Trumpas atsakymas: Dirbtinio intelekto pokalbių robotas yra programinė įranga, kuri veda pokalbius – tekstu arba balsu – naudodama dirbtinį intelektą ketinimams interpretuoti ir natūraliems atsakymams pateikti, o ne pasikliauja fiksuotais scenarijais. Kai reikia patvirtinti faktus arba atlikti veiksmus, robotas derina supratimą su įrankiais (pvz., žinių bazėmis ar bilietų sistemomis). Jei robotas negali patikrinti informacijos, jis turėtų kreiptis į žmogų.
Svarbiausios išvados:
Atskaitomybė : Priskirkite aiškų pokalbių robotų rezultatų, eskalavimo taisyklių ir našumo apžvalgų savininką.
Skaidrumas : Praneškite vartotojams, kada tai dirbtinis intelektas, kokius duomenis jis naudoja ir kur yra jo ribos.
Ginčytinumas : Pateikite aiškią „pasikalbėti su žmogumi“ parinktį ir apeliacijos kelią.
Audituojamumas : registruokite raginimus, šaltinius, veiksmus ir rezultatus, kad būtų galima atsekti klaidas.
Apsauga nuo netinkamo naudojimo : apribokite įrankių teises ir blokuokite slaptus prašymus, kad sumažintumėte informacijos nutekėjimą.
Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:
🔗 Kas yra dirbtinio intelekto etika?
Patikimų, į žmogų orientuotų dirbtinio intelekto sistemų principai ir praktika.
🔗 Kas yra dirbtinio intelekto šališkumas?
Kaip šališki duomenys ir dizainas nesąžiningai iškreipia dirbtinio intelekto sprendimus.
🔗 Kas yra dirbtinio intelekto mastelio keitimas?
Dirbtinio intelekto pritaikymas didesniam vartotojų skaičiui, išlaikant greitį ir kainą.
🔗 Kas yra paaiškinamas dirbtinis intelektas?
Metodai, kurie leidžia modelio sprendimus suprasti, audituoti ir patikimi.
Kas yra dirbtinio intelekto pokalbių robotas praktiškai (ne nuobodus apibrėžimas) 🤝
Dirbtinio intelekto pokalbių robotas yra pokalbių programa, kuri naudoja dirbtinį intelektą pranešimams interpretuoti ir atsakymams pateikti. Skirtingai nuo senamadiškų pokalbių robotų, kurie susieja raktinius žodžius ir pateikia iš anksto paruoštus atsakymus, dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali susidoroti su netikslia fraze, sekti kontekstą (kartais) ir generuoti atsakymus, kurie nėra iš anksto parašyti eilutė po eilutės. „Zendesk“ (taisyklėmis pagrįsti ir dirbtinio intelekto pokalbių robotai) „Intercom“ (taisyklėmis pagrįsti pokalbių robotai)
Aukštu lygiu dauguma dirbtinio intelekto pokalbių robotų atlieka tris dalykus:
-
Suprasti : išsiaiškinti, ko klausia vartotojas (ketinimas + kontekstas) IBM (Natūralios kalbos supratimas)
-
Samprotavimas arba sprendimas : pasirinkite veiksmą arba suformuluokite atsakymą pagal NIST (DI RMF, „GenAI“ profilis).
-
Atsakyti : sugeneruoti pokalbio tipo atsakymą natūralia „Google Developers“ kalba (LLM / žetonai)
Taigi, pagrindinė dirbtinio intelekto pokalbių roboto idėja yra tokia: sistema, galinti kalbėtis su žmonėmis naudodama kalbą, nereikalaujant rankiniu būdu rašyti scenarijaus kiekvienam sakiniui.
Kai kurie skirti neformaliems pokalbiams, kiti – verslo palaikymui, treti – įmonės vidinėms pagalbos tarnyboms, o dar kiti – pardavimui, kad neatrodytų kaip įkyrus pardavėjas (na... stengiantis). 🛒
Trumpa istorija: kodėl „pokalbių robotas“ dabar reiškia ką kita 🧠
Yra dvi plačios pokalbių robotų eros:
-
Taisyklėmis pagrįsti robotai : „Jei vartotojas sako X, atsakyk Y.“ Patikimas, bet ribotas. „Zendesk“ (taisyklėmis pagrįsti pokalbių robotai)
-
Dirbtiniu intelektu paremti pokalbių robotai : mokosi šablonų iš duomenų, prisitaiko prie frazavimo, generuoja atsakymus. AWS (Kas yra didelis kalbos modelis?)
Taisyklėmis pagrįsti robotai yra kaip traukinio bėgiai: stabilūs, nuspėjami, ir jūs plaukiate tik ten, kur yra bėgiai. Dirbtinio intelekto robotai labiau panašūs į upės plaustą – lankstūs, greiti, kartais jaudinantys, kartais atsitrenkiate į akmenį ir išpilate užkandžius. Ši metafora netobula... bet jūs suprantate. 😬
Šiuolaikiniai dirbtinio intelekto pokalbių robotai dažnai remiasi kalbos modeliais, kurie yra apmokyti pagal daugybę teksto, kad numatytų ir sugeneruotų kitus žodžius sekoje. Štai kodėl atsakymai gali atrodyti „parašyti“, o ne pasirinkti. „Google Developers“ (kalbos modeliai ir žetonai) AWS (LLM mokymas / kito žetono numatymas)
Kaip dirbtinio intelekto pokalbių robotai veikia praktiškai (be jokių galvos skausmų) ⚙️
Skirtingos sistemos skiriasi, tačiau dauguma dirbtinio intelekto pokalbių robotų yra sukurti iš kelių pagrindinių dalių:
1) Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)
Ši dalis padeda robotui „analizuoti“ kalbą:
-
ketinimų aptikimas (ko nori vartotojas) „Microsoft“ (ketinimų atpažinimas)
-
išskiriant objektus (užsakymo numeris, data, produkto pavadinimas, vieta) „Microsoft“ (objekto išskyrimas) „Jurafsky & Martin“ (NER, Stanfordas)
-
tono ir frazavimo supratimas (iki tam tikro lygio) IBM (NLU ketinimas / kontekstas)
2) Smegenys: modelis arba sprendimų variklis 🧩
Tai galėtų būti:
-
mašininio mokymosi klasifikatorius + scenarijų srautai
-
didelis kalbos modelis (LLM), kuris generuoja atsakymus IBM (LLM generuoja kiekvieną žetoną)
-
hibridinė sistema (kuri yra labai įprasta)
3) Kontekstas + atminties funkcijos 📝
Kai kurie robotai seka:
-
ką sakei anksčiau
-
vartotojo profilio duomenys (jei leidžiama)
-
pokalbio būsena („dabar vykdomas grąžinimo procesas“)
4) Įrankiai ir integracijos 🔌
Tai yra didelis dalykas verslo robotams:
-
užsakymo būsenos tikrinimas
-
palaikymo užklausų kūrimas
-
žinių bazės paieška
-
susitikimų rezervavimas
-
klientų įrašų atnaujinimas CRM sistemoje
Daugelis žmonių mano, kad pokalbių robotai tėra „kalbantys“. Tačiau geriausi robotai yra labiau panašūs į „kalbantys ir galintys atlikti įvairius darbus“. Ir būtent čia slypi tikroji vertė.
Dirbtinio intelekto pokalbių robotų tipai (nes ne visi robotai turi tą pačią atmosferą) 🎭
Kai kas nors klausia, kas yra dirbtinio intelekto pokalbių robotas , pravartu žinoti, kad yra kategorijos, o ne vienas dalykas:
Klientų aptarnavimo pokalbių robotai
-
Tvarkyti DUK, spręsti trikčių šalinimą, grąžinti pinigus, spręsti klausimus apie paskyrą
-
dažnai integruojama su bilietų pardavimo sistemomis
-
Tikslas: sumažinti laukimo laiką ir sąnaudas, padidinti sprendimo greitį. Intercom (finansų / klientų aptarnavimo dirbtinis intelektas), Zendesk (aptarnavimo dirbtinis intelektas).
Pardavimų ir potencialių klientų paieškos pokalbių robotai
-
Atrinkti potencialius klientus, suplanuoti demonstracijas, siūlyti produktus
-
tiesiogiai interneto svetainėse arba pranešimų platformose
-
tikslas: greičiau judinti žmones... neerzinant (sunkiau, nei atrodo) Drift (Salesloft)
Asmeniniai asistentai ir pokalbių robotai
-
pagalba rašant, planuojant, apibendrinant, mokantis
-
Tikslas: produktyvumas ir aiškumas „ChatGPT“ kainodara / planai „Claude“ kainodara / planai
Vidiniai darbo vietos robotai
-
atsakyti į HR klausimus, IT pagalbą, įvadinius veiksmus
-
Tikslas: sustabdyti stalo teniso žaidimą „kas tai žino?“ 🙃
Bendruomenės ir kūrėjų robotai
-
valdyti „Discord“ serverius, atsakyti į gerbėjų klausimus, vykdyti interaktyvias patirtis
-
tikslas: plėsti įsitraukimą neprarandant individualumo
Ir, tiesą sakant, kai kurie daro visa tai, kas išdėstyta aukščiau. Ribos išbluksta.
Kas daro dirbtinio intelekto pokalbių robotą gerą? ✅🤖
Tai yra dalis, kurią žmonės praleidžia ir vėliau gailisi, kad praleido. „Geras“ dirbtinio intelekto pokalbių robotas ne tik kalba sklandžiai – jis taip pat padeda .
Štai kuo naudingas robotas skiriasi nuo chaoso mašinos:
-
Tikslumas ir pagrįsti atsakymai.
Jei jis užtikrintai išgalvoja politiką ar faktus, tai... nėra miela. „OpenAI“ (haliucinacijos), „NIST“ (sąmokslai / haliucinacijos). -
Aiškios ribos.
Stiprus robotas žino, kada pasakyti „nežinau“ arba „leisk man tave sujungti“. „Google“ RAG gairės (jei kontekste trūksta informacijos, atsakyk „nežinau“). -
Konteksto tvarkymas.
Turėtų atsiminti, ko klausėte prieš dvi žinutes. Ne visada tobula, bet bent jau pabandyta. -
Greitas, natūralus vartotojo sąsajos dizainas.
Trumpi atsakymai, naudingi raginimai, greiti mygtukai, kai reikia. -
Geras eskalavimas žmonėms.
Robotas, kuris jus įkalina cikluose, iš esmės yra skaitmeninis vaiduoklių namas. -
Privatumas ir duomenų tvarkymas.
Robotas neturėtų per daug bendrinti, saugoti nereikalingos informacijos ar be reikalo prašyti jautrių duomenų. ICO (dirbtinio intelekto ir duomenų apsaugos gairės) , ICO (pokalbių robotų rizikos lūkesčiai). -
Prieiga prie įrankių (kai tinkama).
Verslo reikmėms turėtų būti atliekami veiksmai, o ne tik paaiškinama, kaip galite imtis veiksmų.
Keistas, bet realus pastebėjimas: geriausi robotai dažnai jaučiasi šiek tiek kuklūs. Pernelyg pasitikintys savimi robotai yra tarsi žmogus, kuris jus pertraukia, kad atsakytų į klausimą, kurio neuždavėte; tai vargina.
Palyginimo lentelė: populiarūs dirbtinio intelekto pokalbių robotų variantai (su keliomis ypatybėmis, kaip ir gyvenime) 📊
Žemiau pateikiamas praktinis palyginimas. Ne tobulas, ne universalus, bet padės greitai susiorientuoti.
| Įrankis / parinktis | Geriausia (auditorijai) | Kaina | Kodėl tai veikia |
|---|---|---|---|
| „ChatGPT“ stiliaus asistentas | Individualūs asmenys, komandos, bendra pagalba | Nemokamas lygis + mokami planai | Puikiai rašau tekstus, generuoju idėjas, aiškinu – galiu jaustis kaip sumanus bendradarbis 🙂 „ChatGPT“ planai |
| Claude'o stiliaus asistentas | Daug rašančių komandų, analizė | Nemokamas lygis + mokami planai | Dažnai stiprus ilgesniame kontekste ir „tonui jautriame“ rašinyje, paprastai ramesnis Claude'o planuose |
| Dvynių stiliaus asistentas | Žmonės, gyvenantys dokumentuose ir produktyvumo paketuose | Nemokamas lygis + mokami planai | Patogu apibendrinimui, planavimui ir daugiapakopėms užduotims; kartais pernelyg skubantys „Google AI“ planai (Dvyniai) |
| Antrojo piloto stiliaus asistentas | Biuro darbo eigos, įmonė | Paprastai komplektuojamas / mokamas | Patogūs vidiniai darbo įrankiai, skirti patogiam darbui „dirbti ten, kur jau esu“ režimu. „Microsoft 365 Copilot“ kainodara. |
| Interkomo stiliaus palaikymo robotas | Klientų aptarnavimo komandos | Vietai / naudojimui pagrįsta | Sukurta palaikymo srautams, bilietų perdavimui ir pagalbos centrams – praktiškos „Intercom“ kainos |
| Zendesk stiliaus dirbtinis intelektas | Palaikymo organizacijos jau naudoja „Zendesk“ | Papildomos kainos | Veikia gerai, kai gali išgauti informaciją iš esamų bilietų ir makrokomandų (mažiau perdarymo). „Zendesk“ kainodara. |
| Drifto stiliaus robotas | Pardavimų ir kanalizacijos komandos | Premium / verslo lygiai | Puikiai tinka potencialių klientų pritraukimui ir nukreipimui, nors gali tapti... greitai parduodamas. Drift (Salesloft). |
| „ManyChat“ stiliaus robotas | Socialinių ir pranešimų rinkodaros specialistai | Pakopiniai planai | Tinka tiesioginių pranešimų ir paprastų srautų automatizavimui; ne „gilus samprotavimas“, o efektyvi „ManyChat“ kainodara |
Nedidelė pastaba: kainodara labai skiriasi priklausomai nuo tiekėjo ir plano, todėl pagalvokite apie modelius (nemokamas lygis, vietai, pagal naudojimą), o ne apie tikslius skaičius.
Kur dirbtinio intelekto pokalbių robotai pasižymi (ir kur jiems trūksta) 🌟😬
Puikūs naudojimo atvejai
-
DUK ir pasikartojantys klausimai
-
Pirmosios linijos pagalbos triažas
-
Žinių bazės paieška + santraukų sudarymas AWS (RAG / žinių bazės pagrindu)
-
Susitikimų planavimas
-
Pagalba pildant formas
-
El. laiškų, dokumentų, scenarijų rengimas
-
Vidiniai įmonės klausimai „kaip man...?“
Ne tokie puikūs naudojimo atvejai (nebent kruopščiai suplanuoti)
-
Medicininiai, teisiniai, finansiniai sprendimai (didelės rizikos, didelė rizika) NIST (patikimo dirbtinio intelekto rizika)
-
Viskas, kam reikalingas garantuotas teisingumas
-
Sudėtingas trikčių šalinimas be įrankių prieigos
-
Emocinė parama kaip tikros priežiūros pakaitalas (ji gali būti palaikanti, bet... žinote)
Būkime atviri – dirbtinio intelekto pokalbių robotai yra nuostabūs, kol neklysta. Ir kartais jie klysta. Tikslas nėra tobulumas, o apsauginių tvorelių statymas, kad „neteisybė“ netaptų „žalinga“. Atviras dirbtinis intelektas (haliucinacijos)
Bendros funkcijos, kurias pamatysite šiuolaikiniuose dirbtinio intelekto pokalbių robotuose 🧰
Jei vertinate vieną iš jų, šios savybės yra svarbesnės nei prašmatni rinkodara:
-
Žinių bazės integravimas : mokomasi iš dokumentų, DUK, PDF failų, pagalbos centro straipsnių
-
Paieška prieš atsakant : ištraukiama aktuali informacija, o ne improvizuojama naudojant AWS (RAG) NIST (RAG pagrindu veikiantį pokalbių robotų metodą).
-
Pokalbių nukreipimas : problemos siunčiamos tinkamai žmonių komandai
-
Nuotaikų aptikimas : pastebi nusivylimą (arba bando tai padaryti)
-
Daugiakalbis palaikymas : naudingas viso pasaulio auditorijoms
-
Analizė : nukreipimo rodiklis, sprendimo rodiklis, CSAT, svarbiausi ketinimai
-
Saugos kontrolė : filtrai, temų blokai, jautrių duomenų redagavimas OWASP (LLM rizika)
-
Individualus tonas ir balsas : prekės ženklo asmenybė be jokio susiraukimo 😄
Viena maža „žmogiška“ detalė: robotai, kurie tinkamu laiku užduoda vieną patikslinantį klausimą, atrodo magiškai. Robotai, kurie užduoda penkis patikslinančius klausimus, atrodo kaip popierizmas.
Rizika, apribojimai ir dalykai, apie kuriuos žmonės šnabždasi 👀
Jei atvirai, klausiant „Kas yra dirbtinio intelekto pokalbių robotas? “, reikėtų įtraukti ir „o kas galėtų nutikti ne taip?“.
Štai didžiausi:
-
Haliucinacijos (pasitikinti nesąmonė).
Robotas gali generuoti tikėtinus, bet klaidingus atsakymus. Tai klasikinė problema. OpenAI (kas yra haliucinacijos), NIST (konfabuliacija / haliucinacijos). -
Duomenų privatumo problemos.
Jei robotas netinkamai saugo arba naudoja jautrius duomenis, tai yra rimta problema. ICO (dirbtinio intelekto ir duomenų apsaugos gairės). -
Saugumo rizikos
Skubus įskiepijimas, duomenų nutekėjimas ir netyčiniai įrankių veiksmai kelia realų susirūpinimą. OWASP (10 geriausių teisės magistro programų) OWASP (skubus įskiepijimas) -
Šališkumas ir netolygus veikimas.
Robotai gali reaguoti skirtingai, priklausomai nuo kalbos stiliaus ar dialekto, o tai... nėra idealu. NIST (šališkumo ir žalos aspektai). -
Per didelis automatizavimas.
Jei vadovybė su robotu elgiasi kaip su palaikymo komandų pakaitalu, klientai tai pajunta iš karto.
Pokalbių robotas yra kaip restorano peilis. Labai patogus, bet šiek tiek pavojingas, jei juo žongliruosi. Ne pati geriausia metafora, bet aš jį pasiliksiu. 🍴
Kaip išsirinkti dirbtinio intelekto pokalbių robotą pagal savo poreikius (praktinis kontrolinis sąrašas) 🧭
Nesvarbu, ar esate vienas vartotojas, ar įmonės komanda, naudokite šiuos nurodymus:
Jei renkatės asmeniniam naudojimui
-
Apibrėžkite, ar jums reikia pagalbos rašant , mokantis ar planuojant .
-
Nuspręskite, ar jums labiau rūpi greitis , ar gylis .
-
Patikrinkite, ar kontekstas išlaikomas pakankamai ilgai jūsų projektams.
-
Įsitikinkite, kad galite kontroliuoti toną ir stilių.
Jei renkatės verslą
-
Patikslinkite pagrindinį tikslą: nukreipimas , konversija , sprendimo laikas , CSAT .
-
Įsitikinkite, kad jis prisijungia prie jūsų įrankių (CRM, bilietų pardavimo, inventoriaus, kalendoriaus).
-
Užtikrinkite, kad būtų galima cituoti vidinius šaltinius (žinių bazės paieška), o ne prasimanyti. AWS (RAG / autoritetinga žinių bazė)
-
Patvirtinkite, kad eskalacija vyksta sklandžiai.
-
Ieškokite aiškių analizės ir kokybės peržiūros darbo eigų.
-
Peržiūrėkite saugumo ir administratoriaus valdiklius. OWASP (LLM programų rizikos).
Taip pat išbandykite su kebliomis užklausomis. Tomis, kurias klientai rašo 2 val. nakties su klaidomis ir lengvu įniršiu. Tai tiesos serumas. 😵💫
Patarimai, kaip gauti geresnius atsakymus iš dirbtinio intelekto pokalbių roboto ✍️✨
Net geriausias robotas negali skaityti jūsų minčių (deja, tragiška). Išbandykite šiuos veiksmus:
-
Pirmiausia pateikite kontekstą
: „Esu pradedantysis, paaiškinkite paprastai“ arba „laikykis techninio lygio“. -
Paprašykite struktūros
: „Pateikite man punktus su sąrašais“, „pateikite man žingsnius“, „apibendrinkite, o tada išplėskite“. -
Pateikite pavyzdžių
: „Štai du juodraščiai – sujunkite juos.“ -
Nustatykite apribojimus
: „Neviršykite 120 žodžių“, „jokio žargono“, „tonas: draugiškas, bet tvirtas“. -
Prašykite patvirtinimo elgesio.
„Jei nesate tikri, pasakykite tai ir užduokite klausimą.“
Galite netgi pasakyti: „Prieš atsakydami, užduokite man vieną patikslinantį klausimą.“ Tai stebėtinai veiksminga... nebent skubate, tada tai erzina, taigi, taip, kompromisai.
Apibendrinimas: Kas yra dirbtinio intelekto pokalbių robotas 🧾🤖
Taigi, kas yra dirbtinio intelekto pokalbių robotas , tai dirbtinio intelekto valdoma pokalbių sistema, galinti suprasti žinutes ir generuoti atsakymus natūralia kalba – dažnai su galimybe atlikti veiksmus naudojant įrankius ir integracijas. Šiuolaikinės versijos nėra tik scenarijiniai sprendimų medžiai. Jos labiau primena lanksčius asistentus, kurie gali apdoroti variacijas, kontekstą ir kelių žingsnių užklausas... su ribomis, kurios būtinos, kad jie pernelyg užtikrintai judėtų netinkama kryptimi. „Google Developers“ (kalbos modeliai) NIST (GenAI rizika, pavyzdžiui, konfigūravimas)
Trumpa apžvalga
-
Dirbtinio intelekto pokalbių robotai bendrauja su vartotojais tekstinėmis žinutėmis arba balsu 💬
-
Geriausi derina kalbos supratimą ir prieigą prie įrankių ⚙️
-
Jie puikiai tinka palaikymui, produktyvumui ir potencialių klientų nukreipimui ✅
-
Jie gali klysti, todėl apsauginiai turėklai yra labai svarbūs 😬 OpenAI (haliucinacijos)
-
Pasirinkimas priklauso nuo tikslų: tikslumo, konteksto, integracijų, analizės 🧭
Jei prisimenate vieną dalyką: pokalbių roboto užduotis – ne skambėti žmogiškai. Jis turi būti paslaugus kaip žmogus... ir dėl to mažiau niūrus.
DUK
Kas yra dirbtinio intelekto pokalbių robotas paprastai tariant?
Dirbtinio intelekto pokalbių robotas – tai programinė įranga, kuri, naudodama dirbtinį intelektą, gali su jumis bendrauti tekstinėmis žinutėmis, o kartais ir balsu. Užuot tiesiog derinusi raktinius žodžius su parengtais atsakymais, ji bando numanyti jūsų ketinimus ir sugeneruoti natūralų atsakymą. Daugelyje sistemų ji taip pat seka kontekstą skirtinguose pranešimuose, todėl nelaiko kiekvieno klausimo visiškai nauju pokalbiu.
Kaip dirbtinio intelekto pokalbių robotai iš tikrųjų veikia užkulisiuose?
Dauguma dirbtinio intelekto pokalbių robotų veikia tam tikru ciklu: suprasti, nuspręsti, atsakyti. Jie naudoja neformalų kalbos apdorojimą (NLP), kad aptiktų ketinimus ir išgautų tokias detales kaip datos ar užsakymų numeriai, o tada modelis – dažnai LLM arba hibridinė sistema – pasirenka veiksmą arba parengia atsakymo juodraštį. Stipriausi robotai taip pat jungiasi prie tokių įrankių kaip žinių bazė, CRM arba bilietų pardavimo sistema, kad galėtų atlikti užduotis, o ne tik kalbėti.
Kuo skiriasi taisyklėmis pagrįsti pokalbių robotai ir dirbtinio intelekto pokalbių robotai?
Taisyklėmis pagrįsti pokalbių robotai vadovaujasi iš anksto nustatytais keliais: „Jei vartotojas sako X, atsakyk Y.“ Jie yra nuspėjami, tačiau neveikia, kai formuluotė netobula arba prašymas netikėtas. Dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali apdoroti daugiau variantų ir generuoti atsakymus, kurie nėra iš anksto parašyti eilutė po eilutės. Kompromisas tas, kad jie kartais gali pateikti užtikrintai skambančius atsakymus, kuriems vis tiek reikia apsauginių barjerų ir patvirtinimo.
Kokie yra pagrindiniai dirbtinio intelekto pokalbių robotų tipai įmonėms?
Įprastos kategorijos apima klientų aptarnavimo robotus (DUK, trikčių šalinimas, bilietų perdavimas), pardavimo ir potencialių klientų generavimo robotus (kvalifikacija, maršrutizavimas, planavimas) ir vidinius darbo vietos robotus (HR, IT, įdarbinimas). Taip pat yra bendruomenės ir kūrėjų robotai, skirti didelio masto įsitraukimui. Praktiškai daugelis įrankių apjungia šiuos vaidmenis, todėl „tipas“ dažnai priklauso nuo to, kur jis diegiamas ir su kuo integruotas.
Kas daro dirbtinio intelekto pokalbių robotą gerą klientų aptarnavimui?
Geras palaikymo robotas yra tikslus, žino savo ribas ir, kai reikia, sklandžiai perduoda užduotį žmogui. Jis turėtų perteikti kontekstą viso pokalbio metu, vengti kurti taisykles ir užtikrinti greitą naudotojo patirtį, naudodamas aiškius raginimus ar mygtukus. Prieiga prie įrankių taip pat svarbi: užsakymo būsenos tikrinimas, bilietų kūrimas ir pagalbos turinio paieška dažnai suteikia daugiau vertės nei vien tik plepus tonas.
Kodėl dirbtinio intelekto pokalbių robotai haliucina arba išgalvoja dalykus?
Haliucinacijos įvyksta, kai pokalbių robotas generuoja įtikinamą kalbą, kuri nėra pagrįsta patikima informacija. Jei sistema neieško informacijos iš patikimos žinių bazės arba neturi pakankamai konteksto, ji gali „užpildyti spragas“, užuot pripažinusi netikrumą. Įprastas metodas yra naudoti informacijos paiešką prieš atsakant ir skatinti elgesį „aš nežinau“, kai trūksta šaltinių.
Kaip dirbtinio intelekto pokalbių robotai pokalbiuose naudoja kontekstą ir „atmintį“?
Daugelis pokalbių robotų seka naujausius pranešimus, pokalbio būseną (pvz., grąžinimo srautą) ir kartais patvirtintų vartotojų duomenis. Tai padeda jiems išvengti pasikartojančių klausimų ir leidžia tvarkyti kelių žingsnių užklausas. Konteksto valdymas ne visada yra tobulas, todėl stiprūs dizainai apima paaiškinimą tinkamu momentu ir aiškų perdavimą, kai robotas negali užtikrintai tęsti.
Kokia didžiausia dirbtinio intelekto pokalbių roboto naudojimo gamyboje rizika?
Pagrindinės rizikos apima haliucinacijas, privatumo klaidas ir saugumo problemas, tokias kaip skubus įterpimas ar duomenų nutekėjimas. Taip pat yra šališkumo ir nevienodo veikimo skirtingų kalbų stiliuose, taip pat „per didelio automatizavimo“, kai vartotojai įstringa cikluose be žmogaus pagalbos. Apsauginės ribos, auditai, eskalavimo keliai ir kruopščiai parinktos įrankių teisės padeda išvengti „neteisybės“ tapimo „žalinga“
Kaip išsirinkti geriausią dirbtinio intelekto pokalbių robotą pagal mano poreikius?
Pradėkite nuo tikslo: asmeninio produktyvumo (rašymo, planavimo, mokymosi) arba verslo rezultatų (nukreipimo, sprendimo laiko, konversijos, CSAT). Tada įvertinkite konteksto ilgį, tono valdiklius, integracijas (CRM, bilietų pardavimą, kalendorių) ir tai, ar informacija gaunama iš jūsų žinių bazės, o ne improvizuojama. Testuokite su netobulomis kasdienėmis užklausomis – rašybos klaidomis, kraštutiniais atvejais, nusivylusiais vartotojais – nes būtent čia kokybė pasireiškia greitai.
Nuorodos
-
Nacionalinis standartų ir technologijos institutas (NIST) – NIST.AI.600-1 (DI RMF / GenAI profilis) PDF – nist.gov
-
Informacijos komisaro biuras (ICO) – Dirbtinio intelekto ir duomenų apsaugos gairės – ico.org.uk
-
Informacijos komisaro biuras (ICO) – ICO įspėja organizacijas neignoruoti duomenų apsaugos rizikos, baigdama tyrimą dėl „Snap“ pokalbių roboto „Mano dirbtinis intelektas“ – ico.org.uk
-
„OpenAI“ – kodėl kalbos modeliai haliucina – openai.com
-
OWASP – 10 geriausių didelių kalbų modelių taikymų – owasp.org
-
OWASP - LLM01: Greitas injekcijos atlikimas - owasp.org
-
„Amazon Web Services“ (AWS) – kas yra didelis kalbos modelis? – amazon.com
-
„Amazon Web Services“ (AWS) – Kas yra paieškos papildyta generacija (RAG)? – amazon.com
-
NIST NCCoE – Natūralios kalbos apdorojimas (projektų puslapis) – nist.gov
-
„Google Developers“ – mašininio mokymosi greitasis kursas: dideli kalbų modeliai / žetonai – google.com
-
„Google“ tyrimų tinklaraštis – Gilesnės įžvalgos apie paieškos papildymu pagrįstą generavimą: pakankamo konteksto vaidmuo – „Google“
-
IBM – Natūralios kalbos supratimas (NLU) – ibm.com
-
IBM – Dideli kalbų modeliai – ibm.com
-
„Microsoft Learn“ – „Copilot Studio“ gairės: kalbos supratimas (ketinimų atpažinimas / objektų išskyrimas) – microsoft.com
-
Stanfordo universitetas – Jurafsky ir Martin: Kalbos ir kalbos apdorojimas (PDF skyrius) – stanford.edu
-
„Zendesk“ – pokalbių robotas ir dirbtinis intelektas pokalbiams – zendesk.co.uk
-
„Zendesk“ – dirbtinis intelektas paslaugoms – zendesk.co.uk
-
„Zendesk“ – Kainodara – zendesk.co.uk
-
Intercom – pokalbių robotas ir dirbtinis intelektas pokalbiams – intercom.com
-
„Intercom“ – pagrindinis puslapis (finansų / klientų aptarnavimo dirbtinis intelektas) – intercom.com
-
Domofonas – Kainos – intercom.com
-
„Salesloft“ – „Drift“ („Salesloft“ platformos puslapis) – salesloft.com
-
„ManyChat“ – Kainodara – manychat.com
-
ChatGPT – Kainodara / planai – chatgpt.com
-
Claude - Kainodara / planai - claude.com
-
„Google One“ – „Google“ dirbtinio intelekto planai („Gemini“) – google.com
-
„Microsoft“ – „Microsoft 365 Copilot“ kainodara – microsoft.com