
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.
Przedstawiamy Eleven v3 Alpha
Wypróbuj v3Dowiedz się, jak skutecznie testować i ulepszać agentów Conversational AI, używając solidnych kryteriów oceny i symulacji rozmów.
Kiedy agenci konwersacyjni są uruchamiani, jak monitorujesz ich na dużą skalę? Jak wykrywasz, kiedy nie działają zgodnie z oczekiwaniami? A po wprowadzeniu zmian, jak je testujesz?
Te pytania kształtowały naszą pracę nad Alexis — naszym asystentem dokumentacji zasilanym przez Conversational AI. W miarę rozwoju Alexis stworzyliśmy system do monitorowania, oceny i testowania agentów, oparty na kryteriach oceny i symulacjach rozmów.
Poprawa każdego agenta zaczyna się od zrozumienia, jak działa w rzeczywistości. Oznaczało to dopracowanie naszych kryteriów oceny — upewnienie się, że są wystarczająco dokładne i wiarygodne, aby monitorować wydajność agenta. Nieudaną rozmowę definiujemy jako taką, w której agent podaje błędne informacje lub nie pomaga użytkownikowi osiągnąć celu.
Jeśli Interakcja zawiedzie, sama rozmowa nie jest ważna. Jeśli jakiekolwiek inne kryteria zawiodą, badamy to dalej. Dochodzenie wskazuje, jak poprawić agenta. Czasami chodzi o dopracowanie użycia narzędzi lub czasu. Innym razem o dodanie zabezpieczeń, aby zapobiec nieobsługiwanym działaniom.
Gdy już zidentyfikujemy, co poprawić, następnym krokiem jest testowanie. Tutaj wkracza nasze API Symulacji Rozmów. Symuluje realistyczne scenariusze użytkowników — zarówno end-to-end, jak i w wybranych segmentach — i automatycznie ocenia wyniki, używając tych samych kryteriów, które stosujemy w produkcji. Obsługuje symulację narzędzi i niestandardową ocenę, co czyni go wystarczająco elastycznym do testowania konkretnych zachowań.
Jasne, skoncentrowane scenariusze pozwalają nam kontrolować, co jest testowane w LLM — zapewniając pokrycie przypadków brzegowych, użycia narzędzi i logiki awaryjnej.
Ostatnim elementem jest automatyzacja. Wykorzystaliśmy otwarte API ElevenLabs do połączenia z naszym przepływem DevOps na GitHubie — wbudowując ocenę i symulację w nasz pipeline CI/CD. Każda aktualizacja jest automatycznie testowana przed wdrożeniem. To zapobiega regresjom i daje nam szybki feedback na temat wydajności w rzeczywistych warunkach.
Ten proces zmienił sposób, w jaki budujemy i utrzymujemy Alexis. Stworzyliśmy pętlę zwrotną, która łączy rzeczywiste użycie z uporządkowaną oceną, ukierunkowanym testowaniem i automatyczną walidacją — pozwalając nam szybciej wprowadzać ulepszenia z większą pewnością.
I to jest ramy, które teraz możemy zastosować do każdego agenta, którego budujemy.
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.