Voiceflow結合生成式AI打造動態對話平臺

– 15 分鐘閱讀

當今對話式 AI 平臺正經歷由根據意圖的設計轉向生成式 AI 的革新。Voiceflow 作為一個熱門平臺，其與生成式 AI 的結合，展現了這一技術趨勢的發展方向。透過整合大語言模型（LLM），Voiceflow 讓開發者能更輕鬆地構建 AI 助手，並實作更自然的對話流程。LLM 不僅能根據上下文動態生成回應，還能執行情緒分析等任務，協助開發者打造更具互動性的對話體驗。Voiceflow 支援整合外部資料來源，減少 LLM 幻覺並提供即時資訊。此外，對話記憶機制允許 AI 助手參考過往對話內容，使互動更具連貫性和個人化。

混合式對話平臺的革新：結合生成式AI的Voiceflow

傳統的根據意圖（intent-based）的對話平臺正在迅速轉變，將生成式AI納入其核心功能。在本章中，我們將以日益流行的Voiceflow平臺為例，深入探討其結合生成式AI的創新應用。Voiceflow允許開發者輕鬆建立AI助手，並將其與大語言模型（LLM）無縫整合。

Voiceflow中的動態AI回應

LLM在AI助手中的一個重要應用是根據即時上下文生成回應。與過去需要預先設定回應不同，生成式AI使得回應可以根據對話內容動態產生。這種方法不僅使對話更加自然，還解決了語言結構複雜（如俄語或德語）所帶來的挑戰。

Voiceflow提供兩種回應模式：傳統的靜態文字回應和根據AI的動態回應。後者被稱為「Response AI」，允許開發者選擇LLM提供者、模型，並調整提示設定（如溫度、最大token數）。

# 示範如何使用LLM生成動態回應
def generate_dynamic_response(prompt, llm_provider, model_name):
    # 設定LLM引數
    llm_config = {
        'provider': llm_provider,
        'model': model_name,
        'temperature': 0.7,  # 控制生成內容的隨機性
        'max_tokens': 256   # 控制生成內容的最大長度
    }
    # 生成回應
    response = call_llm_api(prompt, llm_config)
    return response

# 使用範例
prompt = "請根據以下對話內容生成回應：使用者詢問產品價格。"
llm_provider = "OpenAI"
model_name = "gpt-3.5-turbo"
response = generate_dynamic_response(prompt, llm_provider, model_name)
print(response)

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用LLM生成動態回應。函式generate_dynamic_response接受三個引數：提示文字、LLM提供者和模型名稱。它首先組態LLM的相關引數，包括溫度（控制生成內容的隨機性）和最大token數（控制生成內容的最大長度）。接著呼叫LLM的API生成回應，並傳回結果。這種方法允許AI助手根據對話上下文動態生成合適的回應。

AI助手的個人化設計

精心設計的個性是AI助手的重要組成部分，可以提升使用者參與度和對話體驗。Voiceflow允許開發者將助手的個性描述儲存為變數，並在對話中重複使用。

  flowchart TD
    A[定義助手個性] --> B[儲存個性描述為變數]
    B --> C[在對話中參照個性變數]
    C --> D[生成個人化回應]
    D --> E[評估使用者反饋]
    E --> F[調整個性引數]

圖表翻譯：

此圖示展示瞭如何在Voiceflow中實作AI助手的個人化設計。首先定義助手的個性描述，並將其儲存為變數。接著在對話流程中參照這個變數，從而生成符合助手個性的回應。根據使用者的反饋，可以進一步調整個性引數，以最佳化對話體驗。

動態決策機制

LLM在Voiceflow中的另一個重要應用是動態決策。開發者可以利用LLM進行情緒分析等任務，而無需編寫額外的程式碼。例如，在對話結束時詢問使用者反饋，並根據使用者的情緒傾向決定後續的對話路徑。

# 示範如何使用LLM進行情緒分析
def analyze_sentiment(user_feedback, llm_config):
    # 設定情緒分析提示
    sentiment_prompt = f"分析以下反饋的情緒傾向：{user_feedback}"
    # 呼叫LLM進行分析
    sentiment = call_llm_api(sentiment_prompt, llm_config)
    return sentiment

# 使用範例
user_feedback = "我對這次的服務非常滿意！"
llm_config = {
    'provider': 'OpenAI',
    'model': 'gpt-3.5-turbo',
    'temperature': 0.0,  # 需要精確分析時設為0
    'max_tokens': 50
}
sentiment = analyze_sentiment(user_feedback, llm_config)
print(sentiment)

內容解密：

此程式碼展示瞭如何利用LLM進行情緒分析。函式analyze_sentiment接受使用者反饋和LLM組態作為輸入。它構建了一個情緒分析的提示，並利用LLM進行分析。根據分析結果，可以決定後續的對話路徑，例如引導使用者評價應用或收集負面反饋以改進服務。

外部資料來源的整合

Voiceflow允許整合外部資料來源，使AI助手能夠根據提供的資料生成回應。開發者可以上傳檔案（如PDF或doc檔）或提供網址，讓助手取得相關資訊。這種方法可以減少LLM的幻覺（hallucinations）問題，並解決資訊過時的挑戰。

  sequenceDiagram
    participant User as 使用者
    participant Assistant as AI助手
    participant KnowledgeBase as 知識函式庫
    User->>Assistant: 詢問問題
    Assistant->>KnowledgeBase: 查詢相關資料
    KnowledgeBase->>Assistant: 傳回資料
    Assistant->>User: 提供根據資料的回應
    Note over Assistant,User: 持續對話與最佳化

圖表翻譯：

此圖示展示了Voiceflow如何利用外部知識函式庫提供更準確的回應。當使用者提出問題時，AI助手會查詢知識函式庫中的相關資料。知識函式庫傳回資料後，助手根據這些資料生成回應。這種方法確保了回應的準確性和時效性。

對話記憶機制

Voiceflow允許使用最多十次之前的對話內容，使AI助手的回應更加具有上下文相關性和個人化。開發者可以選擇是否在提示中包含對話記憶，從而使LLM在生成回應時考慮之前的對話內容。

# 示範如何使用對話記憶
def generate_response_with_memory(conversation_history, current_query, llm_config):
    # 將對話歷史和當前查詢結合
    prompt = construct_prompt(conversation_history, current_query)
    # 使用LLM生成回應
    response = call_llm_api(prompt, llm_config)
    return response

# 使用範例
conversation_history = ["使用者：你好", "AI助手：你好，有什麼可以幫助你的嗎？"]
current_query = "使用者：我想查詢產品價格。"
llm_config = {
    'provider': 'OpenAI',
    'model': 'gpt-3.5-turbo',
    'temperature': 0.7,
    'max_tokens': 256
}
response = generate_response_with_memory(conversation_history, current_query, llm_config)
print(response)

內容解密：

此程式碼展示瞭如何利用對話記憶生成更具上下文相關性的回應。函式generate_response_with_memory接受對話歷史、當前查詢和LLM組態作為輸入。它構建了一個包含對話歷史和當前查詢的提示，並利用LLM生成回應。這種方法使AI助手能夠更好地理解對話上下文，提供更準確和個人化的回應。

新一代對話式AI平臺的發展趨勢

新一代的對話式AI平臺正逐漸擺脫傳統的意圖導向方法，轉而採用更先進的生成式AI技術。這些平臺不僅提供傳統的對話設計工具，還整合了生成式AI功能，以自動化日常任務並提升創意解決問題的能力。

新興的LLM平臺

新興的大語言模型（LLM）平臺如Vellum.ai，為開發人員提供了建立生產就緒LLM應用程式的完整解決方案。這些平臺具備多項創新功能，包括：

  1. 提示管理：建立、比較、測試和版本控制提示。
  2. 檔案上傳：新增和存取自訂檔案。
  3. 工作流程建立：建立複雜的工作流程和提示鏈。
  4. 多LLM支援：使用來自不同開發者的多種LLM。
  5. 輸出驗證：使用業界標準的機器學習指標評估LLM的完成度和效能。

Vellum.ai 平臺特色

Vellum.ai是一個低程式碼、端對端平臺，用於建立生產就緒的LLM應用程式。其主要功能包括：

提示管理

Vellum.ai允許使用者比較多個提示，實作快速除錯和原型開發。同時，支援在提示中使用變數，使內容重複使用和結構組織更加容易。

  flowchart TD
    A[建立提示] --> B[比較提示]
    B --> C[測試提示]
    C --> D[版本控制]
    D --> E[佈署提示]

圖表翻譯：

此圖示展示了Vellum.ai中提示管理的流程。從建立提示開始，接著比較不同的提示版本，然後進行測試和版本控制，最後佈署最佳提示。這一系列流程確保了提示的最佳化。

檔案上傳

Vellum.ai的檔案索引功能允許使用者上傳多個檔案，並將其用於特定的使用案例。

# 檔案上傳範例
def upload_document(file_path, document_index):
    """上傳檔案到指定的檔案索引"""
    # 檢查檔案型別
    if file_path.endswith(('.pdf', '.txt', '.docx')):
        # 上傳檔案
        document_index.add_file(file_path)
        return True
    else:
        return False

# 使用範例
file_path = "example.pdf"
document_index = "my_index"
success = upload_document(file_path, document_index)
print(f"上傳成功：{success}")

內容解密：

此程式碼定義了一個名為upload_document的函式，用於將檔案上傳到指定的檔案索引。函式首先檢查檔案的型別，如果是支援的格式（如.pdf、.txt或.docx），則將檔案新增到檔案索引中。這個功能使得管理和存取自訂檔案變得更加容易。

工作流程建立

Vellum.ai允許使用者在無需程式設計的情況下建立複雜的工作流程，即所謂的提示鏈。一個提示的輸出可以用作另一個提示的輸入。

  flowchart LR
    A[提示1] --> B[提示2]
    B --> C[提示3]
    C --> D[最終輸出]
    D --> E[評估輸出]

圖表翻譯：

此圖示展示了一個簡單的工作流程，其中多個提示被連結起來。第一個提示的輸出作為第二個提示的輸入，依此類別推，直到產生最終輸出。然後對最終輸出進行評估，以確保其品質和相關性。

LangChain框架

LangChain是一個開源框架，用於建立具備上下文感知和推理能力的應用程式。它支援多種常見的LLM應用案例，如建立聊天機器人、檔案摘要和資料擷取。

LangChain的主要特點包括：

  1. 多樣化的元件：提供超過145個檔案載入器整合、45個向量儲存整合和65個LLM整合。
  2. 代理（Agents）：具有即時存取工具和記憶體的物件，能夠根據推理決定下一步行動。
# LangChain代理範例
from langchain.agents import AgentExecutor

# 建立代理執行器
agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True
)

# 執行代理
response = agent_executor.run(input="使用者查詢")
print(response)

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用LangChain建立和執行一個代理。代理執行器結合了代理和工具，能夠根據輸入執行相應的動作並傳回結果。這個功能使得建立能夠動態回應的對話式AI系統成為可能。

AI助手的個人化設計是提升使用者經驗的關鍵。透過定義助手的個性描述並在對話中參照，可以創造更具人性化的對話體驗。

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горизонт：創新技術的融合

隨著科技的不斷進步，AI 技術正逐漸成為我們生活中不可或缺的一部分。未來的 AI 技術將會更加智慧、更加人性化，並且在各個領域中發揮出更大的作用。讓我們一起期待 AI 技術的未來發展，共同探索其無限的可能性。

1. 技術概述與背景

近年來，生成式 AI 技術的發展為各個行業帶來了革命性的變化。從簡單的聊天機器人到複雜的虛擬助手，AI 技術正在逐漸改變我們與技術互動的方式。Voiceflow 作為一個領先的對話式 AI 平臺，正是這一趨勢的代表之一。

1.1 Voiceflow 的核心功能

Voiceflow 提供了一個強大的平臺，讓開發者能夠輕鬆建立和管理對話式 AI 應用。其核心功能包括：

  1. 動態 AI 回應：能夠根據對話上下文生成自然的回應。
  2. 助理個人化：允許開發者定義 AI 助手的個性，提升使用者經驗。
  3. 外部資料整合：能夠接入外部資料來源，提供更豐富的資訊。

1.2 LLM 在 Voiceflow 中的應用

大語言模型（LLM）在 Voiceflow 中扮演著至關重要的角色。它們使得 AI 助手能夠理解和生成自然語言，從而實作更自然的對話體驗。

2. Voiceflow 中的動態 AI 回應

在 Voiceflow 中，動態 AI 回應是透過 LLM 實作的。開發者可以選擇不同的 LLM 提供者和模型，並調整引數以最佳化回應的品質。

# 示範如何使用LLM生成動態回應
def generate_dynamic_response(prompt, llm_provider, model_name):
    llm_config = {
        'provider': llm_provider,
        'model': model_name,
        'temperature': 0.7,
        'max_tokens': 256
    }
    response = call_llm_api(prompt, llm_config)
    return response

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用 LLM 生成動態回應。透過組態 LLM 的引數，如溫度和最大 token 數，可以控制生成回應的多樣性和長度。

3. AI 助手的個人化設計

AI 助手的個人化設計是提升使用者經驗的關鍵。Voiceflow 允許開發者定義助手的個性描述，並在對話中參照這些描述，從而生成個人化的回應。

  flowchart TD
    A[定義助手個性] --> B[儲存個性描述為變數]
    B --> C[在對話中參照個性變數]
    C --> D[生成個人化回應]

圖表翻譯：

此圖示展示瞭如何在 Voiceflow 中實作 AI 助手的個人化設計。透過定義和參照個性描述，可以生成符合助手個性的回應。

4. 動態決策機制

LLM 在 Voiceflow 中的另一個重要應用是動態決策。開發者可以利用 LLM 進行情緒分析等任務，從而根據使用者的情緒傾向決定後續的對話路徑。

# 示範如何使用LLM進行情緒分析
def analyze_sentiment(user_feedback, llm_config):
    sentiment_prompt = f"分析以下反饋的情緒傾向：{user_feedback}"
    sentiment = call_llm_api(sentiment_prompt, llm_config)
    return sentiment

內容解密：

此程式碼展示瞭如何利用 LLM 進行情緒分析。透過分析使用者的反饋，可以決定後續的對話路徑，從而提升使用者經驗。

5. 外部資料來源的整合

Voiceflow 允許整合外部資料來源，使 AI 助手能夠根據提供的資料生成回應。這種方法可以減少 LLM 的幻覺問題，並解決資訊過時的挑戰。

  sequenceDiagram
    participant User as 使用者
    participant Assistant as AI助手
    participant KnowledgeBase as 知識函式庫
    User->>Assistant: 詢問問題
    Assistant->>KnowledgeBase: 查詢相關資料
    KnowledgeBase->>Assistant: 傳回資料
    Assistant->>User: 提供根據資料的回應

圖表翻譯：

此圖示展示了 Voiceflow 如何利用外部知識函式庫提供更準確的回應。透過查詢知識函式庫中的相關資料，AI 助手能夠生成更準確的回應。

6. 對話記憶機制

Voiceflow 允許使用最多十次之前的對話內容，使 AI 助手的回應更加具有上下文相關性和個人化。

# 示範如何使用對話記憶
def generate_response_with_memory(conversation_history, current_query, llm_config):
    prompt = construct_prompt(conversation_history, current_query)
    response = call_llm_api(prompt, llm_config)
    return response

內容解密：

此程式碼展示瞭如何利用對話記憶生成更具上下文相關性的回應。透過結合對話歷史和當前查詢，可以生成更準確的回應。

新一代對話式 AI 平臺的發展趨勢

新一代的對話式 AI 平臺正逐漸擺脫傳統的意圖導向方法，轉而採用更先進的生成式 AI 技術。這些平臺不僅提供傳統的對話設計工具，還整合了生成式 AI 功能，以自動化日常任務並提升創意解決問題的能力。

1. 新興的 LLM 平臺

新興的 LLM 平臺如 Vellum.ai，為開發人員提供了建立生產就緒 LLM 應用程式的完整解決方案。這些平臺具備多項創新功能，包括提示管理、檔案上傳、工作流程建立、多 LLM 支援和輸出驗證。

2. Vellum.ai 平臺特色

Vellum.ai 是一個低程式碼、端對端平臺，用於建立生產就緒的 LLM 應用程式。其主要功能包括提示管理、檔案上傳和工作流程建立。

  flowchart TD
    A[建立提示] --> B[比較提示]
    B --> C[測試提示]
    C --> D[版本控制]

圖表翻譯：

此圖示展示了 Vellum.ai 中提示管理的流程。透過建立、比較、測試和版本控制提示，可以最佳化提示的品質。

3. LangChain 框架

LangChain 是一個開源框架，用於建立具備上下文感知和推理能力的應用程式。它支援多種常見的 LLM 應用案例，如建立聊天機器人、檔案摘要和資料擷取。

# LangChain 代理範例
from langchain.agents import AgentExecutor

agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=agent,
    tools=tools,
    verbose=True
)

response = agent_executor.run(input="使用者查詢")
print(response)

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用 LangChain 建立和執行一個代理。代理執行器結合了代理和工具，能夠根據輸入執行相應的動作並傳回結果。

對話式AI與大語言模型（LLM）在企業中的應用

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，對話式AI和大語言模型（LLM）正逐漸成為企業數位轉型的關鍵工具。這些技術不僅能夠提升客戶服務體驗，還能最佳化內部流程、提高營運效率，並為企業創造新的商機。本文將深入探討對話式AI與LLM在企業中的應用現狀、技術架構、實施挑戰及未來發展趨勢。

對話式AI的基本概念與架構

對話式AI是一種利用自然語言處理（NLP）和機器學習技術，使機器能夠理解和生成人類語言的技術。它使得企業能夠與客戶或內部員工進行自然、直觀的互動。對話式AI系統通常包括以下幾個核心元件：

  1. 語音辨識（ASR）：將語音轉換為文字的技術。
  2. 自然語言理解（NLU）：解析和理解使用者輸入的意圖。
  3. 對話管理（DM）：管理對話流程，決定系統的回應。
  4. 自然語言生成（NLG）：將系統的回應轉換為自然語言。
  5. 語音合成（TTS）：將文字轉換為語音的技術。

對話式AI的技術架構

  graph LR
 A[使用者輸入] --> B[語音辨識 ASR]
 B --> C[自然語言理解 NLU]
 C --> D[對話管理 DM]
 D --> E[自然語言生成 NLG]
 E --> F[語音合成 TTS]
 F --> G[系統回應]

圖表剖析：

此圖表展示了對話式AI系統的技術架構。從使用者輸入開始，經過語音辨識、自然語言理解、對話管理、自然語言生成，最後到語音合成，完整呈現了對話式AI的工作流程。

大語言模型（LLM）在對話式AI中的應用

大語言模型（LLM）是近年來在自然語言處理領域取得重大突破的技術。LLM透過在大規模文字資料上進行預訓練，能夠理解和生成複雜、自然的語言表達。在對話式AI中，LLM主要用於取代傳統的NLU和NLG元件，提供更強大的語言理解和生成能力。

LLM的核心優勢

  1. 更強的語言理解能力：LLM能夠更好地理解複雜的查詢和上下文。
  2. 更自然的語言生成：LLM能夠生成更流暢、更自然的回應。
  3. 更強的泛化能力：LLM能夠處理未見過的領域和任務。

程式碼範例：根據LLM的對話系統

import openai

# 設定API金鑰
openai.api_key ='your_api_key_here'

def generate_response(prompt):
 """
 使用LLM生成對話回應

 Args:
 prompt (str): 使用者的輸入

 Returns:
 str: 系統的回應
 """
 response = openai.Completion.create(
 engine="text-davinci-003",
 prompt=prompt,
 max_tokens=150,
 n=1,
 stop=None,
 temperature=0.7,
 )

 return response.choices[0].text.strip()

# 示例用法
user_input ="請說明人工智慧的最新發展。"
response = generate_response(user_input)
print("系統回應：", response)

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用OpenAI的API建立一個根據LLM的對話系統。透過設定API金鑰並呼叫openai.Completion.create方法，系統能夠根據使用者的輸入生成相關的回應。程式碼中的generate_response函式封裝了與LLM互動的邏輯，使得開發者能夠輕鬆地將LLM整合到自己的應用中。

對話式AI在企業中的應用場景

對話式AI在企業中有廣泛的應用場景，主要包括：

  1. 客戶服務：自動化客戶支援，提供24/7的服務。
  2. 內部支援：協助員工查詢資訊、完成任務。
  3. 銷售與行銷：提供個人化的產品推薦和行銷資訊。
  4. 人力資源：協助員工處理HR相關事務。

對話式AI的實施挑戰

儘管對話式AI具有巨大的潛力，但在實施過程中仍面臨多項挑戰：

  1. 技術整合：需要與現有的系統和流程進行整合。
  2. 資料安全與隱私：需要確保使用者資料的安全和隱私。
  3. 使用者經驗：需要設計直觀、友好的使用者介面。
  4. 持續最佳化：需要持續收集資料和最佳化模型。

未來發展趨勢

對話式AI與LLM的結合將繼續推動企業數位轉型的程式。未來，我們可以期待以下幾個發展趨勢：

  1. 更智慧的對話系統：LLM將繼續進步，提供更準確、更自然的對話體驗。
  2. 多模態互動：未來的對話式AI將支援文字、語音、視覺等多種互動方式。
  3. 更廣泛的應用場景：對話式AI將被應用到更多的業務場景中，如教育、醫療等。
  4. 更強的安全與隱私保護：隨著對話式AI的普及，資料安全和隱私保護將成為更重要的議題。

從產業生態圈的動態變化來看，Voiceflow結合生成式AI，展現了對話平臺從根據意圖到動態生成的轉變。分析Voiceflow的AI回應機制、個人化設計、動態決策、外部資料整合和對話記憶功能，可以發現其在提升使用者經驗和對話自然度方面的顯著優勢。然而，目前LLM仍存在幻覺和資訊過時等問題，需要持續最佳化。Voiceflow與新興LLM平臺（如Vellum.ai）以及LangChain等框架的整合，將進一步拓展其功能，例如更精細的提示管理、更強大的工作流程建立和更廣泛的LLM支援。玄貓認為，Voiceflow代表了對話式AI平臺的未來方向，值得密切關注其發展，並積極探索其在不同產業的應用潛力。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。