人工智能 （人工智能）模型是一种程序，已根据一组数据进行训练，以识别某些类型的模式。
我们 自行开发人工智能模型架构。我们的人工智能研究人员不依赖第三方 API，而是使用最新技术来训练和优化行业领先的模型，专门用于企业客户支持。
我们已构建了与语言无关的人工智能模型，使您可以快速扩展任意语言的支持。
我们使用 自然语言处理 (NLP) 技术，可通过大量范例“学习”，适应不同的句子结构和拼写，例如同义词和拼写错误。这在客户服务中尤其重要，因为人们更关注其他形式的文本，而不是正确的大写和标点符号。
它如何学习？
人工智能模型通过训练进行学习。训练是您将客户消息或表达式分配给特定的客户查询或意向。
通过训练，人工智能模型可从数据中学习模式，从而能够相互区分各个意向。在您训练时，人工智能模型会进行学习并进行调整，从而使其预测更加准确。
在面板中的 人工智能下 > 模型，您会看到人工智能每天晚上都会自动进行调整，并创建一个新模型（如果当天的训练数据有任何更改）。如果您已添加新意向或已使用新表达式训练意向，并且需要人工智能模型立即学习，请选择“训练模型”。
评估模型每周自动创建一次，无论是否进行训练。这将生成一个更新后的混淆矩阵，可在培训中心找到 >混淆矩阵。
怎样才是好的人工智能模型？
好的人工智能模型能够识别 80% 以上的用户消息，并将其预测为正确的意向。最好的办法是合理意向结构（意向定义明确且不重叠），表达式的数量代表意向的频率。
建立模型时，请记住：
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相信数据
意向结构必须考虑人工智能模型和客户的行为，而不是回复或流程的角度。 -
为最常用的意向排列优先级
旨在覆盖最常见的查询，并确保人工智能专员能够处理这些查询。建立一个可识别所有客户查询的人工智能模型是无效的，因为某些更复杂的查询可以由您的专员更好地处理。 -
专注于培训
为意向加权， 奠定稳固基础 使用客户的真实数据。通过定期培训，了解客户如何与人工智能专员互动，在启动后进一步加强。请注意，对模型来说，不训练比训练不好要好。
自行程序报告 和 培训 中心可指导您根据客户的独特行为建立最佳模型。
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