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Intelligente Antwort

Mit der Smart Reply API von ML Kit können Sie automatisch relevante Antworten auf Nachrichten generieren. Smart Reply hilft Ihren Benutzern, schnell auf Nachrichten zu antworten, und erleichtert das Antworten auf Nachrichten auf Geräten mit eingeschränkten Eingabemöglichkeiten.

iOS- Android

Schlüsselfähigkeiten

Generiert kontextrelevante Vorschläge Das Smart Reply-Modell generiert Antwortvorschläge basierend auf dem gesamten Kontext einer Konversation und nicht nur einer einzelnen Nachricht, was zu Vorschlägen führt, die für Ihre Benutzer hilfreicher sind.
Läuft auf dem Gerät Das On-Device-Modell generiert schnell Antworten und erfordert nicht, dass Sie die Nachrichten der Benutzer an einen Remote-Server senden.

Einschränkungen

  • Smart Reply ist für gelegentliche Unterhaltungen in Verbraucher-Apps gedacht. Antwortvorschläge sind möglicherweise nicht für andere Kontexte oder Zielgruppen geeignet.
  • Derzeit wird nur Englisch unterstützt. Das Modell erkennt automatisch, wenn eine andere Sprache verwendet wird, und liefert in diesem Fall keine Vorschläge.

Wie das Modell funktioniert

  • Das Modell verwendet bis zu 10 der neuesten Nachrichten aus einem Konversationsverlauf, um Antwortvorschläge zu generieren.
  • Es erkennt die Sprache des Gesprächs und versucht nur Antworten zu geben, wenn die Sprache als Englisch bestimmt wird.
  • Als Nächstes vergleicht das Modell die Nachrichten mit einer Liste sensibler Themen und gibt keine Vorschläge, wenn es ein sensibles Thema erkennt.
  • Wenn die Sprache Englisch ist und keine sensiblen Themen erkannt werden, bietet das Modell bis zu drei Antwortvorschläge. Die Anzahl der Antworten hängt davon ab, wie viele ein ausreichendes Konfidenzniveau basierend auf der Eingabe in das Modell erreichen.

Feedback geben

Aufgrund der Komplexität der Verarbeitung natürlicher Sprache sind die vom Modell bereitgestellten Vorschläge möglicherweise nicht für alle Kontexte oder Zielgruppen geeignet. Wenn Sie auf unangemessene Antwortvorschläge stoßen, wenden Sie sich an den Firebase-Support . Ihr Feedback hilft, das Modell und den Filter für sensible Themen weiter zu verbessern.

Beispielergebnisse

Eingang

Zeitstempel Benutzeridentifikation Lokaler Benutzer? Nachricht
Donnerstag, 21. Februar, 13:13:39 PST 2019 Stimmt bist du auf dem Weg?
Donnerstag, 21. Februar, 13:15:03 PST 2019 FREUND0 FALSCH Verspätung, tut mir leid!

Vorgeschlagene Antworten

Vorschlag Nr. 1 Vorschlag Nr. 2 Vorschlag Nr. 3
Keine Bange 😞 Kein Problem!