Platons forskningsdialogsystem gør det muligt for eksperter og ikke-eksperter hurtigt at opbygge, træne og distribuere samtale AI-agenter.Platons forskningsdialogsystem er en fleksibel ramme, der kan bruges til at skabe, træne og evaluere samtale AI-agenter i forskellige miljøer.Det understøtter interaktioner gennem tale, tekst eller dialoghandlinger, og hver samtaleagent kan interagere med data, menneskelige brugere eller andre samtaleagenter (i en multi-agent indstilling).Hver komponent i enhver agent kan trænes uafhængigt online eller offline, og Platon giver en nem måde at vikle rundt på praktisk talt enhver eksisterende model, så længe Platons interface overholdes .... Hvordan fungerer Platons forskningsdialogsystem?Konceptuelt skal en samtaleagent gennemgå forskellige trin for at behandle oplysninger, den modtager som input (f.eks. "Hvordan er vejret i dag?") Og producere en passende output ("blæsende, men ikke for koldt.").De primære trin, der svarer til hovedkomponenterne i en standardarkitektur, er: Talegenkendelse (transkriber tale til tekst) Sprogforståelse (udtræk betydning fra den tekst) Tilstandssporing (samlet information om, hvad der er blevet sagt og gjort indtil videre) APIopkald (søg i en database, forespørgsel om et API osv.) Dialogpolitik (generer abstrakt betydning af agentens svar) Sproggenerering (konverter abstrakt betydning til tekst) Talesyntese (konverter tekst til tale) Platon er designet til at være så modulopbygget og fleksibelsom muligt;det understøtter traditionelle såvel som brugerdefinerede samtale AI-arkitekturer, og vigtigst af det muliggør interparter mellem parter, hvor flere agenter, potentielt med forskellige roller, kan interagere med hinanden, træne samtidigt og løse distribuerede problemer.