REPLY: MLFRAME REPLY integra un nuevo enfoque de análisis y modelado de bases de conocimiento para crear y especializar modelos conversacionales
TURÍN, Italia--(BUSINESS WIRE)--Durante el evento anual Reply Xchange, dedicado a la innovación y las nuevas tecnologías, Reply presentó la última versión de MLFRAME Reply , un sistema de inteligencia artificial generativa para la administración de bases de conocimiento heterogéneas. La nueva versión incorpora un novedoso enfoque para analizar y modelar las bases de conocimiento usadas para crear y especializar modelos conversacionales basados en IA generativa.
Este enfoque innovador de la administración del conocimiento permite desarrollar modelos conversacionales más avanzados, capaces de mantener conversaciones complejas y reconocer relaciones entre conceptos similares en la base de conocimientos, sin necesidad de una formación específica sobre estas conexiones.
Además, la aplicación de MLFRAME Reply al modelado de bases de conocimiento permite la representación conceptual rápida de un dominio de conocimiento específico y mejora significativamente la organización y el análisis de grandes volúmenes de datos heterogéneos y a menudo ininteligibles. Usar modelos de gráficos no sólo permite definir la estructura de la información resaltando los principales nodos y relaciones, lo que hace más eficaz el análisis, sino que también automatiza el trazado de temas clave, reduciendo la necesidad de intervenciones manuales en la limpieza y revisión de datos para el entrenamiento de los algoritmos que sustentan los modelos conversacionales.
MLFRAME Reply, ideado y desarrollado por Machine Learning Reply (especializada en servicios y soluciones de inteligencia artificial), emplea una metodología propia basada en tecnologías de IA punteras para el análisis de bases de datos, el entrenamiento de algoritmos y la validación de resultados, con el fin de crear rápidamente modelos conversacionales generativos aplicables a dominios de conocimiento empresarial específicos. Gracias a MLFRAME Reply, es posible habilitar el componente de «inteligencia artificial» fundamental para la nueva generación de sistemas de interacción «similares a los humanos», como los asistentes digitales o los humanos digitales.
Con sus últimas características, MLFRAME Reply proporciona un soporte aún más completo a lo largo de todas las fases de desarrollo y entrenamiento de sistemas conversacionales: desde la creación de una base de conocimiento sólida dentro de un dominio de conocimiento, pasando por la introducción de modelos, hasta el entrenamiento y posterior optimización de algoritmos con las técnicas más adecuadas para la complejidad de cada caso.
