Flersprogede chatbots gjort rigtigt: modellag vs oversættelseslag

Flersprogede chatbots – gjort rigtigt

De fleste chatbots, der markedsføres med "understøttelse af mere end 50 sprog", bruger et oversættelseslag:

1. Registrerer kundens sprog

2. Oversætter kundens spørgsmål til engelsk

3. Genererer et svar på engelsk

4. Oversætter svaret tilbage

Det er hurtigt og billigt. Men det giver også kunderne en dårlig oplevelse.

Derfor fungerer oversættelseslaget ikke

• Faste udtryk går tabt. "It's raining cats and dogs" → oversættes → giver ingen mening på målsproget.
• Den kulturelle tone går tabt. Japanske høflighedsniveauer forsvinder. Det samme gør forskellen mellem formelt og uformelt spansk.
• Fagtermer oversættes forkert. "Junior Suite" bliver til "Young Suite" på italiensk.
• Svartiden tredobles. Tre modelkald i stedet for ét.

Flersprogethed på modelniveau

Den rigtige tilgang er at bruge en model, der kan forstå og ræsonnere direkte på tværs af sprog.

Modellerne i GPT-4-familien er flersprogede fra starten. Når en japansk kunde stiller et spørgsmål på japansk, gør modellen følgende:

1. Læser spørgsmålet på japansk

2. Henter indhold fra jeres vidensbase (det kan være på engelsk eller japansk – begge dele fungerer)

3. Ræsonnerer i et latent rum

4. Genererer et svar på japansk – med korrekt tone, kulturelle nuancer og naturlige formuleringer

Intet oversættelseslag. Ingen ekstra ventetid. Ingen nuancer går tabt.

Hvad "45 indbyggede sprog" betyder hos GlobalChatbot

Vi oversætter ikke. Vi bruger en model, der håndterer 45 sprog direkte og med forståelse for kulturelle forskelle.

Når en italiensk kunde spørger ind til jeres hotel, får kunden et svar skrevet af en italiensksproget model – ikke et engelsk svar, der er blevet oversat. Det gør en markant forskel for konverteringen.