第二场网络研讨会邀请了美国医疗 公司 Providence 的高级软件开发经理 Wayne Foley,他的团队使用 Rasa Enterprise 推出了Providence 面向客户的助手 Grace。Grace 使超过 600 万的患者能够从可信赖的来源快速获取信息。以下是 Wayne 如何验证 Rasa Enterprise 是其团队的正确选择的摘要。

验证 Rasa 是否可以扩展

Wayne 的首要任务之一是验证 Rasa 是否是帮助Providence 实现大规模对话式人工智能潜力的合适合作伙伴。“花了大约一个月的时间来验证这对他们来说是可能的。他们非常亲力亲为,Rasa公司每周都有状态会议,Rasa公司有一个渠道,在他们的平台上接受了很多培训,这是一次非常愉快的体验,这个平台将继续为Rasa公司工作充满信心。”

验证 Rasa 提供了最佳的对话体验

Providence 还必须验证 Rasa 具有卓越的 NLP/NLU 和机器学习能力。用 Wayne 自己的话来说,“Rasa在对话管理中有一个非常固定的工作流程,在这种对话中你可能在一个话语中包含三种不同的东西,或者有一个用户想做三个不同的任务,并且能够在这些事情之间进行上下文切换,一直在寻找可以做到这一点的解决方案,而 Rasa 肯定可以。”

验证 Rasa 是否与Providence 的 DevOps 工作流程兼容

在选择供应商时,Providence 的工作流程很重要。由于 Grace 与专用网络通信并处理个人信息 (PI),例如健康数据,Providence 承担着巨大的安全责任。“能够采用 Rasa 并将其放入Rasa公司的环境和Rasa公司的 kubernetes 集群中,并将其作为开源项目运行有助于Rasa公司的安全足迹,并确保Rasa公司能够控制所有这些事情。”

Rasa公司要感谢 Miles 和 Wayne 抽出时间与 Rasa 分享他们的旅程。他们的行业经验和专注于以用户为中心的设计和开发是都可以学习的。

Rasa官网链接: https://rasa.com/

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星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者,现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室

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