Durante el evento anual Reply Xchange, dedicado a la innovación y las nuevas tecnologías, Reply presentó la última versión de MLFRAME Reply, un marco de inteligencia artificial generativa para la gestión de bases de conocimiento heterogéneas. La nueva versión incorpora un novedoso enfoque para analizar y modelar las bases de conocimiento utilizadas para crear y especializar modelos conversacionales basados en IA generativa. Este innovador enfoque de gestión del conocimiento permite desarrollar modelos conversacionales más avanzados, capaces de mantener conversaciones intrincadas y de reconocer relaciones entre conceptos similares en la base de conocimientos, sin necesidad de un entrenamiento específico sobre estas conexiones.

Además, la aplicación de MLFRAME Reply al modelado de bases de conocimiento permite la representación conceptual rápida de un dominio de conocimiento específico, lo que mejora significativamente la organización y el análisis de grandes volúmenes de datos heterogéneos y a menudo ininteligibles. El uso de modelos de grafos no sólo permite definir la estructura de la información resaltando los principales nodos y relaciones, lo que hace más eficaz el análisis, sino que también automatiza el mapeo de temas clave, reduciendo la necesidad de intervenciones manuales en la limpieza y revisión de datos para el entrenamiento de los algoritmos que sustentan los modelos conversacionales. MLFRAME Reply, conceptualizado y desarrollado por Machine Learning Reply -especializada en servicios y soluciones de inteligencia artificial-, emplea una metodología propia basada en tecnologías punteras de IA para el análisis de bases de datos, el entrenamiento de algoritmos y la validación de resultados, con el fin de crear rápidamente modelos conversacionales generativos aplicables a dominios específicos del conocimiento empresarial.

Gracias a MLFRAME Reply, es posible, por tanto, activar el componente de "inteligencia artificial" fundacional de la nueva generación de sistemas de interacción "similares a los humanos", como los asistentes digitales o los humanos digitales. Con sus últimas funciones, MLFRAME Reply ofrece un apoyo aún más completo en todas las fases del desarrollo y el entrenamiento de sistemas conversacionales: desde la creación de una base de conocimientos sólida dentro de un dominio de conocimiento, pasando por la introducción de modelos, hasta el entrenamiento y la posterior optimización de algoritmos mediante las técnicas más adecuadas para la complejidad de cada caso.