リアルタイム音声インタラクション
リアルタイムストリーミング音声処理アーキテクチャを使用して「話しながら理解、割り込み可能、継続可能」な対話リズムをサポートし、インタラクションをより人間の対話に近づけます。
リアルタイムストリーミング処理と遅延管理を採用し、発話から応答までの待ち時間を短縮し、対話をよりスムーズで連続的にします。
ユーザーの割り込みをリアルタイムで検出し、現在の応答を停止してコンテキストを保持しながら自然に継続し、AIが話し終わるまで待つ感覚を減少させます。
多言語を自動的に識別して切り替え、騒がしい環境でも安定した識別を維持し、異なる国のユーザーともスムーズにインタラクションできます。
ツール呼び出し
サービスプロセスの各ステップを実行可能なツールに変換し、対話が応答にとどまらず、タスク内のクエリ、更新、トリガー、状態のフィードバックを完了します。
企業データとプロセスを呼び出し可能なツールとしてパッケージ化し、構造化されたパラメータで入力と出力を定義し、AIがクエリ、更新、プロセストリガーを実行する際により正確で一貫性を持たせます。
AIは対話中にツールを呼び出すタイミングを判断し、結果を取得した後に次のステップを続け、タスクを単一の応答から実際の完了に進めます。
各ツール呼び出しの入力、フィードバック、エラーログを保持し、再試行、追加質問、または人間への引き継ぎをサポートし、リアルなシナリオでタスクをより安定して交換可能にし、コンテキストの一貫性を保ち、インタラクションを中断させません。
マルチモーダルUX
音声だけでなく、インターフェースが要点と次のステップを引き継ぎ、対話、画面、操作が協力し合い、タスクの推進をより自然でスムーズにします。
視覚化された要点画面で音声対話の結果を引き継ぎ、ユーザーがAIの応答の要点と次のステップを迅速に理解できるようにし、音声インタラクションだけに頼る理解コストを削減します。
構造化コンポーネントで入力を収束し、AIが状況に応じて適切なインターフェースを生成し、未定義のインタラクションニーズにも柔軟に対応します。
音声、テキスト、地図、画像、映像などのメディア間で自然に切り替え、コンテキストの一貫性を保ち、インタラクションを中断させません。
マルチモデルオーケストレーション
タスクオーケストレーションメカニズムを使用して実行可能なステップを分解し、ニーズに応じて複数のモデル間で協力と調整を行い、品質、コスト、遅延を考慮し、結果をより安定して制御可能にします。
タスクを分解、順序付け、異なる専門能力に分配して協力して完了し、一貫した納品可能な結果にまとめます。
重要なステップに品質チェックポイントを設定し、意思決定と実行記録を保持して追跡と後続の最適化を容易にします。
タスクのステップとニーズに応じて動的にモデルを選択し、品質、コスト、遅延をバランスさせ、単一のモデルがすべての状況を支えることを避けます。
