論文の概要: LPar -- A Distributed Multi Agent platform for building Polyglot, Omni
Channel and Industrial grade Natural Language Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14666v1
- Date: Thu, 25 Jun 2020 19:20:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 04:25:08.055230
- Title: LPar -- A Distributed Multi Agent platform for building Polyglot, Omni
Channel and Industrial grade Natural Language Interfaces
- Title（参考訳）: LPar - ポリグロット、オムニチャネル、産業用グレード自然言語インタフェースを構築するための分散マルチエージェントプラットフォーム
- Authors: Pranav Sharma
- Abstract要約: 本稿では,多言語・多言語・多言語・相互運用エージェントの大規模産業展開のための分散マルチエージェントプラットフォームであるLParを紹介する。
現在のデプロイメントは、基盤となるConversational AIプラットフォーム(オープンソースまたは商用)に大きく依存する傾向がある。
これらの課題に対処するため,多言語・多言語・多言語・相互運用エージェントの大規模産業展開のための分散マルチエージェントプラットフォームであるLParを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.299146123420045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goal of serving and delighting customers in a personal and near human
like manner is very high on automation agendas of most Enterprises. Last few
years, have seen huge progress in Natural Language Processing domain which has
led to deployments of conversational agents in many enterprises. Most of the
current industrial deployments tend to use Monolithic Single Agent designs that
model the entire knowledge and skill of the Domain. While this approach is one
of the fastest to market, the monolithic design makes it very hard to scale
beyond a point. There are also challenges in seamlessly leveraging many tools
offered by sub fields of Natural Language Processing and Information Retrieval
in a single solution. The sub fields that can be leveraged to provide relevant
information are, Question and Answer system, Abstractive Summarization,
Semantic Search, Knowledge Graph etc. Current deployments also tend to be very
dependent on the underlying Conversational AI platform (open source or
commercial) , which is a challenge as this is a fast evolving space and no one
platform can be considered future proof even in medium term of 3-4 years.
Lately,there is also work done to build multi agent solutions that tend to
leverage a concept of master agent. While this has shown promise, this approach
still makes the master agent in itself difficult to scale. To address these
challenges, we introduce LPar, a distributed multi agent platform for large
scale industrial deployment of polyglot, diverse and inter-operable agents. The
asynchronous design of LPar supports dynamically expandable domain. We also
introduce multiple strategies available in the LPar system to elect the most
suitable agent to service a customer query.
- Abstract（参考訳）: 顧客を個人的、人間に近い方法で提供し、喜ばせるという目標は、ほとんどの企業の自動化アジェンダにおいて非常に高い。
ここ数年、自然言語処理領域は大きな進歩を遂げており、多くの企業で会話型エージェントがデプロイされている。
現在の産業展開のほとんどは、ドメインの知識とスキル全体をモデル化するモノリシックな単一エージェント設計を使いがちです。
このアプローチは市場最速の1つですが、モノリシックな設計は、ポイントを超えたスケーリングを非常に困難にします。
また、自然言語処理と情報検索のサブ分野が提供する多くのツールを単一のソリューションでシームレスに活用する上でも課題があります。
関連する情報を提供するために活用できるサブ分野は、質問・回答システム、抽象要約、意味検索、知識グラフなどである。
現在のデプロイメントは、基盤となるConversational AIプラットフォーム(オープンソースまたは商用)にも大きく依存する傾向があります。
最近は、マスターエージェントの概念を利用する傾向があるマルチエージェントソリューションを構築する作業も行われている。
これは将来性を示しているが、このアプローチはマスターエージェント自体のスケーリングを難しくしている。
これらの課題に対処するために,多言語,多種多様な相互運用可能な大規模産業展開のための分散マルチエージェントプラットフォームであるlparを紹介する。
LParの非同期設計は動的に拡張可能なドメインをサポートする。
また、LParシステムで利用可能な複数の戦略を導入し、顧客の問い合わせに最も適したエージェントを選択します。
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