企业级可用的对话式 AI：Scale AI 工程负责人 Felix Su 专访

成功的企业级 AI 不只是拥有最新技术，更关键在于在 AI 基础能力之上构建合适的架构和控制机制。现成的 LLM 功能强大，但缺乏对业务逻辑、品牌规范和安全原则的深入理解。要实现定制化体验，必须精心设计和测试由提示词、LLM、防护措施、工具等模块组成的系统，引导生成式 AI 遵循企业规则。

分层架构的优势：为什么架构很重要

在构建 对话式语音 AI 时，开发者可以选择使用多模态语音转语音模型，或将 ASR（转写）、LLM 和 TTS 等组件组合起来。对于有特定需求的企业来说，后者往往更实用。

“在企业场景下，AI 往往不能只靠 LLM。”Scale GenAI 平台工程负责人 Felix Su 解释道，“复杂系统需要根据业务逻辑设计，维护品牌形象，并在严格的规则下运行。这些行为对每个企业来说都是定制的，所以在 LLM 基础上实现这些系统，比单纯依赖 LLM 的潜在行为更实际。虽然多模态能力已经直接集成到模型中，但这些模型在关键生产场景的应用速度比预期慢。这是因为在生成和输入输出之间缺乏可控性。以 TIME AI 为例，使用 STT 和 TTS 让我们既能控制输入到文本 LLM 的内容，也能通过自定义规则把控系统输出。相比直接用多模态 LLM，这种方式往往更实用。”

在打造 TIME AI 体验时，Scale 将 TIME 的文章内容索引为知识库，便于随时检索，将业务逻辑编码为一系列系统提示词，并通过防护措施防止 GenAI 出现幻觉或违反安全、品牌规范。在此基础上，结合 ElevenLabs 对话式 AI 协作平台的语音，让体验更加生动。

TIME 年度人物体验：语音让互动更出色

TIME AI 的上线让读者可以就 TIME 的新闻报道，包括标志性的年度人物内容，自然对话。区别于众多聊天机器人，这一实现的亮点不仅在于知识，更在于语音。

“加入语音后，整体体验更有冲击力。”Su 回忆道，“没有语音的话，很容易和其他聊天机器人混淆。我们希望智能体像实时阅读伙伴一样，能深入自由对话。”该方案结合了 Scale AI 在 AI 开发上的专业能力和 ElevenLabs 对话式 AI 平台，让体验既贴近真人，又能严格把控内容和品牌语音。

打造企业级系统

企业如需大规模部署对话式 AI，与 Scale AI 和 ElevenLabs 合作是经过验证的选择。Scale AI 擅长构建安全可控的多模态 AI 系统，具备完善的防护措施，ElevenLabs 则提供业内领先的语音技术，可无缝集成到这些系统中。

TIME 的应用聚焦新闻领域，但同样的架构也适用于各类企业场景，尤其是客户服务和支持。用户对基础聊天机器人已感到厌倦，更期待更具互动性、更拟人的体验。

感谢 Felix 对本文的贡献。你可以在 LinkedIn & X，你可以在 TIME 的 2024 年度人物他们的 2024 年度人物，以及 2021、2022 和

开发者可通过 我们的文档 快速上手对话式 AI，企业如需在生产环境部署可信赖的对话式 语音智能体 解决方案，可联系企业解决方案团队，详情见 ElevenLabs 和 扩展.