Чат-бот для бизнеса на основе ИИ

Задача

У европейской компании по розничной торговле возникли проблемы с неэффективной обработкой запросов клиентов, задержкой в ответах и возрастающими затратами на службу поддержки. В состав указанных затрат вошли расходы на найм и обучение дополнительного персонала по поддержке, а также возможные сверхурочные выплаты во время пиковых периодов. Инфраструктура службы поддержки могла едва справляться с колебаниями объемов в запросах клиентов. Отсутствие масштабируемости препятствовало компании эффективно управлять спросом в период пиковой загруженности без ущерба для качества ответов. В результате перед нашим клиентом остро встал вопрос: как улучшить работу отдела поддержки и сократить расходы на его обслуживание.

Обзор решения

Для решения поставленной задачи наша компания разработала бизнес-помощника на основе искусственного интеллекта, использующего методы машинного обучения и технологию GPT – мощную модель искусственного интеллекта от OpenAI, которая способна генерировать текст подобно человеку. Созданный чат-бот был обучен на огромном наборе данных – подлинных историях взаимодействия с клиентами, что позволило ему научиться использовать разные стили общения и формировать уместные ответы на разнообразные запросы. Бот-помощник научился понимать контекст и вести содержательные разговоры с клиентами.

Оптимизированная инфраструктура: чат-бот полностью интегрирован в сервер компании для обеспечения стабильной и продуктивной работы. Оптимизированная инфраструктура обеспечила круглосуточную доступность чат-бота и бесперебойную работу службы поддержки клиентов.

В конечном итоге наш бот-помощник на основе искусственного интеллекта помог повысить качество обслуживания клиентов, снизить нагрузку на отдел поддержки на 36% и повысить общий уровень удовлетворенности клиентов компании.

Технические детали

Для реализации определенных в проекте целей, мы использовали разнообразный набор передовых методов и технологий для разработки чат-бота на основе ИИ. Предварительная обработка и векторизация текста: перед вводом текстовых данных в модель GPT мы выполнили обработку текста с помощью различных техник для улучшения качества ввода. Это включало такие методы, как векторизация текста и встраивание слов на основе больших языковых моделей (LLM) для преобразования обработанного текста в числовые представления, которые модель может понять и обработать.

Предварительный поиск по токенам: чтобы эффективно находить ближайшие значения слов при предварительном поиске, мы применили методы индексации векторов. Разбив текст на токены (слова или слоги), мы проиндексировали их, что ускорило процесс идентификации соответствующих документов или ответов. Такой предварительный поиск помог уменьшить область поиска и ускорить обнаружение потенциальных совпадений, обеспечивая быстрое формирование ответа на запросы пользователей.

Генерация запросов и релевантность: при генерации промтов для модели GPT мы стратегически выбирали те части документов, которые наиболее соответствовали запросу пользователя. Такая релевантность была определена на основе разных факторов, включая семантическое сходство, соответствие ключевым словам и контекстный анализ.

Группы системных запросов: для улучшения качества и релевантности ответов мы создали набор групп системных запросов. Каждая группа состояла из тщательно подобранных запросов, охватывающих различные отрасли и темы, связанные с вопросами клиентов. Обеспечив разнообразный набор исходных запросов, мы направляли процесс генерации модели GPT на более точные и релевантные результаты. Эти группы системных запросов выступали в качестве наставлений для модели, направляя ее по правильному ориентиру и обеспечивая гибкость в ответах.

Объединив эти технические элементы, мы гарантируем, что чат-бот может постоянно выдавать качественные ответы на широкий спектр запросов клиентов в соответствии с контекстом. Это не только повысило уровень удовлетворенности клиентов, но и оптимизировало общий опыт обслуживания клиентов для компании розничной торговли.