Durante l'evento annuale Reply Xchange, dedicato all'innovazione e alle nuove tecnologie, Reply ha presentato l'ultima versione di MLFRAME Reply, un framework di intelligenza artificiale generativa per la gestione di basi di conoscenza eterogenee. La nuova versione incorpora un approccio innovativo per analizzare e modellare le basi di conoscenza utilizzate per creare e specializzare modelli conversazionali basati sull'intelligenza artificiale generativa. Questo approccio innovativo alla gestione della conoscenza consente di sviluppare modelli conversazionali più avanzati, in grado di sostenere conversazioni complesse e di riconoscere le relazioni tra concetti simili nella base di conoscenza, senza la necessità di una formazione specifica su queste connessioni.

Inoltre, l'applicazione di MLFRAME Reply alla modellazione della base di conoscenza consente una rapida rappresentazione concettuale di un dominio di conoscenza specifico, migliorando significativamente l'organizzazione e l'analisi di grandi volumi di dati eterogenei e spesso incomprensibili. L'uso di modelli a grafo non solo consente di definire la struttura delle informazioni evidenziando i nodi e le relazioni principali, rendendo l'analisi più efficace, ma automatizza anche la mappatura degli argomenti chiave, riducendo la necessità di interventi manuali nella pulizia dei dati e nella revisione per la formazione degli algoritmi alla base dei modelli conversazionali. MLFRAME Reply, ideato e sviluppato da Machine Learning Reply - specializzata in servizi e soluzioni di intelligenza artificiale - impiega una metodologia proprietaria su tecnologie AI leader per l'analisi dei database, l'addestramento degli algoritmi e la convalida dei risultati, per creare rapidamente modelli conversazionali generativi applicabili a specifici domini di conoscenza aziendale.

Grazie a MLFRAME Reply, è quindi possibile attivare la componente di "intelligenza artificiale" fondamentale per la nuova generazione di sistemi di interazione "simil-umani", come gli assistenti digitali o gli umani digitali. Con le sue ultime funzionalità, MLFRAME Reply offre un supporto ancora più completo in tutte le fasi dello sviluppo e della formazione dei sistemi conversazionali: dalla creazione di una solida base di conoscenze all'interno di un dominio di conoscenza, passando per l'introduzione di modelli, fino alla formazione e alla successiva ottimizzazione degli algoritmi, utilizzando le tecniche più adatte alla complessità di ciascun caso.