將大型語言模式和生成式人工智慧整合到其解決方案中
Posted: Thu Dec 26, 2024 5:26 am
在最近的一篇文章中，我們分享了我們解決方案中大型語言模型 (LLM) 和生成式 AI 的一些用例。我們很高興向大家展示我們的首次整合及其優勢。這部影片（英文）向您展示了我們的最新改進。
對話式 AI 雲的新增功能
我們的對話式 AI 雲端解決方案始終致力於協助企業輕鬆實現對話流程自動化。借助新的集成，我們進一步簡化了負責管理和維護對話式 AI 平台的團隊的日常生活。
隨著我們解決方案 4.8 版本的推出，我們整合了生成式 AI。我們也重新思考了意圖的分類以及它如何適應 NLU（自然語言理解）模型。還提供意圖模型的自動測試和其他幾個新功能。
生成式人工智慧 生成式人工智慧
無需手動將語句插入介面來訓練對話代理，而是自動產生意圖，即客戶在對話期間可以提出的請求。這提高了反應的相關性和準確性，以及對話式人工智慧的「記憶性」。它可以產生完整的意圖模型、描述和各種不同的陳述。它還有助於綜合訊息，為負責創意過程中對話流程的人員提供支持，以便為對話式人工智慧平台提供數據，同時避免矛盾。
品質控制與監控
對話式 AI Cloud 現在可讓您測試多個意圖模型並訓練對話代理，以便為客戶提供更相關、更完整的回應。例如，成衣商店可以自動產生有關退貨、退款、可用產品等的意圖集。然後，對話代理人吸收這些不同的意圖及其相關性。它計算精度等級並分配 F1 分數，根據不同的整合意圖模型評估效能。分數越高，聊天機器人就越有可能幫助客戶，無論提出什麼問題。
多引擎自然邏輯單元
透過將對話式人工智慧與生成式人工智慧結合，對話式人工智慧雲端提高了語言理解 (NLU)、意圖分類以及對話代理提供的回應的相關性。事實上，即使客戶提出的問題表述不準確或採用的措辭不屬於介面中可用的不同語句的一部分，聊天機器人現在也能夠更快地理解請求並提供適合客戶的回應。這要歸功於“基於規則的識別”，這是一系列演算法，允許人工智慧自行識別和分類請求。
當然，會話流創建者、客戶資料以及與用戶的交流的介入對於NLU的持續優化仍然至關重要。透過這些新的集成，我們的目標是透過進一步自動化來簡化流程建立流程。因此，我們的客戶可以更快地設定和調整他們的對話代理。
行動服務雲端的新功能
透過優化我們的行動服務雲端解決方案，我們不斷思考新的方法來簡化客戶及其團隊的日常生活。行動服務雲端幫助企業在所有管道上提供高效率、優質的客戶服務，同時優化座席工作量。這使我們的客戶能夠為他們的客戶提供卓越的體驗。
這個新版本的行動服務雲包含我們的第一個人工智慧功能：對話摘要。到目前為止，當聊天機器人將對話轉移給手動代理時，後者必須閱讀整個歷史記錄才能充分了解客戶的需求。現在，借助我們的新功能，客服人員可以收到聊天機器人與客戶之間每次對話的摘要。這使您能夠透過減少回應時間來提供相關答案，從而提高客戶滿意度並反映在 NPS、CSAT 或 CES 分數中。
這些新功能的主要優點是什麼？
行動服務雲端和對話式人工智慧雲端的這些增強功能使我們能夠：
幫助我們的客戶更快地從對話式人工智慧雲端的附加價值中受益。無論您是正在創建意圖分類模型的新客戶，還是想要發展對話代理的經驗豐富的客戶，生成式人工智慧都將簡化您的任務。
借助大型語言模型，可以縮短客服人員的回應時間，該模型可以產生聊天機器人和客戶之間的對話摘要，以便更好地移交給人工客服人員。
透過結合對話式人工智慧和生成式人工智慧，提升我們解決方案的辨識能力。會 阿富汗 whatsapp 號碼數據 話代理現在能言，更準確地對請求進行分類，從而自動提高其回應的相關性。現在可以更輕鬆地定義、管理和改進不同的對話流程。
透過訓練對話代理並評估創建的新意圖的性能，在將不同的意圖模型投入生產之前對其進行測試。 F1 分數可以評估機器學習的效能，以確定需要改進的領域。
保持聯繫
所有 CM.com 團隊都在不斷尋找新的方法來改善我們的客戶關係平台。整合這些新功能後，我們將持續挖掘人工智慧的潛力，並始終致力於為客戶提供附加價值。 2023 年，CM.com 平台將帶來更多新功能，我們迫不及待想與
對話式 AI 雲的新增功能
我們的對話式 AI 雲端解決方案始終致力於協助企業輕鬆實現對話流程自動化。借助新的集成，我們進一步簡化了負責管理和維護對話式 AI 平台的團隊的日常生活。
隨著我們解決方案 4.8 版本的推出，我們整合了生成式 AI。我們也重新思考了意圖的分類以及它如何適應 NLU（自然語言理解）模型。還提供意圖模型的自動測試和其他幾個新功能。
生成式人工智慧 生成式人工智慧
無需手動將語句插入介面來訓練對話代理，而是自動產生意圖，即客戶在對話期間可以提出的請求。這提高了反應的相關性和準確性，以及對話式人工智慧的「記憶性」。它可以產生完整的意圖模型、描述和各種不同的陳述。它還有助於綜合訊息，為負責創意過程中對話流程的人員提供支持，以便為對話式人工智慧平台提供數據，同時避免矛盾。
品質控制與監控
對話式 AI Cloud 現在可讓您測試多個意圖模型並訓練對話代理，以便為客戶提供更相關、更完整的回應。例如，成衣商店可以自動產生有關退貨、退款、可用產品等的意圖集。然後，對話代理人吸收這些不同的意圖及其相關性。它計算精度等級並分配 F1 分數，根據不同的整合意圖模型評估效能。分數越高，聊天機器人就越有可能幫助客戶，無論提出什麼問題。
多引擎自然邏輯單元
透過將對話式人工智慧與生成式人工智慧結合，對話式人工智慧雲端提高了語言理解 (NLU)、意圖分類以及對話代理提供的回應的相關性。事實上，即使客戶提出的問題表述不準確或採用的措辭不屬於介面中可用的不同語句的一部分，聊天機器人現在也能夠更快地理解請求並提供適合客戶的回應。這要歸功於“基於規則的識別”，這是一系列演算法，允許人工智慧自行識別和分類請求。
當然，會話流創建者、客戶資料以及與用戶的交流的介入對於NLU的持續優化仍然至關重要。透過這些新的集成，我們的目標是透過進一步自動化來簡化流程建立流程。因此，我們的客戶可以更快地設定和調整他們的對話代理。
行動服務雲端的新功能
透過優化我們的行動服務雲端解決方案，我們不斷思考新的方法來簡化客戶及其團隊的日常生活。行動服務雲端幫助企業在所有管道上提供高效率、優質的客戶服務，同時優化座席工作量。這使我們的客戶能夠為他們的客戶提供卓越的體驗。
這個新版本的行動服務雲包含我們的第一個人工智慧功能：對話摘要。到目前為止，當聊天機器人將對話轉移給手動代理時，後者必須閱讀整個歷史記錄才能充分了解客戶的需求。現在，借助我們的新功能，客服人員可以收到聊天機器人與客戶之間每次對話的摘要。這使您能夠透過減少回應時間來提供相關答案，從而提高客戶滿意度並反映在 NPS、CSAT 或 CES 分數中。
這些新功能的主要優點是什麼？
行動服務雲端和對話式人工智慧雲端的這些增強功能使我們能夠：
幫助我們的客戶更快地從對話式人工智慧雲端的附加價值中受益。無論您是正在創建意圖分類模型的新客戶，還是想要發展對話代理的經驗豐富的客戶，生成式人工智慧都將簡化您的任務。
借助大型語言模型，可以縮短客服人員的回應時間，該模型可以產生聊天機器人和客戶之間的對話摘要，以便更好地移交給人工客服人員。
透過結合對話式人工智慧和生成式人工智慧，提升我們解決方案的辨識能力。會 阿富汗 whatsapp 號碼數據 話代理現在能言，更準確地對請求進行分類，從而自動提高其回應的相關性。現在可以更輕鬆地定義、管理和改進不同的對話流程。
透過訓練對話代理並評估創建的新意圖的性能，在將不同的意圖模型投入生產之前對其進行測試。 F1 分數可以評估機器學習的效能，以確定需要改進的領域。
保持聯繫
所有 CM.com 團隊都在不斷尋找新的方法來改善我們的客戶關係平台。整合這些新功能後，我們將持續挖掘人工智慧的潛力，並始終致力於為客戶提供附加價值。 2023 年，CM.com 平台將帶來更多新功能，我們迫不及待想與