产品简介
Build Real time AI for（原名Symbl.ai）是一个面向企业的实时人工智能平台，专注于解锁各类通信数据中的深层价值。它利用先进的理解和生成模型，将非结构化的对话内容自动转化为结构化的知识、事件和洞察。该平台不仅支持语音和视频处理，还涵盖文本聊天，帮助企业在大规模沟通中实现智能化升级。
核心功能架构
平台围绕三大核心支柱构建，旨在赋能不同团队的业务需求：
- 专用大语言模型与Nebula：采用专为实时语音和文本渠道设计的Nebula LLM，能够理解并生成具有共情能力的人类对话，支持微调以构建实时检索增强生成（RAG）用例。
- 多智能体平台：允许创建和部署相互连接的AI代理，这些代理可在业务语境中协作解决复杂的沟通挑战，具备自主性和适应性。
- 开箱即用的解决方案：为产品构建者提供现成的代理和体验模板，可快速定制并集成到特定的客户体验工作流中。
实时AI代理与交互体验
平台支持构建多种类型的AI代理，以增强或自动化人际互动：
- 实时辅助（Realtime Assist）：在实时通话中为前线员工（如销售或客服）提供及时支持，包括生成回复建议、检测用户意图、分析情感以及进行通话评分辅导。
- 语音代理（Voice Agents）：自动化处理 inbound 客户呼叫中的问答环节，通过理解客户需求提供个性化响应和建议。
- 动态体验：交付通话中和通话后的动态AI体验，如主动教练指导和智能提示，全面集成于语音、视频和聊天渠道。
统一对话智能与分析
通过统一的对话智能引擎，企业可以将杂乱的对话数据转化为清晰的业务指标：
- 通话评分：根据自定义标准生成多方通话的质量评分，评分逻辑结合对话阶段和业务流程，超越简单的数字统计。
- 实时情感分析：测量说话者对特定主题表达的情感或热情程度，帮助把握客户情绪变化。
- 合规性实时警报：在对话过程中监测是否符合合规政策或法规，发现差距时立即发出警报，从而降低法律风险并执行质量保证。
- 模式发现：数据团队可将对话元数据与其他数据管道结合， uncover 潜在模式和预测趋势。
开发者友好与集成方式
该平台由开发者构建，专为开发者设计，支持通过少量代码实现实时分析和代理工作流。支持多种数据输入类型，包括视频文件、音频文件、文本、电话系统和流媒体。
集成方式灵活，提供低代码API和SDK。例如，开发者可以通过API处理视频或音频URL，启用说话人分离功能；或通过WebSocket连接实时处理流式音频，获取转录文本、问题检测和情感数据。平台还支持通过电话端点连接，自动在通话结束后发送摘要邮件。
适用人群与场景
Build Real time AI for 适用于多种业务角色和场景：
| 目标团队 | 主要应用场景 |
|---|---|
| AI团队 | 使用Nebula LLM和嵌入模型微调和构建实时RAG用例。 |
| 产品团队 | 在产品和工作流中构建实时体验，如语音机器人或特定角色的实时辅助。 |
| 收入团队 | 获取关于客户流失信号和业务增长机会的实时通知。 |
| 数据团队 | 结合对话元数据与其他数据管道，发现模式和预测。 |
典型应用场景包括客户呼叫、内部会议、支持呼叫、销售呼叫、播客、网络研讨会和视频内容分析。
常见问题
平台支持哪些类型的通信数据处理？
平台支持处理多种类型的通信数据，包括语音通话、视频会议、在线聊天文本以及播客和网络研讨会等多媒体内容。它能够将这些非结构化数据转化为结构化的洞察。
如何实现实时通话中的合规性监测？
通过平台的实时合规性警报功能，系统会在对话过程中持续监测是否遵循既定的合规政策或法规。一旦检测到潜在的违规差距，会立即发出实时警报，帮助企业 mitigating 法律风险并确保服务质量。
开发者如何接入并使用该平台的AI能力？
开发者可以通过平台提供的低代码API和SDK进行接入。支持通过REST API处理异步的音视频文件或文本，也可以通过WebSocket建立实时连接处理流式音频。平台提供了详细的代码示例，涵盖Node.js等环境，便于快速集成实时转录、情感分析和AI代理功能。
数据统计
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