多年来，人工智能(AI)的发展和应用，尤其是聊天机器人领域，发生了重大转变。这种转变在很大程度上是由从基于规则的系统到基于学习的系统的转变以及大型语言模型(LLM)和WatsonXAssistant等平台的引入推动的。

本文将深入探讨人工智能的演变、法学硕士的作用、WatsonXAssistant的介绍以及生成式人工智能在增强用户体验方面的使用。在下面的视频中，IBM演示了设置WatsonXDiscovery和NeuralSeek，以及如何集成这些工具以提高响应的准确性。

人工智能时代给各个领域带来了重大进步，包括客户支持和代码生成。然而，早期的人工智能工具存在局限性，例如无法理解上下文或独立学习和改进。最初的聊天机器人是基于规则的，根据预定义的规则或脚本开发，将其能力限制为编程的内容。这意味着他们的回答往往很僵化，缺乏理解和回应细致入微的询问的能力。

如何在短短5分钟内构建一个聊天机器人

基于人工智能的聊天机器人的发展已经从这些基于规则的系统转向基于学习的系统。这些系统利用机器学习和深度学习来提高自然语言理解。大型语言模型(LLM)处于这一转变的最前沿。法学硕士使用大量数据、深度学习算法、神经网络和自然语言处理技术来生成类似人类的响应。这显着提高了聊天机器人的功能，使它们能够更准确地理解和响应更广泛的查询。

WatsonXAssistant就是一个利用法学硕士力量的平台，它是一个对话式人工智能平台，旨在构建和部署人工智能驱动的聊天机器人。WatsonXAssistant不仅使用LLM，还结合了生成式AI，通过提供更智能、更人性化的响应来改变用户体验。这显着改善了用户体验，使与聊天机器人的交互更加有吸引力和高效。

为了进一步增强WatsonXAssistant的功能，它可以与搜索和自然语言生成系统NeuralSeek集成。WatsonXDiscovery用于存储数据，可以对其进行测试和改进。可以将NeuralSeek扩展添加到WatsonXAssistant以增强其对话功能。此扩展可以配置为在无法将任何短语与WatsonXAssistant中设置的短语相匹配时从NeuralSeek中寻求答案。这确保了聊天机器人甚至可以对复杂或细致入微的查询提供准确的响应。

NeuralSeek与WatsonXAssistant的集成显着提高了响应的准确性。由于其生成式人工智能功能，NeuralSeek扩展可以帮助聊天机器人像人类一样有效地进行对话。这意味着聊天机器人不仅可以理解和响应各种查询，还可以随着时间的推移进行学习和改进，使它们更加有效和高效。

随着基于学习的系统、LLM和WatsonXAssistant等平台的引入，人工智能在聊天机器人中的发展和应用取得了重大进展。WatsonXAssistant与NeuralSeek的集成进一步增强了这些功能，提供更准确、更接近人类的响应。对于那些有兴趣了解有关通过WatsonXAssistant利用生成式AI的更多信息的人，可以在IBM网站上找到更多信息。这标志着人工智能领域进入了一个激动人心的时代，未来几年有可能进一步进步和改进。

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