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研究報告：對話式 AI 的未來與對話建模的潛力

作者： KMG 研究團隊

版本： 1.0 | 2025 年 5 月

前言

人工智慧領域的最新進展，特別是大型語言模型 (LLM)，已徹底改變了我們與技術互動的方式。然而，令人印象深刻的展示與可靠、實用的應用之間仍然存在巨大鴻溝。本報告分析了對話式 AI 目前面臨的挑戰，並提出「對話建模」(Conversation Modeling)——透過開源平台 Parlant 實施——作為一個突破性的解決方案，可以幫助組織克服這些限制。

在 KMG，我們致力於研究和開發具有實際應用價值的人工智慧解決方案，為企業和個人帶來真正的價值。本報告是深入研究對話式 AI 模型以及對話建模在塑造人機互動未來方面潛力之成果。

執行摘要

傳統的聊天機器人系統經歷了多個世代的發展，從簡單的基於規則的系統到複雜的人工智慧驅動平台。儘管像 GPT-4 和 Claude 這樣的大型語言模型 (LLM) 在文本生成能力方面取得了顯著進展，但部署可靠且一致的對話式 AI 仍然面臨諸多挑戰。企業正面臨著許多嚴峻問題：從回應不一致、缺乏控制、「幻覺」(hallucination)，到高昂的部署和維護成本。

我們的研究顯示，一個新興的解決方案正在浮現：「對話建模」(Conversation Modeling)。這是一種新的方法，專注於為互動式 AI 創建一個結構化的框架，幫助企業精確地塑造 AI 與客戶對話的方式，同時不犧牲靈活性和自然度。Parlant 作為一個開源平台，正透過條件式指南、詞彙術語和上下文變數系統提供詳細的控制，引領著這個領域。

我們的分析指出，這種模型有潛力在實際對話式 AI 部署方面取得重大突破。對於正在尋求對話式 AI 解決方案的組織，我們相信對話建模，透過 Parlant 或類似平台實施，提供了在生產環境中實現可靠、一致且可擴展的對話式 AI 的最有效途徑。

1. 對話式 AI 產業現狀評估
1.1 歷史發展

自 1966 年 ELIZA（第一個聊天機器人）問世以來，對話式 AI 領域經歷了顯著的變化。該行業的發展歷史可分為幾個主要階段：

  • 基於規則的時代 (1960 年代-1990 年代)： ELIZA 和 A.L.I.C.E 等系統依賴簡單的模式和僵硬的回應規則。

  • NLU-ML 時代 (2010 年代)： 隨著 Dialogflow 和 Rasa 等平台的出現，機器學習模型被應用於理解用戶意圖，但仍然依賴於結構化的對話流程。

  • LLM 時代 (2020 年代至今)： GPT、Claude 和 Gemini 等模型帶來了自然和靈活的文本生成能力，但缺乏企業應用所需的控制性和可靠性。

  • 新興時代 - 對話建模 (2024 年後)： 這是一種新的方法，結合了 LLM 的自然文本生成能力與基於規則系統的結構和控制。

1.2 對話式 AI 目前的挑戰

儘管 LLM 已取得了驚人的進展，但將其部署到實際企業環境中仍然面臨許多重大挑戰：

1.2.1 品質與可靠性挑戰

  • 缺乏一致性： LLM 即使在相同輸入下，也常在不同互動中產生不一致的回應。

  • 「幻覺」： LLM 傾向於產生不準確或虛假資訊，特別是當被問及訓練資料範圍之外的主題時。

  • 缺乏精確控制： 目前的提示工程方法不足以可靠地確保 LLM 遵守業務規則和政策。

  • 難以精確檢索資料： 將 LLM 與企業資料庫結合仍然充滿挑戰，特別是當需要從複雜資料來源查詢精確資訊時。

1.2.2 部署與營運挑戰

  • 成本高昂： 大型語言模型 (LLM) 的微調和營運成本顯著，特別是當需要處理大量互動時。

  • 缺乏安全性： LLM 通常需要將敏感資料傳送至企業系統之外。

  • 難以改進： 當 LLM 回應中發現錯誤或問題時，調整通常需要對整個模型進行重新微調，這是一個昂貴且無法保證結果的過程。

  • 規模與效能： LLM 在同時處理多個用戶的互動時通常會遇到困難，導致高延遲和糟糕的用戶體驗。

1.3 現有方法及其限制

目前，各組織通常採用以下其中一種方法來建構對話式 AI：

  • 提示工程 (Prompt Engineering) 與 RAG：

    • 優點： 易於上手，靈活。

    • 限制： 控制有限，準確性低 (~70%)，無法保證行為一致性。

  • 微調 (Fine-tuning) LLM：

    • 優點： 在特定領域內提升效能。

    • 限制： 成本高昂，缺乏執行時控制，難以調整和改進。

  • 基於流程的系統 (Botpress, Rasa)：

    • 優點： 控制度高，一致性強。

    • 限制： 缺乏靈活性，用戶體驗僵硬，開發成本高。

  • 一般 RAG 解決方案：

    • 優點： 可與企業資料連接。

    • 限制： 準確性低 (65-70%)，不足以應用於重要場景，缺乏行為控制。

這些限制導致了一個令人遺憾的事實：許多企業對話式 AI 專案未能超越概念驗證階段，或在實際環境中部署時遭遇失敗。

2. 對話建模的興起
2.1 對話建模 — 對話式 AI 的新範式

對話建模 (Conversation Modeling) 是一種新興的方法，旨在解決上述挑戰。它定義了一個結構化的框架，用於塑造 AI 的互動，允許精確控制 AI 的行為，同時不犧牲大型語言模型的靈活性和自然度。

2.1.1 核心原則

對話建模基於以下基本原則：

  • 條件式指南： 對話建模不是試圖控制 AI 回應的所有方面（如基於流程的系統中），也不是提供模糊的指令（如提示工程中），而是使用條件-行動配對。這使得 AI 能夠動態適應對話中的不同情況，同時在適當情況下遵守特定的指南。

  • 語義控制： 透過詞彙術語，對話建模確保 AI 準確理解企業情境中的重要術語。

  • 結構化個人化： 透過上下文變數，AI 可以根據用戶資訊調整回應，而不影響核心邏輯。

  • 引導式工具整合： 工具與特定指南相關聯，確保它們僅在適當時且以符合業務政策的方式使用。

2.1.2 在技術版圖中的定位

對話建模在現有方法之間達到了獨特的平衡點：

  • 它提供了與純粹 LLM 相同的靈活性，但具備基於規則系統的控制力。

  • 它允許像微調一樣的細緻控制，但成本和複雜性則低得多。

  • 它支援像生成式模型一樣的自然對話，但可靠性顯著更高。

2.2 Parlant - 對話建模的開源實施

Parlant 是一個實施對話建模原則的開源平台。從一開始就旨在解決企業環境中對話式 AI 的挑戰，Parlant 為建構可靠的 AI 代理提供了一個堅實的基礎。

2.2.1 核心架構

Parlant 建構於以下主要組件：

  • 引擎 (Engine)： Parlant 的核心，負責協調其他組件並生成適當的回應。

  • 詞彙儲存庫 (Glossary Store)： 儲存和管理特定領域的術語和定義。

  • 指南匹配器 (Guideline Matcher)： 根據當前對話上下文識別和應用相關指南。

  • 工具呼叫器 (Tool Caller)： 在需要時呼叫外部工具（例如 API 或資料庫）。

  • 訊息組合器 (Message Composer)： 生成最終回應，確保符合選定的指南。

2.2.2 對話模型的主要組件

Parlant 中的對話模型包括：

  • 代理身份 (Agent Identity)： 描述代理的任務、個性和特徵。

  • 指南和關係 (Guidelines and Relationships)： 精確地塑造代理的行為。這些關係允許指南相互覆蓋、依賴或澄清。

  • 詞彙術語 (Glossary Terms)： 代理需要理解的重要或行業特定術語。

  • 全域和用戶特定變數 (Global and User-Specific Variables)： 提供上下文（例如：語言、時間）和個人資訊（例如：訂閱方案、偏好）。

  • 工具 (整合式 API) (Tools (Integrated APIs))： 將實際行動整合到對話模型中。

  • 話語範本 (Utterance Templates)： 可選功能，用於絕對控制代理的說話方式，完全消除「幻覺」。

2.3 與其他解決方案的比較

為了正確評估對話建模和 Parlant 的價值，我們將此方法與其他流行方法進行了比較：

評估標準 對話建模 (Parlant) 提示工程/RAG 微調 LLM 基於流程的系統
一致性 ★★★★★ 高，由結構化指南保證 ★★☆☆☆ 低，取決於精確提示 ★★★☆☆ 中，可能隨上下文變化 ★★★★★ 高，但僵硬
靈活性 ★★★★☆ 高，仍保持 LLM 的適應性 ★★★★★ 很高，但難以控制 ★★★☆☆ 中，受訓練資料限制 ★☆☆☆☆ 低，僅遵循預定義流程
可解釋性 ★★★★★ 完全透明，每個決策都有原因 ★☆☆☆☆ 非常低，作為黑盒子運作 ★☆☆☆☆ 非常低，難以解釋決策 ★★★★☆ 高，基於明確流程
部署成本 ★★★★☆ 低到中，無需微調 ★★★★★ 低，只需編寫提示 ★☆☆☆☆ 高，需要資料和計算資源 ★★☆☆☆ 高，需要開發多個流程
維護成本 ★★★★★ 低，易於更新單個指南 ★★★☆☆ 中，需要調整提示 ★☆☆☆☆ 高，可能需要重新訓練 ★★☆☆☆ 高，流程增加時複雜性快速增加
準確性 ★★★★☆ 高，搭配適當指南可達 >90% ★★☆☆☆ 低到中 (~65-70%) ★★★☆☆ 中到高 (~80-85%) ★★★★☆ 在定義流程範圍內高
開發時間 ★★★☆☆ 中，需定義指南 ★★★★★ 快，易於上手 ★☆☆☆☆ 慢，需收集資料和訓練 ★★☆☆☆ 慢，需開發整個流程
可擴展性 ★★★★☆ 高，易於添加新指南 ★★☆☆☆ 低，提示變得複雜 ★★☆☆☆ 低，需要重新微調 ★☆☆☆☆ 非常低，複雜性增長迅速

2.4 對話建模方法的優勢

透過研究，我們發現對話建模相較於其他方法具有幾個主要優勢：

2.4.1 技術優勢

  • 更好的控制： 指南允許精確控制代理的行為，而無需對模型進行微調。

  • 高度模組化： 每個指南都是一個獨立單元，可以添加、修改、刪除，而不會影響整個系統。

  • 高可解釋性： Parlant 提供詳細的回饋，說明代理為何選擇特定的回應。

  • 更智慧的工具整合： 工具與指南連結，確保在正確的時間以正確的方式使用它們。

  • 防止「越獄」： 輸入審核和輸出檢查有助於防止濫用行為。

2.4.2 商業優勢

  • 降低部署成本： 無需昂貴的微調，Parlant 允許以更低的成本快速部署。

  • 改善客戶體驗： 更一致和可靠的代理可帶來更好的用戶體驗。

  • 降低風險： 詳細的控制有助於降低不適當或錯誤回應的風險。

  • 更快的改進週期： 可以輕鬆更新指南，而無需重新訓練模型。

  • 更好的可擴展性： 模組化結構允許隨著需求增長而輕鬆擴展。

3. 潛力與實際應用
3.1 理想使用案例

對話建模和 Parlant 特別適用於以下情況：

3.1.1 客戶支援與服務

  • 客戶支援聊天機器人： Parlant 允許建立客戶支援聊天機器人，這些機器人熟悉公司政策和流程，同時能夠進行自然對話。

  • 產品和服務諮詢： 代理可以引導客戶選擇適合的產品，遵守公司的銷售原則。

  • 常見問題 (FAQ) 與自助服務： 一致地回答常見問題，同時能夠處理同一問題的不同變體。

3.1.2 專業服務

  • 醫療諮詢： 代理可以提供準確且一致的醫療資訊，同時知道何時需要轉介給人類專家。

  • 法律支援： 提供基本的法律資訊，嚴格遵守法規和限制。

  • 財務諮詢： 指導客戶關於金融產品的資訊，確保遵守嚴格的規定。

3.1.3 培訓與教育

  • 個人化學習助理： 根據學習者的程度和興趣提供適用的內容。

  • 對話模擬： 為語言訓練或溝通技巧創造真實的對話情境。

  • 流程指南： 引導新員工或客戶完成複雜的流程。

3.2 與現有系統整合

Parlant 的主要優勢之一是其與現有企業系統的整合能力：

3.2.1 與資料來源整合

  • 關聯式資料庫： 連接到 SQL 資料庫以檢索精確資訊。

  • 非結構化資料儲存庫： 與 SharePoint 或 Google Drive 等文件儲存系統整合。

  • API 和微服務： 呼叫外部服務以執行特定功能。

3.2.2 與通訊管道整合

  • 網站和行動應用程式： 嵌入式小工具允許將代理整合到現有介面中。

  • 訊息平台： 連接到 WhatsApp、Messenger、Telegram 等。

  • 客戶關係管理 (CRM) 系統： 與 Salesforce、HubSpot 等整合，以存取和更新客戶資訊。

3.3 可擴展性與客製化

Parlant 的模組化特性允許多種方式的擴展和客製化：

3.3.1 技術擴展

  • 模組系統： 更換或客製化核心組件以滿足特定需求。

  • 儲存客製化： 將儲存後端從 JSON 檔案更改為可擴展的資料庫（如 MongoDB）。

  • 與不同 LLM 模型整合： 使用 OpenAI、Anthropic 或開源模型（如 Llama）。

3.3.2 行業特定客製化

  • 專業詞彙表： 為每個領域（醫療、法律、技術等）建立特定的術語集。

  • 法規指南： 建立指南以確保符合特定的行業法規。

  • 行業特定工具： 與各領域的特定系統和工具整合。

4. 創新與展望
4.1 對話建模的發展方向

根據我們的研究和分析，對話建模將朝著以下幾個值得注意的方向發展：

4.1.1 技術進步

  • 提高推理能力： 開發機制使代理能夠執行更複雜的推理，同時仍遵守指南。

  • 多模式整合： 將處理能力擴展到不僅限於文本，還包括圖像、音訊和視訊。

  • 多代理模型： 允許多個具有不同角色的代理協同工作以解決複雜問題。

  • 層次記憶體： 開發更複雜的記憶機制，使代理能夠跨多個會話和多個上下文保留資訊。

4.1.2 方法論進步

  • 自動化指南： 開發工具根據對話資料自動檢測和建議指南。

  • 從回饋中學習： 允許代理從用戶回饋中學習並隨著時間改進的機制。

  • 自動測試： 自動測試和評估代理在不同情境下的效能工具。

  • 參與式設計方法： 允許非技術專家直接參與代理建構過程的工具。

4.2 與其他技術的融合

我們認為對話建模有潛力與許多其他技術融合，創造出更強大的解決方案：

4.2.1 與 RAG 和向量資料庫的融合

目前的檢索增強生成 (RAG) 系統通常專注於檢索精確資訊，但缺乏控制該資訊如何呈現和使用的能力。RAG 與對話建模的結合可以帶來巨大的好處：

  • 引導式 RAG： 指南可以指導代理如何從向量資料庫中搜尋、使用和解釋資訊。

  • 結構化查詢： 對話建模不是直接將自然語言轉換為複雜的 SQL 查詢，而是允許將複雜請求分解為結構化部分。

  • 受控結果解釋： 確保資訊以符合組織政策的方式呈現。

4.2.2 與多代理系統整合

像 AutoGen 和 CrewAI 這樣的多代理系統可以從對話建模中受益：

  • 專業代理： 系統中的每個代理都可以由獨立的特定指南塑造。

  • 結構化協調： 指南可以定義代理之間如何互動和協調。

  • 工作流程整合： 代理可以更強大地整合到組織的工作流程中。

4.2.3 與多模式生成式 AI 結合

隨著生成式 AI 持續發展到圖像、音訊和視訊等其他模式，對話建模可以擴展以控制多模式互動：

  • 多模式內容指南： 塑造代理如何在對話中建立和使用圖像、音訊。

  • 多模式工具整合： 連接圖像、視訊、語音生成工具，以創造更豐富的體驗。

  • 受控多模式互動： 確保生成的內容符合組織標準和政策。

4.3 形塑互動設計的未來

對話建模不僅是一項新技術，更是互動設計的一種新方法。我們相信它能為我們設計和建構互動系統的方式帶來顯著的改變：

4.3.1 從流程設計到指南設計

傳統上，聊天機器人設計專注於定義特定的對話流程。對話建模從這個模型轉向一個新的模型：

  • 指南設計： 設計師不再定義所有可能的步驟，而是定義一般原則和指南。

  • 情境設計： 專注於理解和回應情境，而非固定的步驟。

  • 原則式設計： 定義系統的核心價值和原則，而非具體的腳本。

4.3.2 賦能非技術專家

對話建模的最大優勢之一是其能夠賦予非技術專家參與代理建構過程的能力：

  • 直觀工具： 開發用戶介面，允許專家在無需技術知識的情況下建立和管理指南。

  • 知識轉移： 將專家知識轉換為結構化指南的工具。

  • 共享社群： 允許組織和領域之間共享和重用指南的平台。

4.3.3 邁向透明度和可解釋性

對話建模促進對話式 AI 的透明度和可解釋性：

  • 決策追溯： 能夠追溯代理做出特定決策的原因。

  • 行為解釋： 能夠解釋代理在特定情境下如何應用指南。

  • 合規性檢查： 測試和確保代理遵守政策和法規的工具。

5. 挑戰與考量

儘管對話建模和 Parlant 帶來了顯著的好處，但它們仍然面臨一些重要的挑戰和考量：

5.1 技術挑戰
5.1.1 指南的複雜性

當指南數量增加時，可能會產生衝突和複雜性問題：

  • 指南之間的衝突： 不同的指南可能相互矛盾或產生衝突的要求。

  • 管理大量指南： 隨著系統的發展，管理和維護數百甚至數千條指南可能變得具有挑戰性。

  • 效能優化： 即時評估大量指南可能會影響效能。

5.1.2 規模擴展的挑戰

將 Parlant 擴展到大規模應用會帶來一些挑戰：

  • 多用戶效能： 確保在同時服務數千或數百萬用戶時保持低延遲。

  • 高效儲存與檢索： 管理大量會話資料和用戶資訊。

  • 成本優化： 平衡回應品質和語言模型 API 成本。

5.1.3 與複雜資料庫整合

從複雜資料庫中精確檢索資訊仍然是一個挑戰：

  • 產生精確查詢： 對話建模不直接解決將自然語言轉換為複雜 SQL 的問題。

  • 處理複雜資料： 處理圖像、音訊或多層次關聯式資料等複雜結構化資料。

  • 查詢效能： 確保在大型資料庫中高效查詢。

5.2 組織與流程挑戰
5.2.1 技能要求與培訓

採用對話建模需要一定的技能和培訓：

  • 了解 LLM： 需要了解 LLM 如何運作才能創建有效的指南。

  • 對話設計技能： 設計自然有效對話體驗的能力。

  • 新的開發流程： 需要建立開發、測試和改進指南的流程。

5.2.2 道德與法律考量

如同所有人工智慧技術，對話建模也提出了一些道德和法律考量：

  • 資料安全： 確保用戶資訊受到保護並依規定處理。

  • 透明度： 告知用戶他們正在與 AI 互動，以及他們的資訊如何被使用。

  • 避免偏見： 確保指南不會產生或放大偏見。

5.2.3 知識管理

將組織知識轉換為指南需要有效的知識管理：

  • 專家知識提取： 從專家那裡收集知識並將其轉換為指南的機制。

  • 確保一致性： 隨著時間的推移，保持指南之間的一致性。

  • 版本管理： 追蹤更改和管理對話模型版本的系統。

5.3 解決方案與緩解策略

為了解決上述挑戰，我們提出了一些解決方案和策略：

5.3.1 逐步開發方法

應採用逐步開發方法，而不是一開始就試圖建立一個完美的代理：

  • 從小處著手： 專注於一小部分核心指南，以處理最常見的情境。

  • 逐步擴展： 當發現空白或問題時，添加新的指南。

  • 持續改進： 使用實際互動資料來改進現有指南。

5.3.2 支援工具與流程

為了支援對話模型的開發和管理，需要開發支援工具和流程：

  • 直觀介面： 允許直觀管理指南、詞彙表和上下文變數的工具。

  • 自動化測試系統： 自動測試代理在不同情境下效能的工具。

  • 互動分析： 分析實際互動以發現問題和改進機會的系統。

5.3.3 資料庫查詢優化策略

為了解決精確資訊檢索的挑戰，對話建模可以與專門方法結合：

  • 引導式對話方法： 使用指南引導代理提出具體問題，以便在查詢前收集所需資訊。

  • 專門用於 SQL 的工具： 整合專門工具，將自然語言轉換為 SQL。

  • 結合 RAG 和對話建模： 使用 RAG 檢索資訊，並使用對話建模來塑造資訊的使用方式。

6. 對話建模的實施藍圖

為了讓組織能夠成功應用對話建模，我們提出了一條分為具體階段的路線圖：

6.1 初步探索與測試
6.1.1 評估適用性

並非所有應用程式都適合對話建模。第一步是評估其適用性：

  • 需求分析： 確定需要高度控制和一致性的對話情境。

  • 投資報酬率評估： 估計潛在效益與部署成本。

  • 範圍界定： 界定最初的範圍，專注於特定領域或功能。

6.1.2 概念驗證 (Proof of Concept)

部署一個小型概念驗證來測試可行性和有效性：

  • 設定 Parlant： 安裝 Parlant 並連接到 LLM（例如 OpenAI、Anthropic）。

  • 建構基本對話模型： 為特定情境建立一小組指南、詞彙表和上下文變數。

  • 測試與評估： 與一小群用戶測試代理並收集回饋。

6.2 開發與擴展
6.2.1 建構全面對話模型

根據概念驗證的結果，開發一個更全面的對話模型：

  • 收集專家知識： 訪談並與專家合作，以確定所需的指南。

  • 建構詞彙表： 建立一個完整的行業特定術語詞典。

  • 設計上下文變數： 確定需要儲存的用戶和會話資訊。

6.2.2 與現有系統整合

將代理與企業系統和資料連接：

  • 建構工具服務： 建立連接 API、資料庫和內部系統的工具。

  • 設定身份驗證和授權： 確保代理僅根據用戶權限存取適當的資料。

  • 與通訊管道整合： 將代理連接到網站、應用程式和訊息平台。

6.3 部署與持續管理
6.3.1 生產環境部署

仔細將代理部署到生產環境中：

  • 全面測試： 在各種情境下測試代理。

  • 分階段部署： 從一小部分用戶開始，逐步擴大。

  • 監控與回饋： 建立監控和回饋收集系統。

6.3.2 持續改進

根據資料和回饋建立持續改進流程：

  • 互動分析： 分析實際互動以發現空白和問題。

  • 更新指南： 調整和添加指南以提高效能。

  • 效能優化： 隨著時間的推移提高效能並降低成本。

7. 結論與建議
7.1 主要發現摘要

透過對話式 AI 和對話建模的深入研究，我們得出幾個主要發現：

  • 對控制和一致性的需求： 組織需要一種平衡 LLM 自然文本生成能力與傳統系統控制性和一致性的方法。

  • 對話建模的潛力： 對話建模代表著重大進展，允許在不犧牲靈活性的情況下精確控制 AI 行為。

  • Parlant 的作用： 作為對話建模的開源實施，Parlant 為建構可靠的 AI 代理提供了堅實的基礎。

  • 業務效益： 對話建模與現有方法相比，在成本、品質和風險管理方面帶來顯著效益。

7.2 未來展望

我們相信對話建模和 Parlant 代表了對話式 AI 發展的重要一步。未來，我們預測：

  • 採用率增加： 越來越多的組織將採用對話建模來建立可靠的 AI 代理。

  • 生態系統發展： 一個圍繞對話建模的工具、函式庫和服務生態系統將會發展。

  • 標準化： 隨著行業的成熟，將會出現標準和最佳實踐。

  • 技術融合： 對話建模將與 RAG、多代理和多模式 AI 等其他技術融合。

7.3 對利害關係人的建議

根據我們的分析，我們提出幾項具體建議：

7.3.1 對企業領導者

  • 評估機會： 確定組織內可從可靠對話式 AI 中受益的領域。

  • 投資於能力： 建立對話建模和對話式 AI 的內部能力。

  • 建立治理： 開發治理流程，以確保 AI 代理符合組織標準和政策。

7.3.2 對技術專家

  • 探索 Parlant： 實施概念驗證以了解對話建模的能力。

  • 與現有基礎設施整合： 評估 Parlant 如何與現有系統和資料整合。

  • 貢獻開源： 考慮為 Parlant 專案做出貢獻以改進平台。

7.3.3 對行業專家

  • 分享領域專業知識： 與技術專家合作，將行業知識轉化為指南。

  • 識別使用案例： 確定行業中可從對話式 AI 中受益的具體情境。

  • 建立標準： 為行業中的對話式 AI 開發標準和最佳實踐。

7.4 結語

對話式 AI 正處於十字路口。儘管大型語言模型帶來了顯著進展，但將其部署到實際企業環境中仍然面臨許多挑戰。透過 Parlant 實施的對話建模，為克服這些挑戰提供了一條充滿希望的道路。

在 KMG，我們致力於繼續在此領域進行研究和開發，並邀請所有利害關係人與我們一起，共同塑造對話式 AI 的未來。

參考文獻
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Smith, J. et al. (2024). "Conversation Modeling: A New Paradigm for Conversational AI." Journal of Artificial Intelligence Research, 75, 112-145.
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Rasa Documentation (2024). Introduction to Conversational AI. https://rasa.com/docs/
Botpress Documentation (2024). Building Conversational Applications. https://botpress.com/docs
LangChain Documentation (2024). RAG Applications with LLMs. https://langchain.com/docs

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