Uber在一篇博客中寫道：「智能對話代理在過去幾十年里有了顯著的發(fā)展，從關(guān)鍵字識別互動式語音響應(yīng)（IVR）系統(tǒng)，到跨平臺的智能個人助理，它們正在成為日常生活不可或缺的一部分?！埂鸽S著這種增長，對直觀、靈活、全面的研發(fā)平臺的需求也隨之而來，這些平臺可以作為開放的測試平臺，幫助評估新演算法、快速原型化和可靠地部署會話代理?！?/div>
人工智能平臺支持語音、文本和對話交互，每個代理都可以與人、數(shù)據(jù)或其他代理進行通信。它還可以為會話代理的每個組件以及在數(shù)據(jù)交互期間能夠接受培訓(xùn)的每個組件使用預(yù)先培訓(xùn)的模型。
該平臺將數(shù)據(jù)處理分為七個步驟：語音識別、語言理解、狀態(tài)跟蹤、API調(diào)用、對話語言策略生成和語音合成。
柏拉圖還通過在所謂的對話片段記錄器中記錄事件來處理數(shù)據(jù)記錄。錄音機記錄了以前的對話狀態(tài)、采取了什么行動以及目前的對話狀態(tài)。
「我們相信，柏柏拉圖能夠在Ludwig和TensorFlow以及PyTorch，Keras和其他開源項目的深度學(xué)習(xí)框架中更加無縫地培訓(xùn)會話代理，從而在學(xué)術(shù)和行業(yè)應(yīng)用中改進對話人工智能技術(shù)?！筓berAI研究人員Alexandros Papangelis、Yi Chia Wang、Mahdi Namazifar和Chandra Khatri寫道?！肝覀兝冒乩瓐D，可以很容易地訓(xùn)練一個談話代理如何詢問餐館信息，另一個代理如何提供這些信息，隨著時間的推移，他們的談話變得越來越自然?！?/div>
