I motori semantici NLU favoriscono la comprensione del linguaggio naturale. Il training-set è suddiviso per entità, intenti e contesti. L’adattamento a nuovi domini di conoscenza e l’aggiornamento della Knowledge base necessitano di una supervisione umana.
I motori generativi utilizzano tecniche di apprendimento automatico, come le reti neurali, e modelli di linguaggio di grandi dimensioni per generare risposte e contenuti in modo flessibile, dinamico e contestuale.
La soluzione ibrida sfrutta il software Contatta come “orchestratore”. Prevede l’ integrazione di modelli linguistici differenti all’interno dello stesso flusso conversazionale in base alle esigenze di ogni cliente.