संवादी एआई का टाइम-टू-मार्केट: क्या चैटबॉट इसके लायक हैं?

सामग्री
-क्यों कुछ संवादात्मक एआई प्रोजेक्ट लॉन्च होने में बहुत अधिक समय लेते हैं
-मशीन लर्निंग चैटबॉट क्यों विफल हो जाते हैं?
-जीरो-ट्रेनिंग एआई: चैटबॉट को जल्दी से कैसे लॉन्च करें
-तो... क्या चैटबॉट काफी प्रभावी हैं?

एक नए संवादी एआई प्रोजेक्ट की कल्पना करते समय जो पहला प्रश्न उठता है, वह यह है कि इसे बनाने और चलाने में कितना समय लगेगा। 

जब चैटबॉट समाधानों की बात आती है तो कुछ लोग कार्यान्वयन के समय को कम आंकते हैं, लेकिन साथ ही, अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय भी। हालांकि निवेश पर लाभ (आरओआई) हमेशा एक प्रमुख मीट्रिक होता है, अगर आपकी परियोजना को पूरी तरह से काम करने में महीनों या एक साल का समय लगता है, तो निवेश का मूल्य घट सकता है। 

एक धीमा समय-से-बाजार निश्चित रूप से अपनी सफलता बना या बिगाड़ सकता है।

कुछ संवादात्मक AI प्रोजेक्ट लॉन्च होने में बहुत अधिक समय क्यों लेते हैं?

कई कारण हैं कि क्यों कुछ AI प्रोजेक्ट वांछित परिणाम देने में अपेक्षा से अधिक समय लेते हैं। 

पहला: चैटबॉट प्रोजेक्ट प्लानिंग

जबकि कुछ ग्राहकों के पास पहले से ही एक डिज़ाइन की गई कार्यान्वयन योजना हो सकती है जो परियोजना के प्रभारी टीम, बजट, लक्ष्यों और अपेक्षित परिणामों को परिभाषित करती है, कुछ अन्य सॉफ्टवेयर खरीदने के बाद ही इसके बारे में सोचना शुरू करते हैं। यह कुछ वास्तविक परिणाम देखने तक समय बढ़ाता है।

दूसरा: चैटबॉट के लिए समर्थन सामग्री

इनमें अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न, उत्तर, वार्तालाप प्रवाह और अन्य सामग्री स्रोत शामिल हो सकते हैं। आपके पास एक बहुत ही मजबूत संवादी एआई समाधान हो सकता है, लेकिन यदि आपने अपने उपयोगकर्ताओं के सामान्य प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कोई सामग्री नहीं बनाई है, तो यह सब कुछ नहीं है।

तीसरा, और सबसे महत्वपूर्ण: प्रौद्योगिकी ही।

दृष्टिकोण के आधार पर आपका संवादी ए.आई. उपयोग करता है, तो आपकी परियोजना को अच्छे मानकों पर ठीक से काम करने में कम या ज्यादा समय लग सकता है। इसलिए आपको यह जानने की जरूरत है कि बाजार में विभिन्न संवादी एआई प्रौद्योगिकियों से क्या उम्मीद की जाए। हम उनका विश्लेषण नीचे करेंगे।

तो क्या चैटबॉट वास्तव में निवेश और समय के लायक हैं? 

कुछ चुनौतियों का सामना करने के बावजूद, बहुत कम ही कोई कंपनी यह तय करेगी कि चैटबॉट निवेश के लायक नहीं है। वर्तमान स्वयं-सेवा दरें 90% तक पहुंच सकती हैं, लेकिन अत्यधिक अनुकूलित चैटबॉट के साथ भी, वार्तालाप एआई आसानी से 40-50% प्रश्नों का उत्तर स्वयं ही दे सकता है। 

मशीन लर्निंग चैटबॉट क्यों विफल हो जाते हैं?

चैटबॉट के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे आम तकनीकों में से एक है मशीन लर्निंग, जो प्रश्नों को हल करने के लिए एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण लेता है। 

इसका मतलब है कि चैटबॉट या वर्चुअल असिस्टेंट केवल तभी किसी प्रश्न का उत्तर दे पाएंगे, जब उन्होंने पहले भी ऐसा ही अनुरोध देखा हो। यही कारण है कि चैटबॉट को डेटा, यानी विभिन्न वाक्यांशों और ग्राहक अनुरोधों के उच्चारण के साथ फीड करने की आवश्यकता होती है। इसे हम कहते हैं'प्रशिक्षण' एआई.

मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है, ताकि एल्गोरिदम सांख्यिकीय रूप से यह तय कर सके कि किसी विशिष्ट प्रश्न का उत्तर कैसे दिया जाए। पिछले कुछ वर्षों के दौरान, मशीन लर्निंग का प्रचार और वादे इस जबरदस्त मुद्दे को हल करने में कामयाब नहीं हुए। अच्छे परिणाम देने के लिए, ग्राहकों को बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है।

जब हमारे पास यह डेटा उपलब्ध नहीं होता है, तो मशीन लर्निंग द्वारा संचालित चैटबॉट में संदर्भ की कमी होती है, और यह नहीं जानते कि अस्पष्टता को कैसे हल किया जाए, जिससे उपयोगकर्ताओं के बीच उप-परिणाम और निराशा होती है। 

साथ ही, प्रशिक्षण के लिए बहुत समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है: मशीन लर्निंग इंजीनियर, और हफ्तों और हफ्तों के क्यूरेटिंग डेटा ताकि समाधान सटीकता के साथ अनुरोधों का जवाब देना शुरू कर सके।

जीरो-ट्रेनिंग एआई: चैटबॉट को जल्दी से कैसे लॉन्च करें

'प्रशिक्षण' की समस्या से निपटने के लिए, कुछ संवादी एआई समाधानों ने विभिन्न दृष्टिकोणों पर दांव लगाने का विकल्प चुना है। 

लक्ष्य? लंबी ट्रेनिंग को खत्म करने के लिए, और चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट और अन्य कन्वर्सेशनल एआई प्रोजेक्ट्स के लिए मार्केट-टू-मार्केट को गति देना। साथ ही, उपयोगकर्ता के जीवन को आसान बनाने और संभावित नए उच्चारणों की तलाश के अनुमान को कम करने के लिए। 

न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई एक हाइब्रिड दृष्टिकोण है जो उपयोगकर्ता की क्वेरी और इरादे के बीच संबंध स्थापित करने के लिए सिमेंटिक संबंधों का उपयोग करता है। 

मान लें कि हम दौड़ते हैं a बीमा कंपनी और हम मौजूदा और संभावित ग्राहकों की सहायता के लिए एक चैटबॉट स्थापित कर रहे हैं। अगर हमें बीमा की आवश्यकता है, तो हम जा सकते हैं और पूछ सकते हैं कि 'मैं अपनी संपत्ति का बीमा करना चाहता हूं' या 'मुझे गृह बीमा की आवश्यकता है' या यहां तक ​​कि 'मैं अपने घर को चोरों से कैसे बचा सकता हूं'। 

बीमाकर्ता इन सभी सवालों का एक ही जवाब के साथ जवाब देना चाहेगा, उपयोगकर्ताओं को होम इंश्योरेंस चुनने के लिए मार्गदर्शन कर सकता है जो उन्हें सबसे अच्छा फिट बैठता है, हालांकि, हम यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि हमें सभी संभावित वाक्यांशों की कल्पना नहीं करनी है?

इनबेंटा का न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई a . के साथ आता है पूर्व-प्रशिक्षित शब्दावली जो 'संपत्ति' को 'घर' या 'घर' के साथ-साथ 'बीमा' के साथ 'बीमा' और यहां तक ​​कि 'रक्षा' करने में सक्षम है। इस तरह, चैटबॉट सही उत्तर ढूंढ सकता है, भले ही इन तीन प्रश्नों में से किसी एक का उपयोग बिना किसी प्रशिक्षण के किया गया हो। 

इसके अलावा, हम पहले दिन से ही परिणाम प्रदान करते हुए, उपयोगकर्ताओं के व्यवहार से सीखने के लिए मशीन लर्निंग की कुछ परतें जोड़ते हैं।

तो... क्या चैटबॉट काफी प्रभावी हैं?

छोटा जवाब हां है। चैटबॉट आपकी टीमों के प्रदर्शन को भारी रूप से प्रभावित कर सकते हैं, जिससे उन्हें जटिल अनुरोधों पर ध्यान केंद्रित करने का समय मिलता है, जबकि अनुरोधों के एक बड़े हिस्से को स्वचालित करते हैं और आपके ग्राहक अनुरोधों के 90% तक का जवाब देते हैं।

हालाँकि, यदि आप चाहते हैं कि वे पहले दिन से ही प्रभावी हों, तो आप शायद एक ऐसी तकनीक का चयन करना चाहते हैं जो पहले से ही प्रशिक्षित हो, बिना टन डेटा की आवश्यकता के उत्तर दे सके और प्रश्नों के पीछे के संदर्भ और वास्तविक इरादे को समझने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हो। 

यदि आप इसे आजमाना चाहते हैं, 14-दिवसीय नि:शुल्क परीक्षण के लिए यहां पंजीकरण करें और शून्य-प्रशिक्षण एआई के चमत्कारों की खोज करें।

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