El Sistema de Diálogo de Investigación de Platón permite a expertos y no expertos por igual construir, entrenar e implementar rápidamente agentes de IA conversacionales.El Sistema de diálogo de investigación de Platón es un marco flexible que se puede utilizar para crear, capacitar y evaluar agentes de IA conversacionales en diversos entornos.Admite interacciones a través de actos de habla, texto o diálogo y cada agente conversacional puede interactuar con datos, usuarios humanos u otros agentes conversacionales (en un entorno de múltiples agentes).Cada componente de cada agente puede ser entrenado independientemente en línea o fuera de línea y Platón proporciona una forma fácil de envolver prácticamente cualquier modelo existente, siempre y cuando se adhiera a la interfaz de Plato ... ¿Cómo funciona el Sistema de Diálogo de Investigación de Plato?Conceptualmente, un agente de conversación necesita seguir varios pasos para procesar la información que recibe como entrada (por ejemplo, "¿Qué tiempo hace hoy?") Y producir una salida adecuada ("Ventoso pero no demasiado frío").Los pasos principales, que corresponden a los componentes principales de una arquitectura estándar, son: Reconocimiento de voz (transcribir voz a texto) Comprensión del lenguaje (extraer significado de ese texto) Seguimiento de estado (información agregada sobre lo que se ha dicho y hecho hasta ahora) APIllamada (buscar en una base de datos, consultar una API, etc.) Política de diálogo (generar el significado abstracto de la respuesta del agente) Generación de lenguaje (convertir el significado abstracto en texto) Síntesis de voz (convertir texto en voz) Platón ha sido diseñado para ser tan modular y flexiblecomo sea posible;admite arquitecturas de IA de conversación tradicionales y personalizadas y, lo que es más importante, permite interacciones de múltiples partes donde múltiples agentes, potencialmente con diferentes roles, pueden interactuar entre sí, entrenarse simultáneamente y resolver problemas distribuidos.