अमेज़न इसके निर्माण पर काम कर रहा है एलेक्सा उपयोगकर्ता के प्रश्नों का जवाब देते समय डिजिटल सहायक अधिक संदर्भ-संवेदनशील होना चाहिए। यह एक ऐसी सुविधा को चालू कर रहा है जहाँ सहायक प्रयास करके अनुमान लगाएगा आप क्या करना चाहते हैं एक अनुरोध करने के बाद। इस तरह सोचो; यदि आप बिल के लिए वेटर से पूछते हैं, तो वे पूछेंगे कि क्या आप नकद या कार्ड से भुगतान कर रहे हैं क्योंकि यह एक स्वाभाविक अनुवर्ती प्रश्न है। एलेक्सा उस तर्क को प्रासंगिक प्रश्नों पर लागू करेगा जहां वह एक उपयुक्त कौशल को फिट और बुलबुला देखता है।
अमेज़न ने समझाया:
यह निर्धारित करने के लिए कि एक अव्यक्त लक्ष्य का सुझाव देने के लिए, हम एक गहन-शिक्षण-आधारित ट्रिगर मॉडल का उपयोग करते हैं जो संवाद के कई पहलुओं में कारक है, जैसे कि एलेक्सा के साथ ग्राहक के मौजूदा सत्र का पाठ और क्या ग्राहक ने एलेक्सा के बहु-कौशल सुझावों के साथ सगाई की है अतीत।
यदि ट्रिगर मॉडल संदर्भ को उपयुक्त पाता है, तो सिस्टम अव्यक्त लक्ष्य की सेवा करने के लिए एक कौशल का सुझाव देता है। वे सुझाव अव्यक्त-लक्ष्य खोज मॉडल द्वारा सीखे गए संबंधों पर आधारित हैं। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि मॉडल को पता चला हो कि जो ग्राहक पूछते हैं कि एलेक्सा को उस समय के लिए टाइमर सेट करने के लिए कहकर कितनी देर तक चाय पीना चाहिए।
डिजिटल सहायक पिछले कुछ वर्षों में अधिक संवादात्मक और सक्रिय हो गए हैं, लेकिन यह सुविधा एक के रूप में हमला करती है जो कि प्रतिसंबंधी हो सकती है। उदाहरण के लिए, कोई ऐसे परिदृश्य की कल्पना कर सकता है जहां उपयोगकर्ता तेजी से नाराज हो जाता है एलेक्सा सरल प्रश्नों के अव्यक्त लक्ष्यों को लगातार इस बिंदु पर संदर्भित करना कि वे अब मौखिक रूप से सहायक के साथ संलग्न नहीं होते हैं। अमेज़न एक टॉगल जोड़कर इसे पहले से खाली कर सकता था, लेकिन यह इस सुविधा के उद्देश्य को हरा देगा।
एक सक्षम, सही मायने में भविष्य के डिजिटल सहायक का निर्माण कठिन है। ग्राहकों को परेशान न करने की कोशिश करते हुए ऐसा करना और भी कठिन है, और अमेजन ने निश्चित रूप से इसके लिए अपने काम में कटौती की है।