在深入了解生成式回复之前，先了解一些人工智能相关术语的词汇表。
词汇表
- 自然语言处理 (NLP)——人工智能的一个分支，可以让计算机理解人类语言。它是人工智能代理的关键组件，可使用命名实体识别和情绪分析等技术解读用户查询。
- 生成式人工智能(gen 人工智能) - 一种可以生成各种输出，包括图像、视频、音频、文本等的人工智能。
- 大型语言模型 (LLM)——生成式人工智能中的一种模型，旨在根据从大量文本数据中学习的统计模式生成类人语言。
- 生成式预训练 Transformer (GPT)——这些是由OpenAI推广的一些最广为人知的 LLM。它们具有广泛的应用范围，包括生成、总结和翻译文本。
生成式回复简介
为您介绍生成式回复，这是由 LLM 提供技术支持的人工智能专员，可直接插入您的帮助中心，数分钟内即可建立起人工智能专员，立即准确回复客户，无需培训。
法学博士是一种人工智能技术，用于理解和生成自然语言，例如人类说话或写作的方式。许多人将此称为生成式人工智能。
它们接受了大量文本数据（大多数来自互联网）的训练，以了解单词、句子和概念之间的关系及其背景信息。这使他们能够执行许多不同的 CS 任务，例如：进行对话、总结文章、理解对话中的情绪等。
LLM 的示例包括 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）和 GPT-4。它们是由OpenAI开发的语言处理人工智能模型。它们可以生成像真人一样的文本，有着广泛的应用，包括语言翻译、语言建模，以及为人工智能专员等应用程序生成文本。
这对人工智能专员（高级）意味着什么？
法学学位可以为计算机科学自动化领域带来很多好处， 但其中最重要的一点是，它可以使自动对话更加人性化，客户体验得到改善，并使操作和维护更简单、成本更低。
这并不意味着我们要放弃赖以为生的 NLP（自然语言处理）——它们的功能非常不同。NLP 和 LLM 都是语言处理工具，其中 LLM 可以执行各种 NLP 任务。法学博士预先接受了大量一般知识的训练，并用这些知识来生成文本。
而 NLP 已接受特定知识的训练，并使人工智能专员成为主题专家，但只有在完全理解背景信息时才能提供答案。
对于常见问题解答和答案简单，几乎没有处理或逻辑的内容，法学学位是不错的选择。对于需要逻辑、精确文本并遵循流程的结构化回复，NLP 是一个不错的解决方案。
使用生成式回复
将您的帮助中心连接到生成式回复，数分钟内即可创建自定义人工智能专员。
在我们平台上，只要有消息不能通过我们的 NLP 模型（即我们的意向结构）解决，它就会被路由到 LLM，以搜索和分析您的帮助中心，找到正确答案并进行总结和总结。回复您的客户。
好处是，由于其上下文属性，它将始终根据以前发生的对话而不仅仅是最后一条消息提供基础答案，因此回复对访问者具有影响力。
此外，它仅在您提供为框架的域名（您连接的帮助中心）工作，因此无法提供其无法访问的主题（例如互联网）的答案。
因此，如果无法提供答案，它会礼貌地发出通知，并提示用户进行详细说明。
每当遇到闲聊或领域之外的主题时，答案都会转回到它训练有素的内容进行回复。
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