4 分•作者: akyshnik•大约 1 年前
大家好,我是 Leaping AI 的 Arkadiy (<a href="https://leapingai.com">https://leapingai.com</a>)。Leaping 让你以多阶段、类似图的形式构建语音 AI 助手,这使得测试和改进变得更容易。通过评估通话的每个阶段,我们可以将错误和回归追溯到特定阶段。然后,我们自主地改变该阶段的提示并进行 A/B 测试,从而使助手能够随着时间的推移自我改进。<p>你可以在 <a href="https://leapingai.com">https://leapingai.com</a> 上直接与我们的一个机器人对话,并且有一个演示视频,网址是 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=xSajXYJmxW4" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=xSajXYJmxW4</a>。<p>大型公司对于让 AI 开始接听他们的电话犹豫不决——这项技术勉强可用,但通常效果不佳。如果他们真的冒险一试,往往需要花费数月的时间来调整单个用例的提示,有时甚至最终从未发布语音机器人。<p>这个问题是双方面的:用纯粹的语言来明确指定机器人应该如何行为并非易事,并且要确保 LLM 始终按照你期望的方式执行你的指令也很繁琐。<p>现有的语音 AI 解决方案对于复杂的用例来说设置起来很痛苦。它们需要数月的时间来提示所有边缘情况,然后才能上线,然后还需要数月的时间来监控和改进提示。我们通过运行一个持续的分析 + 测试循环,比人类提示工程师做得更好,而且速度更快。<p>我们的技术大致分为三个子组件:核心库、语音服务器和自我改进逻辑。核心库对多阶段(类似于 n8n)语音助手进行建模和执行。对于语音服务器,我们使用可靠的级联方式 STT->LLM->TTS。我们试用了语音到语音模型,尽管与它们对话感觉很好,但函数调用性能却出乎意料地差很多,所以我们仍在等待它们变得更好。<p>自我改进的工作原理是首先获取对话指标和评估结果,以产生“反馈”,即关于如何改进语音助手设置的具体想法。在收集到足够的反馈后,我们触发一个专门的自我改进助手的运行。它是一个类似光标的 AI,可以访问各种工具来更改主要的语音助手。它可以重写提示、配置一个阶段以使用总结的对话而不是完整的对话等等。每次迭代都会产生助手的快照,使我们能够将一小部分流量路由到它,并在一切正常的情况下将其推广到生产环境。这个循环可以设置为在没有任何人工干预的情况下运行,从而使助手能够自我改进。<p>Leaping 与用例无关,但我们目前专注于入站客户支持(旅游、零售、房地产等)和潜在客户预筛选(医疗保险、家庭服务、效果营销),因为我们在这些领域有很多成功案例。<p>我们最初在德国起步,因为我们当时在大学,但最初的增长具有挑战性。我们决定立即瞄准企业客户,他们表现出不愿意采用语音 AI 作为他们公司的“门面”。此外,对于每天有数千个电话的企业来说,监控所有电话并手动调整助手是不可行的。为了解决他们非常合理的担忧,我们投入了所有精力来提高可靠性——并且仍然没有提供自助访问,这也是我们还没有固定价格的原因之一。(此外,对于一些客户,我们有基于结果的定价,即对于没有转化潜在客户的电话,你无需支付任何费用,只需支付那些转化的电话。)<p>自从我们进入 YC 并搬到美国后,事情开始加速发展,但如果你试图向大型企业销售,这里也存在谨慎情绪。我们相信,做好评估、模拟和 A/B 测试是我们的竞争优势,并将使我们能够解决大型、敏感的用例。<p>我们很乐意听取你的想法和反馈!