Apakah maksud kebangkitan ChatGPT untuk sokongan pelanggan dan pangkalan data vektor?

Penterjemah |. Cui Hao​

Pengulas | 🎜>

Kebanyakan organisasi menganggap perkhidmatan pelanggan sebagai perbelanjaan, tetapi sebenarnya perkhidmatan pelanggan boleh dilihat sebagai peluang. Ia membolehkan anda terus memacu nilai untuk pelanggan anda selepas jualan. Perniagaan yang berjaya tahu bahawa perkhidmatan pelanggan bukan sahaja mengekalkan pelanggan tetapi juga meningkatkan hasil perniagaan. Khidmat pelanggan ialah alat yang dipandang rendah yang boleh meningkatkan usaha pemasaran dan jualan melalui rujukan, testimoni dan perkataan ke mulut klasik.

Dan , memberi perkhidmatan kepada pelanggan dalam masa nyata dan tanpa berlengah adalah penting. Dengan kemunculan kecerdasan buatan, keperluan ini telah dapat dicapai. ​Dengan kecerdasan buatan, adalah mungkin untuk membantu pelanggan dalam perjalanan mereka dengan isu yang timbul semasa perjalanan Sebarang pertanyaan. Di samping itu, banyak masalah dunia sebenar boleh diselesaikan melalui chatbot yang diterajui kecerdasan buatan dan keupayaan pembelajaran mesin (ML), seperti NLP dan analisis data masa nyata. Akhir sekali, dengan penggunaan berterusan pangkalan data vektor, perniagaan boleh memanfaatkan data tidak berstruktur untuk memenuhi keperluan pelanggan.

​Kecerdasan Buatan dalam Sokongan Pelanggan​

Menariknya, pernah Kepintaran buatan pertama chatbot untuk sokongan pelanggan dilahirkan pada tahun 1960-an apabila ELIZA, pembantu Maya yang bijak dari segi psikologi untuk membantu doktor dengan diagnosis dan rawatan. Selepas itu, ia mengambil tempat duduk belakang. Sehingga kini, apabila pelanggan menuntut kepuasan segera. Menurut penyelidikan Hubspot, 90% pelanggan mahukan jawapan segera kepada soalan mereka. Selain itu, laporan itu menunjukkan bahawa 80% pelanggan akan berhenti menjalankan perniagaan dengan syarikat perkhidmatan selepas mengalami pengalaman buruk. Ini menyerlahkan kepentingan perkhidmatan pelanggan yang baik dan tersedia kepada pelanggan sepanjang masa.

​Kebetulan, apabila ChatGPT menyinar di pentas global, kita dapat menyaksikan kemunculan revolusi perkhidmatan pelanggan yang diterajui kecerdasan buatan. ​Kebangkitan ChatGPT​

CtGPT dipuji sebagai titik perubahan baharu dalam era maklumat , ia adalah platform berasaskan kecerdasan buatan yang menjawab soalan kompleks dalam cara perbualan. Dibina oleh OpenAI, ia direka dan dilatih untuk memahami dan menjawab soalan yang ditanya oleh manusia. Oleh itu, ChatGPT memecahkan sempadan apa yang mungkin dengan AI perbualan. ​Definisi ChatGPT​

ChatGPT: Revolusi dalam era maklumat? ​

CtGPT ialah chatbot lanjutan yang dibina pada GPT-3.5 yang boleh bercakap dengan manusia dalam bentuk perbualan. Ia mengikuti Model Bahasa Besar (LLM), yang dilatih untuk meramal perkataan seterusnya dalam ayat dengan tepat. Walaupun ia kelihatan seperti ciri autolengkap pada telefon anda, ChatGPT melakukannya pada skala yang tidak realistik. Penyelidik mengetahui bahawa lebih banyak data yang didedahkan, semakin baik kebolehan perbualannya. ​

Disenaraikan di bawah adalah beberapa kes penggunaan komersial ChatGPT:

​

Perkhidmatan Pelanggan​

Dengan melatih ChatGPT mengenai interaksi yang meluas dengan pelanggan, anda boleh menjana jawapan secara automatik kepada soalan yang paling kerap ditanya. ​Penjanaan Teks​

Anda boleh membuat siaran media sosial atau penerangan produk dengan menyerahkan pertanyaan yang sesuai. ​

Analisis Sentimen​

Anda boleh memantau sentimen pelanggan dengan menganalisis sentimen dalam penyata maklum balas.​

AI Perbualan​

Ia boleh menganalisis data pesakit dengan pantas untuk mengesyorkan diagnosis dan pelan rawatan yang betul (bentuk ELIZA yang lebih maju). ​

Pembantu Maya​

CtGPT menjadikannya sangat mudah untuk menjana mesej, e-mel atau sebarang kandungan. ​

GPT-4 Incredible Desire​

Apabila kita memahami keupayaan ChatGPT, OpenAI telah menaik tarafnya dalam bentuk GPT-4. Walaupun pendahulunya mempunyai 175 bilion parameter, GPT-4 dikatakan mempunyai 1 trilion parameter, menjadikannya sangat pantas dan pintar. ​

Untuk setiap pertanyaan yang anda tanya, GPT-4 akan menggunakan 1 trilion parameter untuk diproses bagi memberikan keputusan yang paling tepat. Walaupun ia belum dikeluarkan lagi, GPT-4 akan menyebabkan perubahan yang mengejutkan dalam perkhidmatan pelanggan. ​

Cabaran perkhidmatan pelanggan ChatGPT

CtGPT berdasarkan maklumat orang yang dihubunginya untuk menjawab pertanyaan yang dikemukakan. Oleh itu, apabila anda menggunakan alat ini untuk melayani pelanggan di tapak web anda tanpa melatih mereka terlebih dahulu, alat ini akan mempunyai had. Selain itu, kerana ia hanya boleh mendapatkan maklumat tentang syarikat anda daripada aset yang menghadap ke Internet seperti tapak web dan portal lain, jawapannya mungkin tidak tepat atau membantu. ​

Keterbatasan ChatGPT dalam melayani pelanggan

Batasan kedua ChatGPT ialah sifat semula jadi pertanyaan pelanggan. Kebanyakan soalan pelanggan adalah kabur dan memerlukan terjemahan logik untuk memberikan jawapan yang sesuai. Malangnya, ChatGPT belum lagi menguasai seni ini. ​

CtGPT mungkin belum mampu mengurus perkhidmatan pelanggan anda sepenuhnya, tetapi itu tidak seharusnya menghalang anda daripada menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. ​

Bina Ejen Perkhidmatan Pelanggan AI​

Banyak organisasi mengehadkan Strategi AI, mereka gunakan enjin untuk menjana respons automatik untuk meningkatkan perkhidmatan pelanggan, tetapi kebanyakan respons ini adalah agak generik. Walau bagaimanapun, pelanggan mahukan jawapan yang diperibadikan yang menunjukkan keupayaan profesional dengan lebih baik, dan mereka juga mempunyai keperluan untuk masa respons. Anda boleh memberikan pengalaman pelanggan yang tepat dan atas permintaan dengan membina ejen CS yang menggunakan NLP (Natural Language Processing) dan NLU (Natural Language Understanding) untuk memahami konteks pertanyaan pelanggan. Kemudian, dengan menyelitkannya dengan keupayaan carian yang dikendalikan oleh kecerdasan buatan, ia boleh menyediakan perbualan maya seperti manusia yang lancar. ​

Cabaran utama dalam menyampaikan pengalaman AI ialah syarikat mempunyai sejumlah besar data tidak berstruktur untuk mengurus dan kompleks untuk dianalisis. Persepsi ini cepat berubah dengan kemunculan ChatGPT, walaupun pangkalan data vektor telah digunakan untuk mengurus data tidak berstruktur sebelum ini. ​

Seni bina yang ditunjukkan di bawah mentakrifkan aliran kerja ejen sokongan pelanggan yang lancar dan cekap. ​

Bina ejen sokongan pelanggan AI ​

Sokongan pelanggan berasaskan AI melibatkan dua proses berbeza - satu ialah perkhidmatan pengindeksan dan satu lagi ialah perkhidmatan pertanyaan, masing-masing diwakili oleh hijau dan kuning. Mari lihat bagaimana mereka berfungsi. ​

Perkhidmatan Pengindeksan​

Perkhidmatan Pengindeksan memindahkan data kepada pengetahuan yang mengandungi perpustakaan dokumen dan mendapatkan data daripada pangkalan pengetahuan. Apabila setiap dokumen dalam pangkalan pengetahuan ditambah atau diubah, API Embedding diaktifkan untuk menukar maklumat baharu kepada vektor. Vektor ini kemudiannya ditambahkan pada pangkalan data vektor untuk memudahkan carian semantik pantas. ​

Perkhidmatan Pertanyaan​

Menggunakan Perkhidmatan Pertanyaan, anda boleh menyediakan pertanyaan teks, dalam proses yang serupa dengan pengindeksan, Embeddings API akan mengubahnya menjadi vektor. Vektor ini kemudiannya digunakan untuk mencari dan memadankan dokumen melalui pangkalan data dan memberikan hasil yang terbaik. Memandangkan enjin carian telah pun menyediakan vektor fail, ia menjadikan proses ini mudah dan pantas, walaupun untuk berjuta-juta fail. ​

Apakah pangkalan data vektor? ​

Pangkalan data vektor menyimpan, mengindeks dan mencari keseluruhan data tidak berstruktur yang dibenamkan dalam cara dipacu model ML (pembelajaran mesin). Ia secara berkesan memudahkan set data, mewakili objek data sebagai nilai berangka supaya ia boleh diuruskan dalam proses yang dipanggil pembenaman vektor. ​

Pangkalan data vektor mengindeks benam ini supaya vektor boleh dibandingkan antara satu sama lain atau mencari Vektor perbandingan pertanyaan. Pangkalan data vektor memudahkan fungsi pengurusan data seperti mencipta, membaca, mengemas kini dan memadam. Carian persamaan dan penapisan metadata ialah dua lagi ciri penting Pangkalan Data Vektor, memberikan anda keupayaan carian yang komprehensif. ​

Beberapa contoh pangkalan data vektor: ​

• Qdrant: enjin carian persamaan dan pangkalan data vektor yang menyediakan perkhidmatan seperti penyimpanan, carian dan pengurusan vektor melalui API, sambil mencapai perancangan pertanyaan dinamik dan pemuatan indeks data yang cekap. Antara enjin carian vektor lain, Qdrant ialah pilihan yang berkuasa dan berskala. ​
• Vertex: Enjin mesin kecerdasan buatan Vertex dibina oleh Google dan merupakan vektor kependaman rendah pangkalan data. Ia menyusun vektor mengikut aspek unik pembenamannya untuk memudahkan carian mudah dan berskala. ​
• NucliaDB: NucliaDB ialah sumber terbuka, pangkalan data vektor asli awan dan enjin carian teragih yang membolehkan anda menyimpan data pada infrastruktur awannya. ​

Perkhidmatan Kepintaran Buatan Bahasa​

Menggunakan kecerdasan buatan untuk analisis bahasa dengan cepat menjadi trend dalam pelbagai industri. Pelbagai perniagaan sedang mencari kes penggunaan untuk kecerdasan buatan untuk menyahkod teks dan mendapatkan cerapan perniagaan yang berharga. Teks boleh dalam format bertulis, lisan atau visual. Anda boleh memanfaatkan data tidak berstruktur anda: teks, pertuturan, imej dan video untuk menjana set data AI, dan untuk mempertingkatkan algoritma ML anda dan model. ​

Beberapa syarikat seperti OpenAI, Cohere dan AI2Labs menyediakan API yang membolehkan anda mengakses pemudahan model Lanjutan semula jadi untuk aplikasi bahasa. ​

Masa Depan Sokongan Pelanggan​

Dikuasakan oleh teknologi baru muncul, perkhidmatan pelanggan bersedia untuk melakukan lonjakan besar ke hadapan, meningkatkan pengalaman pelanggan dan Tingkatkan keupayaan kami untuk menyokong pelanggan kami dengan lebih baik. Syarikat sedang mencari untuk mengasah perbualan berasaskan AI dengan banyak bergantung pada platform layan diri dan chatbots untuk meningkatkan pangkalan pengetahuan mereka. Selain itu, kemajuan dalam NLP dalam beberapa tahun kebelakangan ini telah menjadikan bantuan maya sebagai alat perkhidmatan pelanggan yang lancar. Sebagai contoh, chatbots kini boleh menjalankan perbualan seperti manusia, memerlukan campur tangan manusia hanya dalam situasi yang kompleks. ​

Pengenalan Penterjemah

Cui Hao, editor komuniti 51CTO, Guru arkitek kanan, mempunyai 18 tahun pengalaman dalam pembangunan perisian dan seni bina, dan 10 tahun pengalaman dalam seni bina teragih. ​

Tajuk asal: ​​What ChatGPT Cara untuk Sokongan Pelanggan dan Peranan Pangkalan Data Vektor​​

Atas ialah kandungan terperinci Apakah maksud kebangkitan ChatGPT untuk sokongan pelanggan dan pangkalan data vektor?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!