Навигация по ChatGPT в службе поддержки клиентов: Преодоление трудностей для эффективной реализации

Появление ChatGPT произвело революцию в мире искусственного интеллекта, особенно в области службы поддержки клиентов. Эта мощная языковая модель открыла новые возможности для естественных разговоров и эффективных процессов. Однако важно понимать, что ChatGPT не является универсальным решением. Чтобы эффективно использовать его потенциал, компаниям необходимо тщательно рассмотреть свои конкретные случаи использования и проблемы, связанные с внедрением такой передовой технологии.

Распространенной ошибкой, которую совершают многие компании, является сосредоточение на инструменте, а не на проблеме, которую он должен решить. Яакко Пасанен, главный научный сотрудник компании Ultimate, подчеркивает важность определения конкретного применения и требований перед внедрением больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. Важно задать вопрос: Какую проблему вы пытаетесь решить с помощью генеративного ИИ? Разные приложения имеют разные требования и связанные с ними риски, что делает критически важным согласование технологии с вашими конкретными потребностями.

LLM и генеративный ИИ могут быть применены различными способами для улучшения службы поддержки клиентов. Приложения, ориентированные на клиентов, включают добавление разговорного слоя для более естественных взаимодействий в чате и извлечение информации из баз знаний для предоставления мгновенных, актуальных ответов. За кулисами эти технологии могут помочь структурировать и обобщать запросы в службу поддержки, преобразовывать фактические ответы в определенные тона голоса, сортировать данные клиентов по намерениям и даже создавать примерные ответы для дизайнеров разговоров. Понимая эти потенциальные приложения, компании могут лучше использовать LLM для улучшения своих операций в службе поддержки клиентов.

Одной из основных проблем при внедрении ChatGPT и подобных LLM в службу поддержки клиентов является их склонность генерировать неточную информацию, когда сталкиваются с вопросами, выходящими за рамки их обучающих данных. Эта проблема 'галлюцинации' может привести к дезинформации клиентов и подорвать доверие. Например, если клиент спрашивает о 'самом быстром способе оплаты', а в базе знаний этой информации нет, бот на базе LLM может выдумать ответ. Эта проблема подчеркивает необходимость тщательной реализации и мер предосторожности при использовании генеративного ИИ в контексте службы поддержки клиентов.

Чтобы решить проблему галлюцинации ИИ, важно создать сфокусированную систему LLM. Это включает три ключевых компонента: предоставление правильных обучающих данных, привязка модели к поисковой системе и внедрение механизмов проверки фактов. Обеспечив обучение языковой модели на релевантных, качественных данных, специфичных для ваших нужд в службе поддержки клиентов, вы можете значительно снизить риск неточных ответов. Кроме того, использование внутренней пользовательской поисковой системы может помочь направить LLM на доступ только к релевантной информации. Наконец, использование отдельной модели для проверки точности сгенерированных ответов добавляет дополнительный уровень надежности вашей системы поддержки клиентов на базе ИИ.

Еще одной значительной проблемой при принятии LLM для службы поддержки клиентов является ресурсоемкость их внедрения и обслуживания. Хостинг одной LLM может быть чрезвычайно дорогим, потенциально достигая десятков тысяч долларов. Более того, огромный размер этих моделей может привести к таким проблемам, как задержка, что особенно проблематично в сценариях службы поддержки клиентов, где ожидаются мгновенные ответы. Хотя использование API, таких как OpenAI, может показаться более простым решением, они имеют свои собственные проблемы, включая потенциальное время простоя и накопительные затраты на запросы API. Эти факторы требуют тщательного баланса между технической надежностью, масштабируемостью и финансовыми соображениями при внедрении LLM в системы службы поддержки клиентов.

Чтобы решить проблему ресурсоемкости LLM, компании могут рассмотреть возможность использования 'разумно размеченных' языковых моделей. Хотя более крупные модели, как правило, показывают лучшие результаты, особенно в понимании естественного языка, размер не является единственным фактором, определяющим эффективность модели ИИ. Качество обучающих данных и общая инфраструктура играют равноценную роль. Сосредоточив внимание на этих аспектах, можно добиться отличных результатов с моделями, имеющими десятки миллиардов параметров, а не сотни миллиардов. Этот подход может помочь достичь баланса между производительностью и эффективностью ресурсов, что делает внедрение ИИ в службу поддержки клиентов более осуществимым и устойчивым для компаний различного размера.

Несмотря на трудности, будущее LLM и генеративного ИИ в службе поддержки клиентов выглядит многообещающим. Быстрый темп развития в этой области впечатляет, новые достижения появляются в течение недель или даже дней. Например, недавние прорывы привели к созданию более компактных, но мощных моделей, которые могут работать на меньших устройствах. Хотя важно подходить к внедрению этих технологий с реалистичным взглядом, безусловно, есть основания для оптимизма. Поскольку LLM продолжают развиваться и становиться более эффективными, они имеют потенциал революционизировать службу поддержки клиентов, предлагая более естественные, точные и эффективные взаимодействия. Однако успешная интеграция потребует продуманного подхода, который сбалансирует передовые технологии с практическими соображениями и сосредоточится на решении реальных проблем службы поддержки клиентов.