Зачем голосовому боту на LLM снова нужен классификатор вроде Jev
Голосовые боты на LLM часто ошибаются в реальных диалогах, поэтому для повышения надежности часть задач перекладывают на быстрые классификаторы вроде Jev. Это позволяет избежать критических сбоев, таких как потеря записи клиента или перебивание собеседника.
Зачем голосовому боту на LLM снова нужен классификатор вроде Jev Голосовой бот на LLM разговаривает приятно, но на реальных звонках регулярно спотыкается. Он может найти свободное окно и так и не записать клиента или перебить человека, который просто задумался посреди фразы. Часть таких решений можно снять с LLM и отдать быстрой модели-классификатору. Самая обсуждаемая из них сейчас Jev от TypeSafe, и у нее уже появились открытые аналоги. Ниже разбираю, как Jev-подобные модели применяют в голосовых ботах другие команды, и сравниваю их кейсы с нашим опытом в Voximplant. Почему одной LLM мало В…