CONVA

FAQ zu CONVA

Was ist CONVA Omni von Slang Labs?

CONVA Omni ist ein multimodaler Co-Pilot für Apps und Web. Es hilft Benutzern beim #SucheAlles über Produktkataloge, Produktbeschreibungsseiten und Antworten auf häufig gestellte Fragen an das Kundenservicecenter.

Was ist die Preisgestaltung von CONVA Search?

Die Preisgestaltung von CONVA Search basiert auf den monatlich aktiven Benutzern (MAU) der mobilen App, die jedes Monat im Kalendermonat gezählt werden.

Wo befindet sich das Büro von Slang Labs?

Das Büro von Slang Labs befindet sich in Jayanagar 4th T Block, Bengaluru.

Wie groß ist das Slang-Team?

Das Slang-Team besteht aus über 20 Personen mit fundierten technischen Kenntnissen in den Bereichen NLP, ASR, Analytik, Konversationsdesign und Microservices.

In welchem Finanzierungsstadium befindet sich Slang Labs?

Slang Labs hat Saatgeldrunden erhalten und steht noch vor einer Serie-A-Runde. Es hat Investitionen von Google, Endiya Partners, 100X Entrepreneur und Business Angels erhalten.

Wann wurde Slang Labs gegründet?

Slang Labs wurde im Juli 2017 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Bengaluru.

Wer sind die Gründer von Slang Labs?

Slang Labs wurde von Kumar Rangarajan, Giridhar Murthy und Satish Chandra Gupta gegründet.

Wer sind die Kunden von Slang Labs?

Slang Labs hat mit Branchenführern wie Nykaa, ICICI Direct, Redbus, SpiceJet, Trainman, BigBasket, ApnaKlub, Medbikri, Critical Mention, P&G, Unilever und anderen in den Bereichen Einzelhandel, FMCG, Reisen und Fintech zusammengearbeitet.

Arbeitet Slang Labs mit der Regierung zusammen?

Slang Labs arbeitet mit mehreren bevölkerungsskaligen Initiativen und Programmen in Indien wie BHASHINI und ONDC zusammen.

Welche Mitgliedschaften hat Slang Labs?

Slang Labs ist Mitglied in NASSCOM, Startup India, MMA Asia, Aditya Birla Group Accredited Accelerator, JioGenNext und mehr.

Was ist besonders an CONVA Omni?

CONVA Omni-Assistenten werden durch die Leistung der generativen KI-Technologie erweitert, sodass Benutzer umfassende Anfragen stellen können und die App eine breite Palette von Absichten aus den Anfragen des Benutzers verstehen kann.

Was genau ist CONVA?

CONVA ist eine konversationelle In-App-Sprachassistenzplattform, die von Slang Labs entwickelt wurde. Es ist eine Cloud-basierte Full-Stack-Lösung, die als SDK von Apps verwendet wird und Sprachsuche und andere Konversationsfähigkeiten ermöglicht.

Wie schwer ist es, das CONVA SDK zu integrieren?

Je nach den zu aktivierenden Anwendungsfällen erfordert die Integration des CONVA SDK unterschiedlichen Aufwand und Zeit. Die grundlegende Implementierung der Sprachsuche kann innerhalb von Minuten ohne Hilfe des Teams abgeschlossen werden.

Welche Komponenten umfasst CONVA?

CONVA besteht aus drei Hauptkomponenten: einem SDK, einer Cloud-Backend und einem Webportal zur Verwaltung der UX. Das SDK fungiert als Fenster zur Cloud-Plattform, die den Großteil des Sprachtechnologiestacks hostet.

Ist CONVA Platform eine gehostete Lösung?

Ja, CONVA ist auf der Google Cloud Platform gehostet, sodass sich Apps, die das SDK verwenden, nicht um das Hosting kümmern müssen.

Welche Industrien können CONVA nutzen?

CONVA kann von mobilen Apps/Websites in Branchen wie Einzelhandel (Lebensmittel, FMCG, Pharma, Mode, Kosmetik), Reisen (Bus, Zug, Flugbuchung), Fintech (Aktien/Equity-Trading, Investitionen) und mehr verwendet werden.

Welche Sprachen unterstützt CONVA?

CONVA ist darauf ausgelegt, alle wichtigen Sprachen der Welt für Spracherkennung und Konversation zu unterstützen. Es wurde auf Sprachen wie Englisch, Hindi, Kannada, Tamil, Malayalam, Spanisch und Vietnamesisch getestet.

Ist CONVA ein Chatbot mit Sprache?

Nein, CONVA ist ein intelligenter Sprachassistent für Apps, während ein Chatbot eine parallele Lösung ist, die auf Apps überlagert wird, um vorab gespeicherte Fragen zu beantworten. Es gibt detaillierte Unterschiede zwischen den beiden.

Wie genau ist die Spracherkennung?

Typischerweise ist die Genauigkeit der Spracherkennung von CONVA hoch, etwa 94-96% für Englisch und etwas niedriger für Hindi. Mit kontinuierlichem Lernen und Verbesserung kann die Genauigkeit noch höher sein.