如今，技术日新月异，为企业带来了新的创新机遇，尤其是在联络中心生态系统中。但是，如何才能最有效地驾驭人工智能赋能的客户体验 (CX) 的未来，并最大化您的投资价值？
NLP 和 LLM：融合共赢
如上所述，NLP 和 LLM 之间存在一些关键差异，每种模型都有各自的优 爱沙尼亚电报号码数据 缺点。但是，通过结合 LLM 和 NLP 架构，您可以更进一步构建更复杂的机器人，并能够处理更广泛的用例。
NLP 和 LLM 架构相结合，适用于需要更高级技能的应用。这些模型的融合，使机器人能够将 LLM 的生成能力与 NLP 的语言规则相结合，从而实现更高质量的人机交互。
测试的必要性
然而，务必理解，没有完美的机器人，无论选择哪种基础模型，在使用过程中都可能出现诸多风险。持续全面的测试和监控至关重要，它可以识别潜在的声誉、财务和合规风险，避免客户受到影响或企业面临高昂的罚款。
定期测试至关重要，它可以确保您提供的机器人准确可靠，避免让您的品牌和客户面临有害偏见、错误信息和其他风险。通过集成自动化聊天机器人测试和监控解决方案，您可以确信您的机器人始终按预期运行，并且能够发现任何可能妨碍您满足客户需求的潜在风险。