
Eleven v3 Audio Tags: Emulating accents with precision
Seamlessly switch accents mid-sentence with Eleven v3 Audio Tags. Emulate American, British, French, and more for dynamic, culturally rich AI speech.
Eleven v3 アルファのご紹介
v3を試す堅牢な評価基準と会話シミュレーションを使用して、会話型AIエージェントを効果的にテストし改善する方法を発見。
会話型エージェントが稼働する際、どのようにして大規模に監視しますか?意図通りに動作していないときはどうやって見つけますか?変更を加えた後、どのようにテストしますか?
これらの質問が私たちのAlexis— ドキュメントアシスタントの開発に影響を与えました。Conversational AIAlexisが進化する中で、監視、評価、そしてテストするためのシステムを構築しました。評価基準と会話シミュレーションに基づいています。
エージェントを改善するには、まずその動作を理解することから始まります。それには評価基準を洗練し、エージェントのパフォーマンスを正確かつ信頼性のある方法で監視することが必要です。失敗した会話とは、エージェントが誤った情報を提供したり、ユーザーの目標達成を助けられなかった場合を指します。
もしインタラクションが失敗した場合、会話自体が無効です。他の基準が失敗した場合は、さらに調査します。調査はエージェントの改善方法を導きます。時にはツールの使用法やタイミングの調整、また時にはサポートされていないアクションを防ぐためのガードレールの追加が必要です。
改善点を特定したら、次のステップはテストです。そこで会話シミュレーションAPIが登場します。現実的なユーザーシナリオをエンドツーエンドや特定のセグメントでシミュレートし、実運用で適用するのと同じ基準で自動的に結果を評価します。ツールのモックやカスタム評価をサポートし、特定の動作をテストするのに十分柔軟です。
明確で焦点を絞ったシナリオにより、LLMがテストされる内容を制御し、エッジケース、ツールの使用、フォールバックロジックのカバレッジを確保します。
最後の要素は自動化です。ElevenLabsのオープンAPIを使用してGitHub DevOpsフローと接続し、評価とシミュレーションをCI/CDパイプラインに埋め込みました。すべての更新はデプロイ前に自動的にテストされます。これにより、リグレッションを防ぎ、実際のパフォーマンスに関する迅速なフィードバックを得ることができます。
このプロセスは、Alexisの構築と維持の方法を変革しました。実際の使用と構造化された評価、ターゲットを絞ったテスト、自動化された検証を結びつけるフィードバックループを作成し、より迅速かつ自信を持って改善を提供できるようになりました。
そして、これは私たちが構築するすべてのエージェントに適用できるフレームワークです。
Seamlessly switch accents mid-sentence with Eleven v3 Audio Tags. Emulate American, British, French, and more for dynamic, culturally rich AI speech.
Fine-grained control over timing, rhythm, and emphasis with Eleven v3 Audio Tags. Transform flat delivery into dynamic, performative content.