
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.
Presenterar Eleven v3 Alpha
Prova v3Upptäck hur du effektivt testar och förbättrar conversational AI-agenter med robusta utvärderingskriterier och konversationssimuleringar.
När konversationsagenter går live, hur övervakar du dem i stor skala? Hur upptäcker du när de inte beter sig som de ska? Och när du har gjort ändringar, hur testar du dem?
Dessa frågor formade vårt arbete med Alexis — vår dokumentationsassistent driven av Conversational AI. När Alexis utvecklades byggde vi ett system för att övervaka, utvärdera och testa agenter, baserat på utvärderingskriterier och konversationssimuleringar.
Att förbättra en agent börjar med att förstå hur den beter sig i verkligheten. Det innebar att förfina våra utvärderingskriterier — se till att de var tillräckligt exakta och tillförlitliga för att övervaka agentens prestanda. Vi definierar en misslyckad konversation som en där agenten antingen ger felaktig information eller inte hjälper användaren att nå sitt mål.
Om Interaktion misslyckas, är konversationen i sig inte giltig. Om något annat kriterium misslyckas, undersöker vi vidare. Undersökningen vägleder hur vi förbättrar agenten. Ibland handlar det om att förfina verktygsanvändning eller timing. Andra gånger handlar det om att lägga till skyddsåtgärder för att förhindra icke-stödda åtgärder.
När vi har identifierat vad som ska förbättras, är nästa steg att testa. Det är där vår Conversation Simulation API kommer in. Den simulerar realistiska användarscenarier — både från början till slut och i riktade segment — och utvärderar automatiskt resultaten med samma kriterier som vi använder i produktion. Den stöder verktygsmockning och anpassad utvärdering, vilket gör den flexibel nog att testa specifika beteenden.
Tydliga, fokuserade scenarier låter oss kontrollera vad LLM testas på — säkerställa täckning för kantfall, verktygsanvändning och reservlogik.
Den sista delen är automatisering. Vi använde ElevenLabs öppna API:er för att ansluta till vårt GitHub DevOps-flöde — inbädda utvärdering och simulering i vår CI/CD-pipeline. Varje uppdatering testas automatiskt innan distribution. Detta förhindrar regressioner och ger oss snabb feedback på verklig prestanda.
Denna process förändrade hur vi bygger och underhåller Alexis. Vi har skapat en återkopplingsslinga som kopplar verklig användning med strukturerad utvärdering, riktad testning och automatiserad validering — vilket gör att vi kan leverera förbättringar snabbare och med större självförtroende.
Och det är en ram vi nu kan tillämpa på vilken agent vi än bygger.
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.