Flerspråkiga chattbotar på rätt sätt: modellager kontra översättningslager

Flerspråkiga chattbotar – på rätt sätt

De flesta chattbotar som marknadsförs med ”stöd för fler än 50 språk” använder ett översättningslager:

1. Identifierar kundens språk

2. Översätter kundens fråga till engelska

3. Genererar ett svar på engelska

4. Översätter svaret tillbaka

Det är snabbt och billigt. Men det sviker också kunderna.

Varför översättningslager inte fungerar

• Idiom faller sönder. ”It's raining cats and dogs” → översätts → blir helt obegripligt på målspråket.
• Kulturellt tilltal går förlorat. Japanska artighetsnivåer försvinner. Skillnaden mellan formellt och informellt tilltal på spanska försvinner.
• Branschspecifika termer översätts fel. ”Junior Suite” blir ”Young Suite” på italienska.
• Svarstiden tredubblas. Tre modellanrop i stället för ett.

Flerspråkighet på modellnivå

Rätt metod är att använda en modell som kan resonera direkt på flera språk.

Modellerna i GPT-4-familjen har inbyggt stöd för flera språk. När en japansk kund ställer en fråga på japanska gör modellen följande:

1. Läser frågan på japanska

2. Hämtar innehåll från er kunskapsbas (det kan vara på engelska eller japanska – båda fungerar)

3. Resonerar i ett latent rum

4. Genererar ett svar på japanska – med rätt tilltal, kulturella nyanser och idiomatik

Inget översättningslager. Ingen mångdubblad svarstid. Inga nyanser går förlorade.

Vad ”45 språk med inbyggt stöd” betyder hos GlobalChatbot

Vi översätter inte. Vi använder en modell som hanterar 45 språk direkt och tar hänsyn till kulturella skillnader.

När en italiensk kund frågar om ert hotell får kunden ett svar skrivet av en italienskspråkig modell – inte ett översatt svar från engelska. Skillnaden i konvertering är enorm.