解锁潜在知识：Shrikrishna Joisa 谈 OpenSpeechAI 的未来

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 <p><span style="font-weight:400">在日益数字化的世界中,挑战往往不在于信息的缺乏,而在于无法有效地获取信息。这个基本问题是无数网站和数字产品反复出现的摩擦来源,启发了软件工程师 </span><span style="font-weight:400">Shrikrishna Joisa</span><span style="font-weight:400"> 创建 </span><span style="font-weight:400">OpenSpeechAI</span><span style="font-weight:400">,这是一个创新平台,旨在改变组织沟通和用户寻找答案的方式。</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">Joisa 是纽约市一位经验丰富的软件工程师,专注于 AI 和机器学习驱动的系统,他观察到一个普遍存在的问题:公司在创建全面的文档、常见问题和详细的产品页面上投入大量资金,但访客经常带着未解答的问题离开。他解释说,罪魁祸首不是数据缺失,而是传统网站耗时的导航和有限的搜索体验。</span></p><figure class="seo-news-cover-img">  <img loading="lazy" src="https://static.mocortech.com/seo-sumary/pexels_8919566.jpeg" alt="释放潜在知识:Shrikrishna Joisa 谈 OpenSpeechAI 的未来" \></figure>
 <p><span style="font-weight:400">"我在反复观察到数字产品和公司网站上存在同样的摩擦后创立了 OpenSpeechAI:信息存在,但用户无法有效获取," Joisa 在采访中说。"团队在文档、常见问题和产品页面上投入大量资金,但访客仍然带着未解答的问题离开,仅仅因为导航耗时且搜索体验有限。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">他的动机非常个人化。"我讨厌访客带着未解答的问题离开我的网站。你花费数周编写文档、创建常见问题页面并添加详细的产品描述。然而,人们仍然会发消息询问你文档第三页上就有的内容。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">Joisa 强调,核心问题不是信息的缺失,而是其可发现性。"信息存在;只是人们找不到它,"他说。"他们不会翻阅 47 页的 PDF 来获得答案,他们肯定也不会花 10 分钟浏览你的网站结构。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">OpenSpeechAI 被构想为这种数字捉迷藏的解药。它的前提看似简单却影响深远:上传你的内容,训练 AI 代理,让它实时回答访客问题。这种方法通过使现有知识具有对话性和即时可访问性来弥合差距,允许组织通过"基于事实的 AI 响应"呈现相关信息。Joisa 强调,目标"不是取代文档,而是使其可用。"</span></p>
 <h3><span style="font-weight:400">弥合 B2B 和 B2C 的信息差距</span></h3>
 <p><span style="font-weight:400">根据 </span><span style="font-weight:400">Master of Code</span><span style="font-weight:400"> 最近的一份报告,大约 70% 到 80% 的公司已经采用或计划采用聊天机器人来实现 AI 驱动的客户服务和参与。最近的 2026 年数据显示,78% 的公司已在至少一个核心功能中实施了对话式 AI。B2B(60%)的采用率高于 B2C(42%)部门,这是由成本节约和 24/7 服务需求推动的。</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">OpenSpeechAI 的需求超越了行业特性,对企业对企业(B2B)和企业对消费者(B2C)平台都至关重要。正如 Joisa 解释的那样,"B2B 和 B2C 平台都在信息发现方面存在困难,"他说。"在 B2B 环境中,买家在做出决策之前通常需要技术澄清。在 B2C 环境中,用户期望即时答案和个性化指导。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">传统聊天机器人往往不够理想,依赖脚本流程或通用语言生成,这可能会限制其效用。OpenSpeechAI 通过直接从组织自己的验证材料中检索和基于事实的响应来区别于其他产品。这使其能够提供上下文相关、准确的答案,而不是模板化的回复,显著减少客户旅程中的摩擦,同时确保品牌一致性。</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">根据 </span><span style="font-weight:400">Statista 2025 年的报告</span><span style="font-weight:400">,来自流行聊天机器人(ChatGPT、Gemini、Copilot 和 Perplexity 的免费版本)的大约一半聊天机器人响应存在准确性问题(48%)。此外,17% 存在重大错误,主要涉及来源和缺失上下文。与 2024 年 12 月的 Statistica 报告相比,不准确响应的比率明显更高:所有四个 LLM 的比率为 72%,证明正在取得重大改进,但仍需要做更多工作来整体改进 LLM 模型。&nbsp;</span></p>
 <h3><span style="font-weight:400">克服当前 AI 聊天机器人的局限性</span></h3>
 <p><span style="font-weight:400">Joisa 敏锐地意识到许多 AI 聊天机器人助手中普遍存在的当前缺点。"最大的局限性之一是可靠性;许多 AI 聊天机器人生成流畅的响应,但如果不将这些响应基于验证内容,它们就有可能产生幻觉或模糊的答案,"他说</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">除了单纯的流畅性之外,他还指出许多系统缺乏深度。"另一个局限性是表面级别的交互。"正如 Joisa 解释的那样:"一些系统以对话方式响应,但缺乏结构化检索、上下文内存管理或与公司真实知识库的集成。没有这些组件,AI 助手一开始可能会感觉有帮助,但在更复杂的查询下会失败。"&nbsp;</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">OpenSpeechAI 通过优先考虑准确性、上下文检索以及与组织知识库的深度集成来直接解决这些问题。</span></p>
 <h3><span style="font-weight:400">对话式和易于理解的语言艺术</span></h3>
 <p><span style="font-weight:400">确保 OpenSpeechAI 在语言上保持对话性和易于理解是其设计的核心。Joisa 解释说:"保持对话清晰度始于上下文。每个响应都是基于用户的特定查询和最相关的检索内容生成的,而不是依赖静态脚本或通用回复。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">一个关键功能是其自动语言适应。"该系统还会检测用户输入的语言并相应地做出响应,允许交互保持自然,而无需手动配置。通过将上下文基础与自动语言适应相结合,助手保持对话性,同时与验证的源材料保持一致。"这意味着来自西班牙的访客在凌晨 2 点提出问题时,将无缝地收到西班牙语答案,无需任何手动设置。</span></p>
 <h3><span style="font-weight:400">基于事实作为 AI 交互的未来</span></h3>
 <p><span style="font-weight:400">OpenSpeechAI 背后的动机——通过直接将响应基于组织自己的材料来使现有内容实时可访问——这是 Joisa 认为将其定位为 AI 交互未来的原因。</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">"随着 AI 采用率的增加,信任变得至关重要,"他说。"用户和组织需要不仅流畅而且准确的系统。将响应基于组织自己的材料可确保答案可追溯并与验证信息保持一致。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">这种方法标志着范式转变。"这种方法将 AI 从通用对话层转变为结构化知识的智能访问点;而不是取代内容,它增强了其可用性。" Joisa 坚信这种模式的长期可持续性:"从长远来看,结合检索、验证和对话界面的系统将比纯生成工具更具可持续性。"</span></p>
 <h3><span style="font-weight:400">多语言能力的不可或缺的作用</span></h3>
 <p><span style="font-weight:400">在全球化的数字环境中,多语言支持不仅仅是一个功能,而是一种必需品。"数字受众是全球性的,用户交互不遵循单一语言边界。启用多语言能力可减少摩擦,并使支持在各个地区都可访问,而无需单独部署或手动配置。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">OpenSpeechAI 利用先进的语言模型支持 50 多种广泛使用的语言,自动检测访客的语言并相应地做出响应。"重点不仅仅是翻译,而是在将响应基于组织的源材料的同时保留上下文和意图,"他说。"这确保用户可以使用他们最熟悉的语言访问准确的信息。"</span></p>
 <h3><span style="font-weight:400">前进之路:随用户需求而演变</span></h3>
 <p><span style="font-weight:400">展望未来,Joisa 强调 OpenSpeechAI 的产品开发将保持动态和以用户为中心。"产品开发将继续由真实的用户反馈塑造,"他说。"虽然核心系统专注于知识检索和对话交互,但我们正在积极改进用户界面、扩展支持工具,并改进组织管理和更新其内容的方式。"</span></p>
 <p><span style="font-weight:400">随着采用率的增长,重点将从核心能力扩展到可用性和支持。"这包括更好的分析、更清晰的配置工作流程,以及基于用户实际与系统交互方式的迭代改进," Joisa 说。"长期目标是负责任地发展平台——扩展功能而不损害可靠性、清晰度或性能。"</span></p><span class="et_social_bottom_trigger"></span>
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  <span class="post-tags-header">相关项目:</span>b2b, 聊天机器人, open speech ai, Shrikrishna Joisa
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