Lors de l'événement annuel Reply Xchange, consacré à l'innovation et aux nouvelles technologies, Reply a présenté la dernière version de MLFRAME Reply, un cadre d'intelligence artificielle générative pour la gestion de bases de connaissances hétérogènes. La nouvelle version incorpore une nouvelle approche d'analyse et de modélisation des bases de connaissances utilisées pour créer et spécialiser des modèles conversationnels basés sur l'IA générative. Cette approche innovante de la gestion des connaissances permet de développer des modèles conversationnels plus avancés, capables de soutenir des conversations complexes et de reconnaître les relations entre des concepts similaires dans la base de connaissances, sans avoir besoin d'une formation spécifique sur ces connexions.

En outre, l'application de MLFRAME Reply à la modélisation des bases de connaissances permet une représentation conceptuelle rapide d'un domaine de connaissances spécifique, ce qui améliore considérablement l'organisation et l'analyse de grands volumes de données hétérogènes et souvent inintelligibles. L'utilisation de modèles graphiques permet non seulement de définir la structure de l'information en mettant en évidence les principaux nœuds et relations, ce qui rend l'analyse plus efficace, mais aussi d'automatiser la cartographie des sujets clés, ce qui réduit la nécessité d'interventions manuelles dans le nettoyage et l'examen des données pour l'entraînement des algorithmes qui sous-tendent les modèles conversationnels. MLFRAME Reply, conceptualisé et développé par Machine Learning Reply - spécialisé dans les services et solutions d'intelligence artificielle - utilise une méthodologie propriétaire sur des technologies d'IA de pointe pour l'analyse des bases de données, l'entraînement des algorithmes et la validation des résultats, afin de créer rapidement des modèles conversationnels génératifs applicables à des domaines de connaissance métier spécifiques.

Grâce à MLFRAME Reply, il est donc possible d'activer la composante "intelligence artificielle" à la base de la nouvelle génération de systèmes d'interaction "human-like", tels que les assistants numériques ou les humains numériques. Grâce à ses dernières fonctionnalités, MLFRAME Reply offre un support encore plus complet dans toutes les phases du développement et de la formation des systèmes conversationnels : de la création d'une base de connaissances robuste dans un domaine de connaissances, à l'introduction de modèles, à la formation et à l'optimisation ultérieure des algorithmes en utilisant les techniques les plus appropriées à la complexité de chaque cas.