Как платформа сочетает генеративный ИИ и традиционные ML-модели
Комбинированный режим работы в извлечении атрибутов
Платформа использует гибридный подход, где LLM используется только в случае, если стандартные методы (например, дефолтные модели) не могут точно обработать запрос. В таких случаях система переключается на LLM для получения более точных и сложных ответов. Например, если пользователь задает вопрос, касающийся его счета или продукта, LLM помогает точнее классифицировать и извлечь ключевую информацию (например, номер счета или тип вопроса).
Персонализация обслуживания и гибкость в ответах
LLM позволяют генерировать уникальные тексты и ответы на непредсказуемые запросы клиента. В частности, в случаях, когда
Автоматические тестирование сценариев
LLM помогает в автоматическом тестировании сценариев, создавая тестовые диалоги на основе исторических диалогов и взаимодействий с клиентами. Это позволяет автоматически и с гораздо меньшей нагрузкой на команду управления ботом проверить, что изменения в сценарии не приведут к ошибкам в логике работы
Обновление информации в сценариях в одну итерацию
При интеграции с базой знаний LLM может использоваться для генерации ответов на основе обновленных внутренних данных сразу в тех точках, где необходимые изменения еще не были внесены в сценарии.
Будущее клиентского сервиса в качестве автономного агента
В перспективе LLM позволят создавать полностью автономных агентов, которые смогут обрабатывать запросы с минимальными данными, без необходимости в предварительной настройке сценариев. Эти агенты будут адаптироваться и учиться по мере взаимодействия с клиентами без необходимости задействовать большой ресурс команды.
Повышение уровня автоматизации и масштабируемость системы
Совместное использование