Plato Research Dialogue System을 사용하면 전문가와 비전문가 모두 대화 형 AI 에이전트를 빠르게 구축, 교육 및 배포 할 수 있습니다.플라톤 리서치 대화 시스템은 다양한 환경에서 대화 형 AI 에이전트를 생성, 교육 및 평가하는 데 사용할 수있는 유연한 프레임 워크입니다.음성, 텍스트 또는 대화 행위를 통한 상호 작용을 지원하며 각 대화 에이전트는 데이터, 휴먼 사용자 또는 다른 대화 에이전트 (멀티 에이전트 설정에서)와 상호 작용할 수 있습니다.모든 에이전트의 모든 구성 요소는 온라인 또는 오프라인으로 독립적으로 학습 할 수 있으며 Plato는 Plato의 인터페이스가 준수되는 한 거의 모든 기존 모델을 쉽게 래핑 할 수있는 방법을 제공합니다 .... Plato Research 대화 시스템은 어떻게 작동합니까?개념적으로, 대화 에이전트는 입력으로 수신 된 정보 (예 : "오늘 날씨는 어떻습니까?")를 처리하고 적절한 출력을 생성하기 위해 ( "바람하지만 너무 차갑지 않은") 다양한 단계를 거쳐야합니다.표준 아키텍처의 주요 구성 요소에 해당하는 주요 단계는 다음과 같습니다. 음성 인식 (음성을 텍스트로 변환) 언어 이해 (해당 텍스트에서 의미 추출) 상태 추적 (지금까지 말한 내용에 대한 정보를 집계) API전화 (데이터베이스 검색, API 쿼리 등) 대화 정책 (에이전트 응답의 추상적 의미 생성) 언어 생성 (추상 의미를 텍스트로 변환) 음성 합성 (텍스트를 음성으로 변환) 플라톤은 모듈 식이고 유연하게 설계되었습니다.가능한 한;또한 기존 대화식 및 맞춤형 대화식 AI 아키텍처를 지원하며, 중요하게는 여러 역할을 가진 여러 에이전트가 서로 상호 작용하고 동시에 학습하고 분산 된 문제를 해결할 수있는 다자간 상호 작용을 가능하게합니다.