ChatGPT의 부상은 고객 지원 및 벡터 데이터베이스에 무엇을 의미합니까?

Translator |. Cui Hao는 Sun Shujuan | 성공은 기회입니다. 이를 통해 판매 후에도 고객을 위한 가치를 지속적으로 창출할 수 있습니다. 성공적인 기업은 고객 서비스가 고객을 유지할 뿐만 아니라 비즈니스 수익도 증가시킨다는 것을 알고 있습니다. 고객 서비스는 추천, 추천, 고전적인 입소문을 통해 마케팅 및 영업 활동을 강화할 수 있는 과소평가된 도구입니다.

그리고

고객에게 실시간으로 지체 없이 서비스를 제공하는 것이 중요합니다. 인공 지능의 출현으로 이러한 요구 사항이 달성 가능해졌습니다.

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인공지능을 활용하면 여행 중 발생하는 모든 문제에 대해 고객을 지원할 수 있습니다. 또한 인공지능이 주도하는 챗봇과 NLP, 실시간 데이터 분석 등 머신러닝(ML) 기능을 통해 실생활의 많은 문제를 해결할 수 있다. 마지막으로, 벡터 데이터베이스를 지속적으로 채택함으로써 기업은 비정형 데이터를 활용하여 고객 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 고객 지원의 인공 지능 1960년대에는 심리학적으로 지능적인 가상 비서인 ELIZA가 의사가 환자를 진단하고 치료하는 데 도움을 주었습니다. 그 이후에는 뒷자리를 차지했습니다. 지금까지 고객은 즉각적인 만족을 요구했습니다. Hubspot 조사에 따르면 고객의 90%가 질문에 대한 즉각적인 답변을 원합니다. 또한, 보고서에 따르면 고객의 80%가 나쁜 경험을 경험한 후 서비스 회사와의 거래를 중단한다고 합니다. 이는 우수한 고객 서비스의 중요성과 24시간 내내 고객에게 제공되는 서비스의 중요성을 강조합니다. ​공교롭게도 ChatGPT가 글로벌 무대에서 빛을 발하면서 우리는 인공지능이 주도하는 고객 서비스 혁명의 출현을 목격할 수 있습니다. ​

ChatGPT의 등장​ChatGPT는 정보화 시대의 새로운 전환점으로 평가받고 있으며 복잡한 질문에 대화식으로 답변하는 인공지능 기반 플랫폼입니다. OpenAI에 의해 구축된 이 제품은 인간이 묻는 질문을 이해하고 답변하도록 설계되고 훈련되었습니다. 따라서 ChatGPT는 대화형 AI로 가능한 것의 경계를 허물고 있습니다. ​ChatGPT의 정의​

ChatGPT: 정보화 시대의 혁명? ​ChatGPT는 대화 형식으로 인간과 대화할 수 있는 GPT-3.5를 기반으로 구축된 고급 챗봇입니다. 이는 문장의 다음 단어를 정확하게 예측하도록 훈련된 LLM(대형 언어 모델)을 따릅니다. 휴대폰의 자동 완성 기능처럼 보이지만 ChatGPT는 비현실적인 규모로 이를 수행합니다. 연구자들은 더 많은 데이터에 노출될수록 대화 능력이 향상된다는 것을 알게 되었습니다. ​아래 목록은 ChatGPT의 비즈니스 사용 사례 중 일부입니다.

​고객 서비스​

고객과의 수많은 상호 작용에 대해 ChatGPT를 교육하면 가장 효과적으로 대응할 수 있습니다. 자주 묻는 질문(FAQ) 자동으로 응답을 생성합니다. ​

텍스트 생성​

적절한 쿼리를 제출하여 소셜 미디어 게시물이나 제품 설명을 작성할 수 있습니다. ​

감정 분석​

피드백 설명에 있는 감정을 분석하여 고객의 감정을 모니터링할 수 있습니다.

대화형 인공지능​

환자 데이터를 빠르게 분석하여 올바른 진단과 치료 계획을 추천할 수 있습니다(ELIZA의 고급 형태). ​

가상 비서​

ChatGPT를 사용하면 메시지, 이메일 또는 모든 콘텐츠를 매우 쉽게 생성할 수 있습니다. ​

GPT-4 Incredible Desire​

ChatGPT의 기능을 이해하는 동안 OpenAI는 이를 GPT-4 형태로 업그레이드했습니다. 이전 버전에는 1,750억 개의 매개변수가 있었던 반면, GPT-4는 1조 개의 매개변수를 가지고 있어 믿을 수 없을 만큼 빠르고 스마트해졌습니다. ​

GPT-4는 귀하가 요청하는 모든 쿼리에 대해 1조 개의 매개변수로 처리하여 가장 정확한 결과를 제공합니다. 아직 출시되지는 않았지만 GPT-4는 고객 서비스에 충격적인 변화를 가져올 것입니다. ​

ChatGPT의 고객 서비스 챌린지​

ChatGPT는 액세스할 수 있는 정보를 기반으로 제출된 문의에 응답합니다. 따라서 이 도구를 사용하여 고객을 먼저 교육하지 않고 웹사이트에서 고객에게 서비스를 제공하는 경우에는 제한이 있습니다. 또한 웹사이트, 기타 포털 등 인터넷에 연결된 자산에서만 회사에 대한 정보를 얻을 수 있으므로 답변이 정확하지 않거나 도움이 되지 않을 수 있습니다. ChatGPT의 두 번째 한계는 고객 문의의 본질적인 특성입니다. 대부분의 고객 질문은 모호하며 적절한 답변을 제공하려면 논리적 번역이 필요합니다. 불행히도 ChatGPT는 아직 이 기술을 마스터하지 못했습니다. ChatGPT는 아직 고객 서비스를 완벽하게 관리할 수 없을 수도 있지만 그렇다고 해서 고객 경험을 개선하기 위해 AI를 적용하는 것을 중단해서는 안 됩니다.

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AI 고객 서비스 에이전트 구축​

많은 조직에서 AI 전략을 엔진을 통해 자동화된 응답을 생성하여 고객 서비스를 개선하는 것으로 제한하지만 이러한

응답

대부분의 조직에서는 그것들은 비교적 흔합니다. 그러나 고객은 전문적인 역량을 더 잘 입증하는 맞춤형 답변을 원하며 응답 시간에 대한 요구 사항도 있습니다. NLP(자연어 처리) 및 NLU(자연어 이해)를 사용하여 고객 쿼리의 컨텍스트를 이해하는 CS 에이전트를 구축하여 정확한 주문형 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 여기에 인공지능이 구동하는 검색 기능을 접목해 인간과 같은 원활한 가상 대화를 제공할 수 있다. ​

AI 경험을 제공할 때 가장 큰 과제는 기업이 관리하고 분석하기 복잡한 대량의 비정형 데이터를 보유하고 있다는 것입니다. 이전에는 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 데 벡터 데이터베이스가 사용되었지만 이러한 인식은 ChatGPT의 출현으로 빠르게 바뀌었습니다. ​아래 표시된 아키텍처는 원활하고 효율적인 고객 지원 상담원 워크플로를 정의합니다. ​

AI 고객 지원 에이전트 구축

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AI 기반 고객 지원에는 두 가지 프로세스가 포함됩니다. 하나는 인덱싱 서비스이고 다른 하나는 각각 녹색과 노란색으로 표시되는 쿼리 서비스입니다. 그들이 어떻게 작동하는지 봅시다. ​

인덱싱 서비스​

인덱싱 서비스는 문서가 포함된 지식 기반으로 데이터를 전송하고 검색합니다. 지식베이스의 각 문서가 추가되거나 변경되면 Embedding의 API가 활성화되어 새로운 정보를 벡터로 변환합니다. 그런 다음 이러한 벡터는 빠른 의미 검색을 용이하게 하기 위해 벡터 데이터베이스에 추가됩니다. ​

쿼리 서비스​

쿼리 서비스를 사용하면 텍스트 쿼리를 제공할 수 있으며 Embeddings API는 인덱싱과 유사한 프로세스를 통해 이를 벡터로 변환합니다. 그런 다음 이 벡터는 데이터베이스를 통해 문서를 검색 및 일치시키고 최상의 결과를 제공하는 데 사용됩니다. 검색 엔진이 이미 파일의 벡터를 준비했기 때문에 수백만 개의 파일에 대해서도 이 프로세스를 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스란 무엇인가요?

Vector 데이터베이스는 ML(머신 러닝) 모델 기반 방식에 포함된 전체 비정형 데이터를 저장, 색인화 및 검색합니다. 벡터 임베딩이라는 프로세스에서 관리할 수 있도록 데이터 개체를 숫자 값으로 표현하여 데이터 세트를 효과적으로 단순화합니다. ​

벡터 데이터베이스는 벡터를 서로 비교하거나 검색어의 벡터와 비교할 수 있도록 이러한 임베딩을 인덱싱합니다. 벡터 데이터베이스는 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제와 같은 데이터 관리 기능을 용이하게 합니다. 유사성 검색과 메타데이터 필터링은 벡터 데이터베이스의 두 가지 필수 기능으로, 포괄적인 검색 기능을 제공합니다. 벡터 데이터베이스의 몇 가지 예:

동적 쿼리 계획 및 데이터 인덱스의 효율적인 로드. 다른 벡터 검색 엔진 중에서 Qdrant는 강력하고 확장 가능한 선택입니다. ​

Vertex: Google에서 구축한 Vertex AI 머신 엔진은 쉽고 확장 가능한 검색을 용이하게 하기 위해 벡터 임베딩의 고유한 측면을 기반으로 벡터를 구성하는 지연 시간이 짧은 벡터 데이터베이스입니다.
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NucliaDB
• : NucliaDB는 클라우드 인프라에 데이터를 저장할 수 있는 오픈 소스, 클라우드 기반 벡터 데이터베이스 및 분산 검색 엔진입니다. ​
• 언어 인공지능 서비스​언어 분석에 인공지능을 적용하는 것은 다양한 산업 분야에서 빠르게 트렌드로 자리잡고 있습니다. 다양한 기업에서 텍스트를 해독하고 귀중한 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 인공 지능의 사용 사례를 찾고 있습니다. 텍스트는 서면, 음성 또는 시각적 형식일 수 있습니다. 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등 구조화되지 않은 데이터를 활용하여 인공 지능 데이터 세트 및

을 생성하여 ML 알고리즘과 모델에 지능적으로 정보를 제공할 수 있습니다.

​OpenAI, Cohere 및 AI2Labs와 같은 몇몇 회사에서는 자연어 애플리케이션을 용이하게 하는 고급 모델에 액세스할 수 있는 API를 제공합니다. ​

고객 지원의 미래​

신기술을 기반으로 하는 고객 서비스는 고객 경험을 개선하고 고객 지원 능력을 향상시켜 크게 도약할 준비가 되어 있습니다. 기업은 지식 기반을 개선하기 위해 셀프 서비스 플랫폼과 챗봇에 크게 의존하여 AI 기반 대화를 개선하려고 합니다. 또한 최근 몇 년간 NLP의 발전으로 인해 가상 지원이 원활한 고객 서비스 도구가 되었습니다. 예를 들어, 이제 챗봇은 인간과 유사한 대화를 수행할 수 있으므로 복잡한 상황에서만 인간의 개입이 필요합니다. ​

번역자 소개

Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 선임 설계자는 18년의 소프트웨어 개발 및 아키텍처 경험과 10년의 분산 아키텍처 경험을 보유하고 있습니다. ​

원제: ​​ChatGPT가 고객 지원 및 벡터 데이터베이스의 역할에 미치는 영향​​

위 내용은 ChatGPT의 부상은 고객 지원 및 벡터 데이터베이스에 무엇을 의미합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!