چت بات ها که زمانی در دنیای دیجیتال تازگی داشتند، در کسب و کارهای مدرن همه جا حاضر شده اند. آنها فقط دستیارهای دیجیتال نیستند. آنها چهره جدید تعامل، فروش و خدمات با مشتری هستند. در گذشته، توسعه رباتهای چت توسط فناوری آن زمان محدود میشد، و به شدت بر سیستمهای مبتنی بر قانون تکیه میکرد که اغلب سفت و سخت بودند و پیچیدگی لازم برای درک یا تقلید مؤثر مکالمات انسانی را نداشتند. با این حال، با ظهور مدلهای زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4، Gemini، Llama و دیگران، یک تغییر پارادایم ایجاد شده است. ما از پاسخهای اسکریپتشده به مکالماتی که به طرز چشمگیری شبیه انسان هستند، حرکت کردهایم و مرزهای جدیدی را در نحوه تعامل کسبوکارها با مشتریان باز میکنیم.
روزهای اولیه توسعه چت بات
چت ربات ها در دوران کودکی خود اساساً مبتنی بر قوانین بودند یا از مدل های ساده هوش مصنوعی استفاده می کردند. آنها بر اساس مجموعه ای از قوانین و پاسخ های از پیش تعریف شده عمل کردند. به عنوان مثال، اگر کاربر یک سوال خاص بپرسد، چت بات با یک پاسخ از پیش تعیین شده پاسخ می دهد. این سیستمها ساده بودند، اما توانایی مدیریت هر چیزی خارج از پایگاه دانش برنامهریزیشدهشان را نداشتند.
محدودیت های چت ربات های اولیه
اشکال عمده آنها عدم درک زمینه ای بود. این چتباتها نمیتوانند تفاوتهای ظریف زبان انسانی را درک کنند، که منجر به جریانهای گفتوگوی سخت و اغلب خستهکننده میشود. حتی برای سادهترین تعاملات، برنامهنویسی دستی گسترده مورد نیاز بود. این سختی مانعی در صنایعی بود که در آن مکالمات ظریف و پویا بسیار مهم هستند، مانند پشتیبانی مشتری یا فروش.
موارد استفاده و صنایع
با وجود این محدودیت ها، چت بات های اولیه جای خود را در بخش های مختلف پیدا کردند. به عنوان مثال، در خدمات مشتری، آنها به سؤالات ساده مانند ساعات کاری یا اطلاعات مکان رسیدگی می کردند. در تجارت الکترونیک، آنها در پرس و جوهای اساسی محصول و ناوبری کمک کردند. این پیادهسازیهای اولیه راه را برای سیستمهای پیچیدهتر هموار کردند، حتی اگر از نظر دامنه و عملکرد محدود بودند.
مقدمه ای بر مدل های زبان بزرگ (LLM)
LLM هایی مانند GPT-4، Falcon، Llama، Gemini و دیگران نشان دهنده جهش قابل توجهی در فناوری هوش مصنوعی هستند. این مدلها بر روی مجموعه دادههای وسیعی از زبان انسانی آموزش داده شدهاند و به آنها امکان میدهد متن را بهگونهای که بسیار شبیه انسان است، درک و تولید کنند. توانایی آنها در درک زمینه، استنتاج معنا و حتی نشان دادن درجه ای از خلاقیت آنها را از پیشینیان خود متمایز می کند.
تمایز از مدل های سنتی
تفاوت اصلی بین LLM ها و مدل های چت بات سنتی در رویکرد آنها به درک زبان است. برخلاف سیستمهای مبتنی بر قانون، LLMها به مسیرهای از پیش تعریفشده متکی نیستند. آنها با در نظر گرفتن زمینه و ظرافت های گفتگو، پاسخ هایی را در زمان واقعی ایجاد می کنند. این انعطاف پذیری امکان تعاملات طبیعی و جذاب تر را فراهم می کند.
مروری بر LLM های قابل توجه
بیایید GPT-4 را به عنوان مثال در نظر بگیریم. این مدل که توسط OpenAI توسعه یافته است، یک مدل تولیدی است که می تواند محتوایی ایجاد کند که اغلب از متن نوشته شده توسط انسان قابل تشخیص نیست. آموزش آن شامل مجموعه داده عظیمی از متن اینترنتی است که به آن امکان می دهد درک وسیعی از زبان و زمینه انسانی داشته باشد. قابلیتهای GPT-4 فرصتهای جدیدی را در توسعه رباتهای چت، از رسیدگی به پرسشهای پیچیده خدمات مشتری گرفته تا مشارکت در گفتگوهای معنادار در دامنههای مختلف، باز کرده است.
در توسعه Chatbot به LLM تغییر دهید
انتقال به استفاده از مدلهای زبان بزرگ (LLM) در توسعه رباتهای گفتگو نشاندهنده تغییر قابل توجهی از سیستمهای مبتنی بر قوانین سنتی است. با LLM ها، نیاز به برنامه نویسی دستی گسترده به شدت کاهش می یابد. در عوض، این مدلها از مجموعه دادههای بزرگ یاد میگیرند و آنها را قادر میسازد تا طیف گستردهای از پرس و جوها را به طور مؤثرتری درک کنند و به آنها پاسخ دهند.
ساده سازی توسعه با هوش مصنوعی پیشرفته
قابل توجه ترین تغییر این است که چگونه LLM ها فرآیند توسعه را ساده می کنند. به عنوان مثال، نظرسنجی انجام شده توسط Salesforce نشان داد که 69 درصد از مصرف کنندگان چت بات ها را ترجیح می دهند برای ارتباط سریع با برندها LLM ها با ارائه پاسخ های سریع و مرتبط با زمینه، این اولویت را به طور موثر برآورده می کنند، وظیفه ای که با مدل های سنتی چالش برانگیز بود.
مدیریت زمینه و حافظه مکالمه
یکی از نقاط قوت کلیدی LLM توانایی آنها در مدیریت زمینه در یک مکالمه است. این یک محدودیت قابل توجه در مدل های قبلی بود، زیرا آنها اغلب مسیر مکالمه را از دست می دادند یا تفاوت های ظریف را درک نمی کردند. با LLM ها، چت بات ها می توانند زمینه را در یک سری از تعاملات حفظ کنند و تجربه کلی کاربر را بهبود بخشند.
میتوانیم به یک ربات چت واتساپ نگاه کنیم که به درخواستهای کاربران به زبان طبیعی پاسخ میدهد. یکی از این نوع در است توسعه توسط Mantra Labs. ربات چت به جای دادن پاسخ های خسته کننده مبتنی بر الگو، از قابلیت های LLM برای ارائه یک تجربه بسیار شخصی به کاربر استفاده می کند.
مزایای چت ربات های مجهز به LLM
چت رباتهای مبتنی بر LLM سطحی از تعامل را ارائه میدهند که به مکالمه انسانی بسیار نزدیکتر است. این فقط یک بهبود کیفی نیست. توسط داده ها پشتیبانی می شود. به عنوان مثال، در گزارشی از IBM، کسبوکارهایی که از هوش مصنوعی مانند LLM برای خدمات مشتری استفاده میکنند، 30 درصد افزایش در امتیاز رضایت مشتری داشتهاند.
برنامه های کاربردی صنعت
این چت بات ها اکنون در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می گیرند. به عنوان مثال، در مراقبت های بهداشتی، آنها به سوالات بیمار و برنامه ریزی قرار ملاقات کمک می کنند. در امور مالی، آنها مشاوره و پشتیبانی شخصی ارائه می کنند. سازگاری LLM ها به آنها اجازه می دهد تا با نیازهای خاص صنعت مطابقت داشته باشند و آنها را به ابزارهای همه کاره در هر بخش تبدیل کند.
مقیاس پذیری و انعطاف پذیری
LLM ها مقیاس پذیری بی نظیری را ارائه می دهند. آنها می توانند تعداد زیادی از تعاملات را به طور همزمان مدیریت کنند، شاهکاری که به منابع قابل توجهی با مدل های سنتی نیاز دارد. این مقیاسپذیری در مدیریت زمانهای اوج مصرف یا افزایش ناگهانی درخواستها، تضمین کیفیت خدمات ثابت بسیار مهم است.
چالش ها و ملاحظات
حریم خصوصی و امنیت داده ها در شرکت ها
در حالی که LLM ها مزایای متعددی را ارائه می دهند، ادغام آنها در تنظیمات سازمانی چالش هایی را ایجاد می کند، به ویژه در مورد امنیت داده ها و انطباق. شرکت ها باید اطمینان حاصل کنند که اجرای این مدل ها با مقررات حفاظت از داده ها مطابقت دارد. ارائهدهندگان ابری مانند AWS و Google Cloud راهحلهایی را ارائه میدهند که این نگرانیها را برطرف میکنند، اما همچنان یک ملاحظه حیاتی برای مشاغل است.
تعمیر و نگهداری فنی و به روز رسانی
نگهداری از چت ربات های LLM پیچیده تر از مدل های سنتی است. آنها نیاز به نظارت و به روز رسانی مداوم برای اطمینان از دقت و ارتباط دارند. این نه تنها شامل تعمیر و نگهداری فنی بلکه شامل آموزش منظم با داده های جدید برای به روز نگه داشتن مدل است.
تعادل هوش مصنوعی و نظارت انسانی
با وجود قابلیت های پیشرفته، LLM ها جایگزینی برای تعامل انسانی نیستند. کسبوکارها باید تعادل مناسبی بین پاسخهای خودکار و مداخله انسانی، بهویژه در موقعیتهای پیچیده یا حساس پیدا کنند.
آینده توسعه چت بات
آینده توسعه ربات چت با LLM ثابت نیست. این یک سفر یادگیری و بهبود مستمر است. همانطور که LLM ها در معرض داده های بیشتر و تعاملات متنوع قرار می گیرند، توانایی آنها در درک و پاسخگویی بیشتر می شود. این ماهیت در حال تکامل LLM ها منجر به تعاملات پیچیده تر و شخصی سازی شده ربات های چت می شود و مرزهای تعامل هوش مصنوعی و انسان را بیشتر می کند.
با نگاهی به آینده، میتوانیم انتظار داشته باشیم که LLMها حتی بیشتر در فرآیندهای تجاری مختلف ادغام شوند. مطالعه ای توسط گارتنر این را پیش بینی می کند تا سال 2022، 70 درصد از کارگران یقه سفید روزانه با پلتفرم های مکالمه تعامل خواهد داشت. این نشان دهنده یک روند رو به رشد به سمت خودکارسازی وظایف معمول و افزایش تعامل مشتری از طریق چت بات های هوشمند است.
تاثیر چت ربات های مبتنی بر LLM گسترده خواهد بود. در بخش هایی مانند خرده فروشی، دستیاران خرید شخصی رایج تر خواهند شد. در پشتیبانی مشتری، رباتهای چت را خواهیم دید که پرس و جوهای پیچیدهتر را با دقت بیشتری مدیریت میکنند. حتی در بخشهایی مانند آموزش و حقوق، چتباتها میتوانند راهنمایی و پشتیبانی شخصی ارائه دهند و تطبیقپذیری LLM را به نمایش بگذارند.
تکامل رباتهای گفتگو از سیستمهای ساده و مبتنی بر قوانین به مدلهای پیچیده و مبتنی بر LLM نقطه عطفی در توسعه هوش مصنوعی است. این پیشرفتها نه تنها فرآیند توسعه رباتهای چت را سادهتر کرده است، بلکه راههای جدیدی را برای افزایش تعامل با مشتری و کارایی تجاری باز کرده است. همانطور که LLM ها به تکامل خود ادامه می دهند، نوید تغییر چشم انداز تعامل دیجیتال را دارند و آن را یکپارچه تر، شخصی تر و تاثیرگذارتر می کنند. سفر توسعه چت بات گواهی هیجان انگیز از پیشرفت های باورنکردنی در زمینه هوش مصنوعی است.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.mantralabsglobal.com/blog/role-of-emotions-in-decision-making-designing-for-the-emotional-brain/
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 01
- 2022
- a
- توانایی
- حساب
- دقت
- در میان
- نشانی
- پیشرفته
- پیشرفت
- مزایای
- ظهور
- نصیحت
- پیش
- AI
- مدل های هوش مصنوعی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- همچنین
- an
- و
- پاسخ
- هر
- هر چیزی
- جدا
- وقت ملاقات
- روش
- هستند
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- AS
- همکاری
- دستیاران
- کمک
- At
- خودکار
- اتوماسیون
- راه ها
- AWS
- حمایت کرد
- برج میزان
- سد
- پایه
- مستقر
- اساسی
- BE
- شدن
- شود
- بوده
- بودن
- میان
- خسته کننده
- مرز
- مغز
- مارک های
- پهن
- کسب و کار
- کسب و کار
- اما
- by
- CAN
- قابلیت های
- موارد
- تهیه کنید
- چالش ها
- به چالش کشیدن
- تغییر دادن
- chatbot
- chatbots
- نزدیک
- ابر
- مشترک
- ارتباط
- پیچیده
- انطباق
- درک
- نگرانی ها
- انجام
- توجه
- استوار
- مصرف کنندگان
- محتوا
- زمینه
- متنی
- ادامه دادن
- مداوم
- گفتگو
- محاورهای
- گفتگو
- ایجاد
- خلاقیت
- بحرانی
- بسیار سخت
- جاری
- مشتری
- نامزدی مشتری
- رضایت مشتری
- خدمات مشتری
- پشتیبانی مشتریان
- مشتریان
- روزانه
- داده ها
- حفاظت از داده ها
- امنیت داده ها
- مجموعه داده ها
- روز
- تصمیم گیری
- درجه
- طراحی
- توسعه
- پروژه
- تفاوت
- دیجیتال
- دنیای دیجیتال
- مختلف
- حوزه
- آیا
- به شدت
- پویا
- تجارت الکترونیک
- پیش از آن
- در اوایل
- آموزش
- به طور موثر
- بهره وری
- موثر
- احساسات
- را قادر می سازد
- تعامل
- نامزدی
- جذاب
- افزایش
- افزایش
- عظیم
- اطمینان حاصل شود
- حصول اطمینان از
- سرمایه گذاری
- شرکت
- حتی
- تکامل
- تکامل یابد
- در حال تحول
- مثال
- مهیج
- نمایش دادن
- انتظار
- تجربه
- قرار گرفتن در معرض
- وسیع
- چهره
- ناموفق
- گسترده
- شاهکار
- رشته
- سرمایه گذاری
- پیدا کردن
- انعطاف پذیری
- جریانها
- برای
- یافت
- از جانب
- مرز
- خسته کننده، اذیت کننده
- قابلیت
- بیشتر
- آینده
- گارتنر
- برج جوزا
- تولید می کنند
- تولید می کند
- مولد
- دادن
- گوگل
- Google Cloud
- بیشتر
- در حال رشد
- راهنمایی
- دسته
- اداره
- آیا
- بهداشت و درمان
- به شدت
- نگه داشتن
- ساعت ها
- چگونه
- اما
- HTTPS
- انسان
- آی بی ام
- if
- تأثیر
- تأثیرگذار
- پیاده سازی
- پیاده سازی ها
- بهبود
- بهبود
- in
- افزایش
- به طور فزاینده
- باور نکردنی
- نشان داد
- نشان می دهد
- لوازم
- صنعت
- اطلاعات
- سوالات
- نمونه
- در عوض
- یکپارچه
- ادغام
- اطلاعات
- هوشمند
- تعامل
- اثر متقابل
- فعل و انفعالات
- اینترنت
- مداخله
- به
- گرفتار
- IT
- ITS
- سفر
- تنها
- نگاه داشتن
- کلید
- نوع
- دانش
- عدم
- چشم انداز
- زبان
- بزرگ
- رهبری
- برجسته
- پرش
- یاد گرفتن
- یادگیری
- قانونی
- سطح
- نهفته است
- پسندیدن
- محدودیت
- محدودیت
- محدود شده
- لینک
- پشم لاما
- LLM
- محل
- نگاه کنيد
- از دست رفته
- ساخته
- حفظ
- نگهداری
- عمده
- ساخت
- سرود
- کتابچه راهنمای
- معنی
- معنی دار
- مرحله مهمی از زندگی
- مدل
- مدل
- مدرن
- نظارت بر
- بیش
- اکثر
- نقل مکان کرد
- بسیار
- باید
- طبیعی
- طبیعت
- جهت یابی
- نیاز
- ضروری
- نیازهای
- جدید
- قابل توجه
- تازگی
- اکنون
- تفاوت های ظریف
- عدد
- متعدد
- of
- ارائه
- غالبا
- on
- یک بار
- ONE
- فقط
- OpenAI
- باز
- افتتاح
- عمل
- or
- دیگران
- خارج از
- روی
- به طور کلی
- نمونه
- ویژه
- گذشته
- مسیرها
- بیمار
- اوج
- شخصی
- محل
- سیستم عامل
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- به شمار
- فرصت
- از پیش تعریف شده
- پیش بینی می کند
- ترجیح می دهند
- در درجه اول
- اصلی
- خلوت
- حریم خصوصی و امنیت
- روند
- فرآیندهای
- محصول
- برنامهریزی شده
- وعده
- حفاظت
- ارائه
- ارائه دهندگان
- ارائه
- هل دادن
- کیفی
- کیفیت
- نمایش ها
- سوال
- سریع
- محدوده
- زمان واقعی
- کاهش
- پالوده
- با توجه
- منظم
- مقررات
- ربط
- مربوط
- تکیه
- تکیه بر
- بقایای
- جایگزینی
- گزارش
- نشان دادن
- نیاز
- منابع
- پاسخ
- پاسخ
- خرده فروشی
- راست
- سفت و محکم
- نقش
- روال
- قوانین
- حراجی
- salesforce
- رضایت
- دید
- مقیاس پذیری
- زمان بندی
- حوزه
- بدون درز
- بخش
- بخش ها
- تیم امنیت لاتاری
- دیدن
- حساس
- سلسله
- سرویس
- تنظیم
- مجموعه
- تنظیمات
- تغییر
- خريد كردن
- نمایشگاه
- قابل توجه
- ساده
- ساده کردن
- به طور همزمان
- شرایط
- مزایا
- مصنوعی
- پیچیدگی
- خاص
- ایستا
- ساده
- ساده
- نقاط قوت
- قدم می گذارد
- مهاجرت تحصیلی
- چنین
- ناگهانی
- پشتیبانی
- موج می زند
- بررسی
- سیستم های
- طراحی شده
- گرفتن
- مصرف
- کار
- وظایف
- فنی
- پیشرفته
- قالب
- اراده
- متن
- نسبت به
- که
- La
- منظره
- شان
- آنها
- اینها
- آنها
- این
- اگر چه؟
- از طریق
- زمان
- بار
- به
- ابزار
- طرف
- مسیر
- سنتی
- آموزش دیده
- آموزش
- تبدیل شدن
- انتقال
- روند
- همه جا
- فهمیدن
- درک
- بر خلاف
- بی همتا
- به روز رسانی
- استفاده
- کاربر
- سابقه کاربر
- استفاده
- با استفاده از
- مختلف
- وسیع
- همه کاره
- تطبیق پذیری
- بسیار
- بود
- مسیر..
- we
- بود
- واتساپ
- وسیع
- دامنه گسترده
- اراده
- با
- در داخل
- جهان
- خواهد بود
- زفیرنت