กําลังพัฒนาโปรแกรมที่ใช้เสียงแบบใช้ร่วมกับระบบอินฟราแบบไม่เซิร์ฟเวอร์

เครื่องยนต์ภาษาธรรมชาติ (NLU)

เมื่อข้อความถูกบันทึก, NLU exact and postives act and post. เครื่องมือเช่น [FLT: 0] Dialog froup [FLT: 1) (FOLT: 1] (FOLT: chool), [FLT: 3]. สถาปัตยกรรมแบบไม่รวม (FLT: 4). ราชกิจจานุเบกษา (OFT). โครงสร้างแบบง่ายและแบบจุฬาลงกรณ์แบบไม่รวมแบบถอดเสียบผ่านเว็บหรือ SMPKS.

โครงสร้างโปรแกรมเบื้องหลังกับฟังก์ชันที่ไม่มีสัญญาณเซิร์ฟเวอร์

การตอบกลับแบบข้อความ- slate (TTS)

สุดท้าย การตอบสนองได้ถูกแปลงกลับไปพูด อีกครั้ง บริการ TTTS (Google Cload-to-Spech, Amazon Popy, Azure point) ผลิตเสียงที่มีเสียงธรรมชาติเสียงเสียงเสียงเสียงด้วย SSML เพื่อควบคุมการเน้นและหยุดเสียง

ผล ประโยชน์ จาก การ เข้า ไป ถึง แบบ ไม่ มี การ แม่ข่าย

การสร้างโปรแกรมเสียงบนโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่สามารถให้บริการ ส่งผลให้ประโยชน์ที่วัดได้:

• [FLT: 0] การปรับขนาดอัตโนมัติ: การจับต้องการบริการแบบไม่ให้บริการ จัดการกับผู้ใช้หลายพันคน โดยไร้ความจุในการวางแผน
• [FLT: 0]. มีประสิทธิภาพ: คุณจ่ายเฉพาะเวลาคํานวณเท่านั้น -- ช่วงว่าง ค่าใช้จ่ายมิได้มีค่าอะไร
• [FLT: 0] ภาระการปฏิบัติการ : ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่จะเรียบเรียง, จอภาพ หรือจัดการ
• [FLT: 0]. ระยะเวลา-ตลาด:[[FLT: 1) ผู้พัฒนาเน้นในรหัสมากกว่าโครงสร้างพื้นฐาน
• [FLT: 0] Built-in access in access:[FLT: 1) ผู้จัดจําหน่ายเมฆ จําลองการทํางานข้ามโซนว่าง

โพรเซสพัฒนาการแบบขั้นต่อขั้น

1. กําหนดตัวพิมพ์เล็กและผู้ใช้

เริ่มจากการระบุทาสก์หลักที่โปรแกรมเสียงของคุณจะทํา สร้างแผนภาพการไหลของการสนทนาที่ผู้ใช้ต้องการ (เช่น ตําแหน่ง, วันที่), และเส้นทางที่ผิดพลาด ขอบเขตที่จํากัดไว้ จะป้องกันการเคลื่อนไหวของอุปกรณ์ และลดความเร็วของโปรแกรม NLU

2. ตั้งโปรแกรมเบื้องหลังไม่ให้บริการ

เลือกผู้ให้บริการแบบเมฆ และสร้างฟังก์ชันไม่มีเซิร์ฟเวอร์ (เช่น AWS Mampda) ปรับแต่งจุดปลายแบบ API เกตที่ยอมรับการร้องขอของ POS จากกลไก NLU การตรวจสอบสิทธิ์ (เช่น ปุ่มพิมพ์ API หรือ Outlook) และการจัดการข้อผิดพลาด ใช้ตัวแปรแวดล้อมเพื่อเก็บค่ากุญแจ STI สําหรับ TTT และความลับอื่น ๆ

3. ประมวลผลคําต่อข้อความ

ในโปรแกรมฟร้อนท์เอนด์ (MOP, เว็บแอป หรืออุปกรณ์ฮาร์ดแวร์) จับภาพเสียงผ่านเว็บ API หรือ STI ท้องถิ่นของคุณ ซึ่งจะบันทึกเสียงไปยังบริการ STAT ของคุณ สําหรับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นจริง ให้ใช้การรับข้อมูลแบบชุด โดยให้ใช้รูปแบบแฟ้มก่อนบันทึก และทําการตรวจสอบรูปแบบเสียงที่เข้ากันได้ (เช่น FLAC, PCM) และอัตราตัวอย่าง

4. เชื่อมต่อกับกลไก NLU

สร้างหรือปรับแต่ง Agent NLU ให้นิยามวัตถุประสงค์ (เช่น "GetWeather", "etArm") ด้วยการใช้วลีและสล็อตของ NU ใช้ฟังก์ชันไม่ระบุพิกัดของเซิร์ฟเวอร์เป็นเว็บฮุคที่รับค่าชดเชย Json ด้วยความตั้งใจและพารามิเตอร์ ฟังก์ชันนี้ทํางานตามตรรกะทางธุรกิจ -- ตัวอย่างเช่น การสืบค้นสภาพอากาศ API หรือฐานข้อมูล

5. การ กู้ ยืม หลัก การ ทาง ธุรกิจ ใน การ ทํา งาน ที่ ไม่ มี เครื่อง แม่ข่าย

เขียนฟังก์ชันตัวแบ่งสําหรับแต่ละวัตถุประสงค์ สําหรับการทํางานแบบซับซ้อน ใช้รูปแบบการวนรอบการวนเช่น การเดินแบบ (AWS) หรือการทํางานแบบเคลื่อนไหว (GCP) งานทั่วไปนี้รวมไปถึงการปฏิบัติการของ CRUD บนฐานข้อมูล (เช่น Dynomodob, Firesorre), เรียกรูปแบบการวนรอบที่สามว่า API และเรียกข้อมูลแบบกลุ่มย่อย ดูการทํางานแบบไม่มีระบบ และใช้รูปแบบเฉพาะตัวจัดการการถอดเสียบ (PDF). หน้าที่ของฟังก์ชันให้ทํางานต่อไป และลดจุดบกพร่องในการแก้ข้อมูล.

6. การ สร้าง และ การ กลับ เยี่ยม ครั้ง สําคัญ

หลังจากประมวลผลตรรกะแล้ว ให้สร้างข้อความตอบรับ ให้ส่งมันไปยังบริการ TTS ด้วยพารามิเตอร์เสียงที่ต้องการ (แฟ้ม language, sex, sml) คืนค่าเพลง หรือที่อยู่ URL ที่มีการเซ็นไว้ก่อน แล้ว ทางเลือกอื่น ๆ จะส่งกลับ SSML เพื่อตอบแบบแสดงอารมณ์มากขึ้น

7 ทดสอบ, เปิดใช้งาน, และตรวจสอบ

ใช้แฟ้มเสียงจําลองและบันทึกสด เพื่อทดสอบความถูกต้อง โดยทําการลดความแม่นยําลง โดยแยกสภาพแวดล้อมที่แสดงด้วย ISLU และ แลมด้า ชื่อแฟ้ม (Cloud Daily) ออกต่างหาก โดยติดตามด้วยระบบบันทึกข้อมูลแบบกลุ่มเมฆ (Cloud and Stackdriver) และตั้งค่าแจ้งเตือนสําหรับอัตราความผิดพลาดและความเสี่ยงที่ล่าช้า เรียกข้อมูลผู้ใช้กลับมาทําการปรับปรุงวัตถุประสงค์และส่งข่าว

การ ฝึก ที่ ดี ที่ สุด สําหรับ โปรแกรม ที่ ใช้ เสียง ที่ ออก เสียง ได้ ดี ที่ สุด

การ เริ่ม การ ทํา ศัลยกรรม

ฟังก์ชันไร้ระบบของบริการอาจเริ่มมีความเย็น โดยเฉพาะในสถานการณ์การต่อเติมแบบต่ํา ใช้ความต่อเนื่องที่เตรียมไว้ (Labda) หรือรักษาความอบอุ่นของการทํางานกับเหตุการณ์ “การ" การตอบสนองแบบออกแบบให้เป็นแบบรัฐไม่มีความสําคัญเท่าที่เป็นไปได้ เพื่อที่ความล่าช้าจะไม่ลดประสบการณ์ผู้ใช้

จง ป้องกัน จุด จบ ของ คุณ

ห้ามเปิดเผยข้อมูลเว็บของคุณ NLU โดยไม่ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์ ใช้ตัวระบุ API เกตเวย์, MEM, play, หรือ pril April. เข้ารหัสข้อมูลเสียงในการขนส่ง (TLS) และที่พักผ่อน (HTLKM) สําหรับวัตถุประสงค์ที่ละเอียดอ่อน (เช่น การชําระข้อมูลส่วนตัว, การชําระเงิน, การชําระเงิน, การชําระเงินส่วนตัว), เครื่องมือจัดการการให้ข้อมูลเสียงหลาย ๆ ชนิด หรือการรับรอง PNIN

ปรับแก้ค่าชดเชย

ค่าใช้จ่ายที่ไม่ได้ใช้เซิร์ฟเวอร์สะสมไปด้วยจํานวนการขออุทธรณ์และระยะเวลา. โอปติมิมิกซ์ STT และ TTTs เรียกใช้โดย camping บ่อยครั้ง (เช่น คําตอบคงที่) ในร้านขายค่ากุญแจเช่น Redis หรือ DynamoDB. ใช้เวลาสั้น ๆ สําหรับฟังก์ชันที่คาดหวังการโต้ตอบอย่างรวดเร็ว

ออกแบบเพื่อความเข้าถึงและความไม่จํากัด

สนับสนุนหลายภาษาและสําเนียงท้องถิ่น ให้แสดงการวนกลับหน้าจอเมื่อเป็นไปได้ การชดเชยการก่อความเสียหาย (เช่น "คุณต้องการจะลบคําเตือนทั้งหมดแล้ว?"). การแจ้งข้อมูลเสียงนั้นจะชัดเจนและรวดเร็ว

การ จัด การ ข้อ ผิด พลาด อย่าง สง่า ผ่าเผย

เมื่อ STT หรือ NLU มั่นใจต่ํา ให้แจ้งผู้ใช้ให้แจ้งข้อผิดพลาดในแบ็คเอนต์ สําหรับข้อผิดพลาด ให้ตอบการขอโทษแบบเป็นมิตร และเสนอทางเลือกที่ต้องการ ใช้การสํารองข้อมูลแบบเอกซ์โปเนนเชียลสําหรับการตอบโต้กับโปรแกรมเอพีไอภายนอก

ปัญหา และ วิธี แก้

แม้ว่าเซิร์ฟเวอร์จะไม่รองรับการลดรูปหลายด้าน แต่นักพัฒนาจะต้องเผชิญกับอุปสรรคที่พิเศษ:

• [FLT: 0] ระบบจัดการ: ระบบไร้สถานะต้องการร้านค้าภายนอก (Dynomob, Reddis) สําหรับบริบทวาระ ใช้หมายเลขวาระที่ผ่านระหว่างการวิงวอน
• [FLT: 0] ทํางานล่าช้า: เรียกบริการเมฆหลายสายสามารถเพิ่มความล่าช้าได้. การใช้งานและบริการของกลุ่มในภูมิภาคเดียวกัน. พิจารณาใช้ PDFC ปลายจุดสําหรับการจราจรภายใน.
• [FLT: 0]. สืบค้น: การดีบั๊ การดีบั๊ ตามระบบการดีบั๊กนั้นยากกว่า ใช้การติดตามการแจกจ่าย (X-ray, Cload Paccess) และโครงสร้างการตัดกับหมายเลขที่สัมพันธ์กัน
• [FLT: 0] Vendor Lock-in:[FLT: 1) บริการ Abspact เรียกข้อมูลเบื้องหลังอินเทอร์เฟซ เพื่ออํานวยความสะดวกในการสลับผู้ให้บริการหากต้องการ

อนาคตจะพัฒนาโปรแกรมที่สั่งงานเสียง

เทคโนโลยี เสียง กําลัง พัฒนา อย่าง รวด เร็ว.

• [FLT: 0] eddge AI: On-debie STT/NLU สําหรับความเป็นส่วนตัวและระบบว่าง, ประกอบด้วยฟังก์ชันไร้เมฆสําหรับการยกหนัก
• [FLT: 0] ปฏิสัมพันธ์เชิงเทคนิค: เสียงประกอบกับอินเทอร์เฟซภาพ (แสดงโดยกล้อง, AR) — แบ็คเอนต์ไร้สาย สามารถให้บริการทั้งอนิเมชันแบบไม่ปรากฏแก่ตาด้วยตรรกะเดียวกันนี้
• [FLT: 0]. สืบค้นเมื่อ 2 March. สืบค้นเมื่อ 7 December 2015.
• [FLT: 0]. สืบค้นข้อมูล AI ร่วม:[FLT: 1) ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ภายในฟังก์ชันไม่ระบุข้อมูล เพื่อสร้างฟังก์ชันไดรกรรม, แก้ไขบริบท (เช่น, GPT-4 ผ่าน API).

รูปแบบการวน

โปรแกรมต่าง ๆ ที่ไม่มีระบบเสียงอีกต่อไป -- จะกลายเป็นมาตรฐานของการบริการลูกค้า, การจัดเลี้ยงแบบอัตโนมัติที่บ้าน การดูแลสุขภาพ และระบบจัดการระบบบริการ โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ต้องให้บริการ จะกําจัดภาระของการเลี้ยงและปรับขนาด โดยให้นักพัฒนามีสมาธิในการออกแบบและขยายผล การตอบรับการใช้ภาษาได้โดยรวมระบบระบบเสียง, NLU และการคํานวณบริการจากผู้ให้บริการเสียงขนาดใหญ่สามารถดําเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทีมต่างๆสามารถมีประสบการณ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่เคย ขณะที่ระบบนิเวศที่เติบโตมา ซับซ้อนและสามารถทําการรวมเข้ากับเอไอได้นั้น แม้ว่าการปรับเปลี่ยนระบบการปฏิสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นก็ตาม แต่ขณะนี้การรับข้อมูลเสียงและระบบเสียงนั้นยังเป็นระยะเวลาได้โดยใช้เวลาที่ไม่สามารถรับข้อมูลเสียง และการใช้เสียงที่ขาดข้อมูลเสียงไม่ได้