根据语音和语法部分的约定将数据（提出的问题）准确地转换为文本

研究数据的上下文，同时促进对语言，问题或说话者意图的更大语义理解，这对于以快速，可对话的方式与分析，商业智能和工作流程进行交互至关重要，这对于今天的业务发展速度很有影响，语音转文字，文字转语音尽管对话型AI经常需要表征语音交互的语音识别元素，但该技术还涉及终用户与分析系统之间的书面交流，实际上，文本很可能是NLI的核心内容，即使说了语言，实际上也会在生成响应之前将其转换为文本。

对于实现会话AI的这一阶段至关重要

我们必须知道所要询问的内容，然后将口语转换成可以分析的文本，这就是对文字的演说，一旦解析并理解了该语言的内容，就可以使用一个分析组件来收集有关响应的适当数据。在某些情况下，这些分析可能涉及选项，我们专门分析数据，以准备将其转换为语言。” “所以，我们先进行分析，计算语言学，然后进行我喜欢的通信层，然后我们以书面摘要和书面报告的形式传达这些信息。” 对于语音响应，一步是将信息转换为语音。

无论是否应用于语音识别，会话式AI的一个特别引人入胜的方面是其利用情节记忆的能力

完整的情节记忆使系统知道特定的引用，而用户不必在每次提及时都逐字重复其先行词。经典示例包括指示代词（“这些”，“那些”，“此”等），例如，对话型AI机制的任务是了解与先前对营销报告的引用之间的相关性，在提及该领域的顶级平台时提到了此功能，请记住您提出的问题，这样您就不必再次重复该问题，例如，“如果您说我今天的销售情况如何，并且得到了某个地区特定销售类别的答案，那么您就不必再说一遍我与去年相比在该地区的销售情况了，你只能说'怎么说比较去年。” 典范的情节记忆使系统能够在随后的交互过程中将相同的单词，应用到其他对象之前，针对特定的主题，呼叫者或交互来重新收集这些参考。

自然语言查询

传统BI（很大程度上丧失了认知计算能力）的局限性之一是必须预先确定问题。无法通过费力的IT密集型工作预先定义的自发性，即席问题需要进行大量重塑，尽管有很多方法可以克服此障碍， 会话式AI就是其中之一这不仅限于您典型的模板问题答案， 具有图机制的替代方法支持基于自然扩展的本体的探索性分析和即席询问。

使用对话式AI您可能不知道具体要问什么，但是[此]技术将告诉您与问题相关的内容

这种方法的自然语言基础使用户能够以多种方式来表达问题，以获取相关的答案，此外不仅要知道要问什么，您可能会问一个一般性问题，但会得到您可能没有想问的更详细的信息。例如，该地区的销售额可能超过了上年，您可能要考虑研究特定的产品线，因为它的表现要好得多。

预测模型基础

影响基于对话的AI的自然语言技术的重大发展之一是合并机器学习模型以提供其术语知识，而不是基于规则的方法。这些方法通常涉及神经网络，尽管其他方法也多种多样，机器学习在所有这些东西用来理解自然语言。

自然语言搜索使人们能够运用日常语言进行搜索并从搜索中提取信息

使用简单语言的复杂数据管理系统进行交互，这与奥术命令行脚本相反。这些功能使终用户可以为数据质量或数据建模创建业务规则。您不必担心基础数据，智能接口无论用例如何，涉及的单个技术和集体技术都可以达到相同的目标。它们的作用是简化人与数据之间的接口，会话式AI之所以如此出色，是因为它支持使用日常术语与数据系统进行对话，以同样的语言来提取分析结果，这些功能的部署将仅随着对数据驱动流程的依赖的增长而继续扩大，从而在整个IT领域巩固其价值。