Chatboty, niegdyś nowość w cyfrowym świecie, stały się wszechobecne w nowoczesnych przedsiębiorstwach. To nie tylko asystenci cyfrowi; są nową twarzą interakcji z klientami, sprzedaży i obsługi. W przeszłości rozwój chatbotów był ograniczony przez ówczesną technologię, opierając się w dużej mierze na systemach opartych na regułach, które często były sztywne i brakowało im wyrafinowania, aby skutecznie rozumieć ludzką rozmowę lub naśladować ją. Jednak wraz z pojawieniem się modeli wielkojęzycznych (LLM), takich jak GPT-4, Gemini, Lama i innych, nastąpiła zmiana paradygmatu. Przeszliśmy od odpowiedzi opartych na scenariuszu na rzecz rozmów imponująco przypominających ludzkie, otwierając nowe możliwości w zakresie interakcji firm z klientami.
Początki rozwoju Chatbota
W początkach chatboty opierały się głównie na regułach lub korzystały z prostych modeli sztucznej inteligencji. Działali w oparciu o zestaw predefiniowanych zasad i reakcji. Na przykład, jeśli użytkownik zadał konkretne pytanie, chatbot odpowiedziałby wcześniej zapisaną odpowiedzią. Systemy te były proste, ale brakowało im możliwości obsługi czegokolwiek poza zaprogramowaną bazą wiedzy.
Ograniczenia wczesnych chatbotów
Główną wadą był brak zrozumienia kontekstu. Te chatboty nie były w stanie zrozumieć niuansów ludzkiego języka, co prowadziło do sztywnego i często frustrującego toku rozmów. Nawet najprostsze interakcje wymagały obszernego, ręcznego pisania skryptów. Ta sztywność stanowiła barierę w branżach, w których kluczowe znaczenie mają szczegółowe i dynamiczne rozmowy, np. obsługa klienta lub sprzedaż.
Przypadki użycia i branże
Pomimo tych ograniczeń wczesne chatboty znalazły swoje miejsce w różnych sektorach. Na przykład w dziale obsługi klienta obsługiwali proste zapytania, takie jak godziny pracy lub informacje o lokalizacji. W e-commerce pomagali w podstawowych zapytaniach produktowych i nawigacji. Te wczesne wdrożenia utorowały drogę bardziej wyrafinowanym systemom, mimo że miały ograniczony zakres i funkcjonalność.
Wprowadzenie do modeli wielkojęzykowych (LLM)
LLM, takie jak GPT-4, Falcon, Lama, Gemini i inne, stanowią znaczący krok w technologii sztucznej inteligencji. Modele te są szkolone na ogromnych zbiorach danych dotyczących ludzkiego języka, co pozwala im rozumieć i generować tekst w sposób niezwykle ludzki. Ich zdolność rozumienia kontekstu, wnioskowania o znaczeniu, a nawet wykazywania pewnego stopnia kreatywności odróżnia ich od swoich poprzedników.
Wyróżnienie od tradycyjnych modeli
Podstawowa różnica między LLM a tradycyjnymi modelami chatbotów polega na ich podejściu do rozumienia języka. W przeciwieństwie do systemów opartych na regułach, LLM nie opierają się na z góry zdefiniowanych ścieżkach. Generują odpowiedzi w czasie rzeczywistym, biorąc pod uwagę kontekst i subtelności rozmowy. Ta elastyczność pozwala na bardziej naturalne i wciągające interakcje.
Przegląd znanych LLM
Weźmy jako przykład GPT-4. Jest to model generatywny, opracowany przez OpenAI, umożliwiający tworzenie treści często nieodróżnialnych od tekstu pisanego przez człowieka. Szkolenie obejmowało ogromny zbiór danych zawierających teksty internetowe, co umożliwiło mu szerokie zrozumienie ludzkiego języka i kontekstu. Możliwości GPT-4 otworzyły nowe możliwości w rozwoju chatbota, od obsługi złożonych zapytań związanych z obsługą klienta po angażowanie się w znaczące rozmowy w różnych domenach.
Przejdź na LLM w rozwoju Chatbota
Przejście na wykorzystanie modeli dużych języków (LLM) w rozwoju chatbotów oznacza znaczące odejście od tradycyjnych systemów opartych na regułach. Dzięki LLM potrzeba obszernego ręcznego pisania skryptów jest drastycznie zmniejszona. Zamiast tego modele te uczą się na podstawie dużych zbiorów danych, co pozwala im skuteczniej rozumieć szeroki zakres zapytań i odpowiadać na nie.
Uproszczenie programowania dzięki zaawansowanej sztucznej inteligencji
Najbardziej zauważalną zmianą jest uproszczenie procesu rozwoju przez LLM. Wskazała na to chociażby ankieta przeprowadzona przez Salesforce 69% konsumentów woli chatboty do szybkiej komunikacji z markami. LLM skutecznie zaspokajają te preferencje, zapewniając szybkie i odpowiednie do kontekstu odpowiedzi, co było wyzwaniem w przypadku tradycyjnych modeli.
Obsługa kontekstu i pamięć konwersacyjna
Jedną z kluczowych zalet LLM jest ich zdolność do obsługi kontekstu w rozmowie. Było to istotne ograniczenie we wcześniejszych modelach, gdyż często gubiły one wątek rozmowy lub nie rozumiały niuansów. Dzięki LLM chatboty mogą utrzymywać kontekst w serii interakcji, poprawiając ogólne wrażenia użytkownika.
Możemy przyjrzeć się chatbotowi WhatsApp, który generuje odpowiedzi na zapytania użytkowników w języku naturalnym. Jeden taki rodzaj jest dostępny opracowany przez Mantra Labs. Zamiast dawać nudne odpowiedzi oparte na szablonach, chatbot wykorzystuje możliwości LLM, aby zapewnić użytkownikowi bardzo spersonalizowane doświadczenie.
Zalety chatbotów zasilanych LLM
Chatboty zasilane LLM oferują poziom interakcji znacznie bliższy ludzkiej rozmowie. Nie jest to tylko poprawa jakościowa; jest poparte danymi. Na przykład z raportu IBM wynika, że firmy korzystające ze sztucznej inteligencji, takiej jak LLM, do obsługi klienta, odnotowały 30% wzrost poziomu zadowolenia klientów.
Aplikacje branżowe
Te chatboty są obecnie wykorzystywane w różnych branżach. Na przykład w służbie zdrowia pomagają przy zapytaniach pacjentów i planowaniu wizyt. W finansach zapewniają spersonalizowane porady i wsparcie. Możliwość adaptacji LLM pozwala na dostosowanie ich do konkretnych potrzeb branżowych, co czyni je wszechstronnymi narzędziami w każdym sektorze.
Skalowalność i elastyczność
LLM zapewniają niezrównaną skalowalność. Mogą obsługiwać ogromną liczbę interakcji jednocześnie, co w przypadku tradycyjnych modeli wymagałoby znacznych zasobów. Ta skalowalność ma kluczowe znaczenie w obsłudze okresów szczytu lub nagłego wzrostu liczby zapytań, zapewniając stałą jakość usług.
Wyzwania i rozważania
Prywatność i bezpieczeństwo danych w przedsiębiorstwach
Chociaż LLM oferują liczne korzyści, ich integracja ze środowiskiem korporacyjnym stwarza wyzwania, szczególnie w zakresie bezpieczeństwa danych i zgodności. Przedsiębiorstwa muszą zapewnić, że wdrażanie tych modeli jest zgodne z przepisami o ochronie danych. Dostawcy usług w chmurze, tacy jak AWS i Google Cloud, oferują rozwiązania, które rozwiązują te problemy, ale pozostaje to kwestią o kluczowym znaczeniu dla firm.
Konserwacja techniczna i aktualizacje
Utrzymanie chatbotów zasilanych LLM jest bardziej złożone niż w przypadku tradycyjnych modeli. Wymagają ciągłego monitorowania i aktualizacji, aby zapewnić dokładność i przydatność. Obejmuje to nie tylko konserwację techniczną, ale także regularne szkolenia z nowymi danymi, aby zachować aktualność modelu.
Równowaga między sztuczną inteligencją a nadzorem człowieka
Pomimo swoich zaawansowanych możliwości, LLM nie zastępują interakcji międzyludzkich. Firmy muszą znaleźć właściwą równowagę między automatycznymi reakcjami a interwencją człowieka, szczególnie w złożonych lub wrażliwych sytuacjach.
Przyszłość rozwoju Chatbota
Przyszłość rozwoju chatbotów z LLM nie jest statyczna; to podróż polegająca na ciągłym uczeniu się i doskonaleniu. W miarę jak osoby LLM mają kontakt z większą liczbą danych i różnorodnymi interakcjami, ich zdolność rozumienia i reagowania staje się coraz bardziej wyrafinowana. Ta ewoluująca natura LLM doprowadzi do bardziej wyrafinowanych i spersonalizowanych interakcji z chatbotami, jeszcze bardziej przesuwając granice interakcji AI-człowiek.
Patrząc w przyszłość, możemy spodziewać się, że LLM staną się jeszcze bardziej zintegrowane z różnymi procesami biznesowymi. Przewiduje to badanie Gartnera do 2022 r. 70% pracowników umysłowych będzie codziennie wchodzić w interakcję z platformami konwersacyjnymi. Wskazuje to na rosnący trend w kierunku automatyzacji rutynowych zadań i zwiększania zaangażowania klientów poprzez inteligentne chatboty.
Wpływ chatbotów opartych na LLM będzie dalekosiężny. W sektorach takich jak handel detaliczny spersonalizowani asystenci zakupowi staną się coraz bardziej powszechni. W obsłudze klienta zobaczymy chatboty obsługujące coraz bardziej złożone zapytania z większą dokładnością. Nawet w sektorach takich jak edukacja i prawo chatboty mogą oferować spersonalizowane wskazówki i wsparcie, pokazując wszechstronność LLM.
Ewolucja chatbotów od prostych systemów opartych na regułach do wyrafinowanych modeli opartych na LLM stanowi znaczący kamień milowy w rozwoju sztucznej inteligencji. Postępy te nie tylko usprawniły proces tworzenia chatbota, ale także otworzyły nowe możliwości usprawnienia interakcji z klientami i zwiększenia wydajności biznesowej. W miarę ewolucji LLM obiecują przekształcenie krajobrazu interakcji cyfrowych, czyniąc go bardziej płynnym, spersonalizowanym i wpływowym. Podróż w kierunku rozwoju chatbota jest ekscytującym świadectwem niesamowitych postępów, jakie poczyniono w dziedzinie sztucznej inteligencji.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://www.mantralabsglobal.com/blog/role-of-emotions-in-decision-making-designing-for-the-emotional-brain/
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $W GÓRĘ
- 01
- 2022
- a
- zdolność
- Konto
- precyzja
- w poprzek
- adres
- zaawansowany
- zaliczki
- Zalety
- nadejście
- Rada
- przed
- AI
- Modele AI
- Pozwalać
- pozwala
- również
- an
- i
- odpowiedź
- każdy
- wszystko
- osobno
- spotkanie
- podejście
- SĄ
- sztuczny
- sztuczna inteligencja
- AS
- pomagać
- asystenci
- wspiera
- At
- zautomatyzowane
- automatyzacja
- aleje
- AWS
- poparła
- Bilans
- bariera
- baza
- na podstawie
- podstawowy
- BE
- stają się
- staje się
- być
- jest
- pomiędzy
- Nudny
- Granice
- Mózg
- marek
- szeroki
- biznes
- biznes
- ale
- by
- CAN
- możliwości
- Etui
- zaopatrywać
- wyzwania
- wyzwanie
- zmiana
- chatbot
- nasze chatboty
- bliższy
- Chmura
- wspólny
- Komunikacja
- kompleks
- spełnienie
- zrozumieć
- Obawy
- przeprowadzone
- wynagrodzenie
- zgodny
- Konsumenci
- zawartość
- kontekst
- kontekstowy
- kontynuować
- ciągły
- Rozmowa
- konwersacyjny
- rozmowy
- Stwórz
- kreatywność
- krytyczny
- istotny
- Aktualny
- klient
- Zaangażowanie klienta
- Zadowolenie klienta
- Obsługa klienta
- Obsługa klienta
- Klientów
- codziennie
- dane
- Ochrona danych
- bezpieczeństwo danych
- zbiory danych
- Dni
- Podejmowanie decyzji
- Stopień
- projektowanie
- rozwinięty
- oprogramowania
- różnica
- cyfrowy
- cyfrowy świat
- inny
- domeny
- nie
- drastycznie
- dynamiczny
- e-commerce
- Wcześniej
- Wcześnie
- Edukacja
- faktycznie
- efektywność
- skutecznie
- emocje
- umożliwiając
- zobowiązany
- zaręczynowy
- ujmujący
- wzmocnione
- wzmocnienie
- ogromny
- zapewnić
- zapewnienie
- Enterprise
- przedsiębiorstwa
- Parzyste
- ewolucja
- ewoluuje
- ewoluuje
- przykład
- ekscytujący
- pokazać
- oczekiwać
- doświadczenie
- narażony
- rozległy
- Twarz
- Failed
- dalekosiężny
- wyczyn
- pole
- finansować
- Znajdź
- Elastyczność
- Przepływy
- W razie zamówieenia projektu
- znaleziono
- od
- Frontiers
- frustrujące
- Funkcjonalność
- dalej
- przyszłość
- Gartner
- Gemini
- Generować
- generuje
- generatywny
- Dający
- Google Cloud
- większy
- Rozwój
- poradnictwo
- uchwyt
- Prowadzenie
- Have
- opieki zdrowotnej
- ciężko
- przytrzymaj
- GODZINY
- W jaki sposób
- Jednak
- HTTPS
- człowiek
- IBM
- if
- Rezultat
- wpływowy
- realizacja
- wdrożenia
- poprawa
- poprawy
- in
- Zwiększać
- coraz bardziej
- niewiarygodny
- wskazany
- wskazuje
- przemysłowa
- przemysł
- Informacja
- Zapytania
- przykład
- zamiast
- zintegrowany
- Integracja
- Inteligencja
- Inteligentny
- interakcji
- wzajemne oddziaływanie
- Interakcje
- Internet
- interwencja
- najnowszych
- zaangażowany
- IT
- JEGO
- podróż
- właśnie
- Trzymać
- Klawisz
- Uprzejmy
- wiedza
- Brak
- krajobraz
- język
- duży
- prowadzić
- prowadzący
- Skakać
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Regulamin
- poziom
- leży
- lubić
- ograniczenie
- Ograniczenia
- Ograniczony
- Lama
- LLM
- lokalizacja
- Popatrz
- stracił
- zrobiony
- utrzymać
- konserwacja
- poważny
- Dokonywanie
- Mantra
- podręcznik
- znaczenie
- wymowny
- kamień milowy
- model
- modele
- Nowoczesne technologie
- monitorowanie
- jeszcze
- większość
- przeniósł
- dużo
- musi
- Naturalny
- Natura
- Nawigacja
- Potrzebować
- potrzebne
- wymagania
- Nowości
- dostojnik
- nowość
- już dziś
- zacienienie
- numer
- liczny
- of
- oferta
- często
- on
- pewnego razu
- ONE
- tylko
- OpenAI
- otwierany
- otwarcie
- eksploatowane
- or
- Pozostałe
- zewnętrzne
- koniec
- ogólny
- paradygmat
- szczególnie
- Przeszłość
- ścieżki
- pacjent
- Szczyt
- Personalizowany
- Miejsce
- Platformy
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- stwarza
- możliwości
- predefiniowane
- Prognozy
- woleć
- głównie
- pierwotny
- prywatność
- Prywatność i bezpieczeństwo
- wygląda tak
- procesów
- Produkt
- zaprogramowany
- obietnica
- ochrona
- zapewniać
- dostawców
- że
- Popychanie
- jakościowy
- jakość
- zapytania
- pytanie
- Szybki
- zasięg
- w czasie rzeczywistym
- Zredukowany
- rafinowany
- w sprawie
- regularny
- regulamin
- mających znaczenie
- polegać
- opierając się
- szczątki
- wymiana
- raport
- reprezentować
- wymagać
- Zasoby
- Odpowiadać
- Odpowiedzi
- detaliczny
- prawo
- sztywny
- Rola
- rutyna
- reguły
- sole
- sprzedawca
- klientów
- zobaczył
- Skalowalność
- szeregowanie
- zakres
- bezszwowy
- sektor
- Sektory
- bezpieczeństwo
- widzieć
- wrażliwy
- Serie
- usługa
- zestaw
- Zestawy
- w panelu ustawień
- przesunięcie
- Zakupy
- ściąganie
- znaczący
- Prosty
- upraszczać
- jednocześnie
- sytuacje
- Rozwiązania
- wyrafinowany
- sofistyka
- specyficzny
- statyczny
- bezpośredni
- usprawniony
- silne strony
- kroczy
- Badanie
- taki
- nagły
- wsparcie
- Udary
- Badanie
- systemy
- dostosowane
- Brać
- biorąc
- Zadanie
- zadania
- Techniczny
- Technologia
- szablon
- testament
- XNUMX
- niż
- że
- Połączenia
- Krajobraz
- ich
- Im
- Te
- one
- to
- chociaż?
- Przez
- czas
- czasy
- do
- narzędzia
- w kierunku
- śledzić
- tradycyjny
- przeszkolony
- Trening
- transformatorowy
- przejście
- Trend
- wszechobecny
- zrozumieć
- zrozumienie
- w odróżnieniu
- niezrównany
- aktualizowanie
- używany
- Użytkownik
- Doświadczenie użytkownika
- zastosowania
- za pomocą
- różnorodny
- Naprawiono
- wszechstronny
- wszechstronność
- początku.
- była
- Droga..
- we
- były
- szeroki
- Szeroki zasięg
- będzie
- w
- w ciągu
- świat
- by
- zefirnet