多模态人工智能通过使客户服务聊天机器人能够同时处理和响应多种输入类型（如文本、图像、语音或视频）来增强其能力。这使得聊天机器人能够更准确地处理更广泛的用户查询。例如，用户可以发送受损产品的照片以及问题的文本描述。聊天机器人可以使用计算机视觉分析图像以识别问题（例如，屏幕破裂），然后将其与文本上下文相结合，建议故障排除步骤或启动退货流程。这减少了反复沟通，加快了问题解决速度。
集成多种输入模式还可以改善上下文理解。基于语音的查询可以包含语气或情感线索（例如，通过说话模式检测到的沮丧），聊天机器人可以使用这些线索调整其响应风格或升级问题。同样，用户可能会分享错误消息的截图，聊天机器人可以使用光学字符识别（OCR）解析该截图，以精确定位错误代码并提供定制的解决方案。开发人员可以实施预训练的视觉或语音模型（例如，TensorFlow 的图像分类器或 Google 的 Speech-to-Text API）来处理这些任务，而无需从头开始构建一切。
最后，多模态聊天机器人提高了可访问性。语音输入/输出帮助无法打字的用户，而实时语音或文本翻译可以弥合语言障碍。例如，聊天机器人可以接受西班牙语口语查询，进行转录，使用语言模型生成英语回复，然后将其转换回西班牙语语音。这需要集成像 Whisper 这样的 API 进行转录和翻译，以及基于文本的 LLM。通过支持多样化的交互模式，开发人员可以创建能够满足更广泛用户需求的聊天机器人，同时保持统一的系统架构。
