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Yext Chat repose sur plusieurs "grands modèles de langages" (large language model, LMM) y compris GPT-3 d'OpenAI et le Knowledge Graph de Yext ainsi que d'autres technologies propriétaires, pour délivrer une expérience pertinente de chat en langage naturel permettant aux utilisateurs de poser n'importe quelle question relative à un ensemble spécifique de connaissances.
Depuis le lancement de Yext Search en 2019, Yext a introduit de l’IA et de grandsmodèles de langages dans sa plateforme. Yext Search est notamment connu pour sonapproche à plusieurs algorithmes exploitant des versions spécifiques de BERT, DistilBERT et MPNET, visant à comprendre le langage naturel et à délivrer des résultats pertinents à partir de sources de contenu structurées et non structurées.
« Depuis le lancement de Yext Search, l’IA et les technologies de compréhension du langage naturel sont l’ADN de Yext. Cela fait près de 5 ans, que nous étudions de près toutes ces avancées pour offrir la possibilité de créer des expériences de recherche fluides et efficaces avec au bout des informations fiables et directes. Aujourd’hui avec le lancement de Yext Chat, l’ère du marketing conversationnel devient réalité. Une notion qui devient très claire et qui est prometteuse aussi bien sur le plan de l’expérience qu'au niveau de la maîtrise de l’information de marque, car plus le Knowledge Graph de nos clients va s’enrichir et s’améliorer via le machine learning, plus l’expérience de recherche sera efficace ! » déclare Jimmy Barens, Senior Vice President S Engineering chez Yext,
Le nettoyage de données, l’analyse des termes de recherche, le clustering ainsi que les fonctionnalités de génération du contenu en cours de développement utilisent GPT-3 et BLOOM bien que les grands modèles de langages sur lesquelles reposent ces technologies sont susceptibles d’évoluer.
En attendant la disponibilité de Yext Chat cette année, Yext propose de s’inscrire à la liste d'attente pour tester une version bêta
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