REPLY: MLFRAME REPLY integra un nuovo approccio all’analisi e alla modellazione delle basi di conoscenza per creare e specializzare modelli conversazionali

TORINO, Italia--(BUSINESS WIRE)--Reply, in occasione dell’evento annuale Reply Xchange dedicato all’innovazione e alle nuove tecnologie, ha presentato la nuova release di MLFRAME Reply, il framework di intelligenza artificiale generativa per la gestione di basi di conoscenza eterogenee. La nuova versione integra un nuovo approccio all’analisi e alla modellazione delle basi di conoscenza utilizzate per creare e specializzare i modelli conversazionali basati su intelligenza artificiale generativa.

Questo nuovo approccio di gestione della conoscenza permette, in particolare, di sviluppare modelli conversazionali più avanzati, capaci di sostenere conversazioni articolate e in grado di riconoscere le relazioni tra concetti simili nella base di conoscenza, senza la necessità di un addestramento specifico su queste connessioni.

Inoltre, l’applicazione di MLFRAME Reply alla modellazione della base di conoscenza consente di avere, in tempi molto brevi, una rappresentazione concettuale di uno specifico ambito di conoscenza, migliorando significativamente l'organizzazione e l'analisi di grandi volumi di dati eterogenei e molte volte difficilmente intellegibili. L’applicazione di modelli a grafi non solo permette di definire la struttura delle informazioni evidenziando nodi principali e relazioni, rendendo più efficace l'analisi, ma anche automatizza la mappatura degli argomenti principali, riducendo la necessità di interventi manuali nella pulizia e revisione dei dati per l'addestramento degli algoritmi che sono alla base dei modelli conversazionali.

MLFRAME Reply, concettualizzato e sviluppato da Machine Learning Reply - specializzata in servizi e soluzioni di intelligenza artificiale - applica, sulle principali tecnologie di AI, una metodologia proprietaria di analisi delle basi dati, di addestramento degli algoritmi e di validazione dei risultati, per creare rapidamente modelli generativi conversazionali applicabili a specifici domini di conoscenza aziendali. Grazie a MLFRAME Reply è quindi possibile attivare la componente di “intelligenza artificiale” che è alla base della nuova generazione di sistemi di interazione “human like”, quali gli assistenti digitali o i digital human.

MLFRAME Reply, grazie alle ultime funzionalità introdotte, fornisce un supporto ancora più completo in tutte le fasi di sviluppo e addestramento di sistemi conversazionali: dalla creazione di una knowledge base consistente all'interno di un dominio di conoscenza, all’introduzione dei modelli, fino all’addestramento e successiva ottimizzazione degli algoritmi tramite le tecniche più adeguate al livello di complessità richiesto da ciascun caso d'uso.

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