Creșteți-vă asistenții cu autoservire cu noile funcții AI generative în Amazon Lex | Amazon Web Services

În această postare, vorbim despre modul în care IA generativă schimbă industria AI conversațională, oferind noi experiențe pentru clienți și constructori de bot și noile funcții din Amazon Lex care profită de aceste progrese.

Pe măsură ce cererea pentru IA conversațională continuă să crească, dezvoltatorii caută modalități de a-și îmbunătăți chatbot-ii cu interacțiuni asemănătoare oamenilor și capabilități avansate, cum ar fi gestionarea întrebărilor frecvente. Descoperirile recente în IA generativă duc la îmbunătățiri semnificative în înțelegerea limbajului natural care fac sistemele conversaționale mai inteligente. Antrenând modele mari de rețele neuronale pe seturi de date cu trilioane de jetoane, cercetătorii AI au dezvoltat tehnici care le permit roboților să înțeleagă întrebări mai complexe, să ofere răspunsuri nuanțate și mai naturale cu sunet uman și să trateze o gamă largă de subiecte. Cu aceste noi inovații AI generative, puteți crea asistenți virtuali care se simt mai naturali, intuitivi și mai folositori în timpul interacțiunilor cu autoservire bazate pe text sau voce. Progresul rapid în AI generativă aduce chatbot-urile automate și asistenții virtuali mult mai aproape de obiectivul de a avea conversații cu adevărat inteligente și care să curgă liber. Odată cu progresele ulterioare în tehnicile de învățare profundă și de rețele neuronale, sistemele conversaționale sunt pe cale să devină și mai flexibile, mai identificabile și mai asemănătoare oamenilor. Această nouă generație de asistenți bazați pe inteligență artificială poate oferi experiențe de autoservire perfecte într-o multitudine de cazuri de utilizare.

Cum Amazon Bedrock schimbă peisajul AI conversațional

Amazon Bedrock este o modalitate ușor de utilizat de a construi și scala aplicații AI generative cu modele fundamentale (FM). Amazon Bedrock oferă o gamă largă de FM de la furnizori de top, astfel încât clienții AWS au flexibilitate și opțiune de a folosi cele mai bune modele pentru cazul lor specific de utilizare.

În lumea cu ritm rapid de astăzi, ne așteptăm la un serviciu rapid și eficient pentru clienți de la fiecare afacere. Cu toate acestea, furnizarea de servicii excelente pentru clienți poate fi o provocare semnificativă atunci când volumul de întrebări depășește resursele umane angajate pentru a le rezolva. Companiile pot depăși această provocare în mod eficient, oferind, în același timp, servicii personalizate pentru clienți, profitând de progresele în IA generativă alimentată de modele lingvistice mari (LLM).

De-a lungul anilor, AWS a investit în democratizarea accesului la și amplificarea înțelegerii AI, învățarea automată (ML) și AI generativă. LLM-urile pot fi extrem de utile în centrele de contact, oferind răspunsuri automate la întrebările frecvente, analizând sentimentele clienților și intențiile de a direcționa apelurile în mod corespunzător, generând rezumate ale conversațiilor pentru a ajuta agenții și chiar generând automat e-mailuri sau răspunsuri prin chat la întrebările obișnuite ale clienților. Prin gestionarea sarcinilor repetitive și obținerea de informații din conversații, LLM-urile permit agenților centrului de contact să se concentreze pe furnizarea de valoare mai mare prin servicii personalizate și rezolvarea problemelor complexe.

Îmbunătățirea experienței clienților cu întrebări frecvente conversaționale

Inteligența artificială generativă are un potențial extraordinar de a oferi răspunsuri rapide și de încredere la întrebările frecvent adresate clienților într-o manieră conversațională. Cu acces la surse de cunoștințe autorizate și LLM-uri, robotul dvs. existent Amazon Lex poate oferi răspunsuri utile, naturale și precise la întrebările frecvente, mergând dincolo de dialogul orientat către sarcini. Abordarea noastră Retrieval Augmented Generation (RAG) permite lui Amazon Lex să valorifice atât amploarea cunoștințelor disponibile în depozite, cât și fluența LLM-urilor. Poți pur și simplu să-ți pui întrebarea într-un limbaj liber, conversațional și să primești un răspuns natural, personalizat în câteva secunde. Noua funcție de întrebări frecvente conversaționale din Amazon Lex permite dezvoltatorilor de bot și designerilor de conversații să se concentreze pe definirea logicii de afaceri, mai degrabă decât pe proiectarea fluxurilor de conversații exhaustive bazate pe întrebări frecvente în cadrul unui bot.

Introducem un QnAIntent încorporat care utilizează un LLM pentru a interoga o sursă de cunoștințe autorizată și pentru a oferi un răspuns semnificativ și contextual. În plus, dezvoltatorii pot configura QnAIntent pentru a indica anumite secțiuni ale bazei de cunoștințe, asigurându-se că numai anumite porțiuni din conținutul cunoștințelor sunt interogate în timpul execuției pentru a îndeplini cererile utilizatorilor. Această capacitate îndeplinește nevoia ca industriile foarte reglementate, cum ar fi serviciile financiare și asistența medicală, să ofere răspunsuri doar într-un limbaj conform. Funcția de întrebări frecvente conversaționale din Amazon Lex permite organizațiilor să îmbunătățească ratele de izolare, evitând în același timp costurile ridicate ale interogărilor ratate și ale transferurilor reprezentanților umani.

Crearea unui bot Amazon Lex utilizând generatorul de bot descriptiv

Crearea de boți conversaționali de la zero este un proces care necesită timp, care necesită cunoaștere profundă a modului în care utilizatorii interacționează cu roboții pentru a anticipa solicitările potențiale și a codifica răspunsurile adecvate. Astăzi, designerii și dezvoltatorii de conversații petrec multe zile scriind cod pentru a ajuta la rularea tuturor acțiunilor posibile ale utilizatorului (intenții), diferitele moduri în care utilizatorii își formulează cererile (enunțuri), și informațiile necesare de la utilizator pentru a finaliza acele acțiuni (sloturi).

Noua funcție descriptivă de construire a botului din Amazon Lex utilizează AI generativă pentru a accelera procesul de construire a botului. În loc să scrie cod, designerii de conversații și dezvoltatorii de bot pot descrie acum într-o engleză simplă ceea ce doresc să realizeze botul (de exemplu, „Faceți rezervări pentru hotelul meu folosind numele și informațiile de contact, datele călătoriei, tipul camerei și informațiile de plată”). . Folosind doar acest prompt simplu, Amazon Lex va genera automat intenții, enunțuri de antrenament, sloturi, solicitări și un flux conversațional pentru a aduce botul descris la viață. Oferind un design de bază pentru bot, această caracteristică reduce enorm timpul și complexitatea construirii chatbot-urilor conversaționale, permițând constructorului să rearanjeze efortul de reglare fină a experienței conversaționale.

Atingând puterea AI generativă cu LLM-uri, Amazon Lex le permite dezvoltatorilor și utilizatorilor non-tehnici să creeze roboți prin simpla descriere a obiectivului lor. În loc să codifice meticulos intențiile, enunțurile, sloturile și așa mai departe, dezvoltatorii pot oferi o solicitare în limbaj natural, iar Amazon Lex va genera automat un flux de bot de bază gata pentru o rafinare ulterioară. Această capacitate este inițial disponibilă numai în limba engleză, dar dezvoltatorii pot personaliza în continuare botul generat de AI după cum este necesar înainte de implementare, economisind multe ore de lucru manual de dezvoltare.

Îmbunătățirea experienței utilizatorului cu rezoluția asistată a sloturilor

Pe măsură ce consumatorii devin mai familiarizați cu chatbot-urile și sistemele de răspuns vocal interactiv (IVR), se așteaptă la niveluri mai ridicate de inteligență integrate în experiențele de autoservire. Dezambiguizarea răspunsurilor care sunt mai conversaționale este esențială pentru succes, deoarece utilizatorii se așteaptă la experiențe mai naturale, asemănătoare oamenilor. Odată cu creșterea încrederii consumatorilor în capabilitățile chatbot, există, de asemenea, o așteptare de performanță ridicată din înțelegerea limbajului natural (NLU). În scenariul probabil în care un enunț simplu sau complex din punct de vedere semantic nu este rezolvat corespunzător într-un slot, încrederea utilizatorului poate scădea. În astfel de cazuri, un LLM poate asista în mod dinamic modelul Amazon Lex NLU existent și poate asigura o rezoluție exactă a slotului chiar și atunci când rostirea utilizatorului depășește limitele modelului de slot. În Amazon Lex, caracteristica de rezoluție asistată a sloturilor oferă dezvoltatorului bot încă un instrument pentru a crește gradul de izolare.

În timpul rulării, când NLU nu reușește să rezolve un slot în timpul unei conversații, Amazon Lex va apela LLM selectat de dezvoltatorul bot pentru a ajuta la rezolvarea slotului. Dacă LLM este capabil să furnizeze o valoare la reîncercarea slotului, utilizatorul poate continua conversația ca de obicei. De exemplu, dacă la reîncercarea slotului, un robot întreabă „În ce oraș locuiește titularul poliței?” iar utilizatorul răspunde „Locuiesc în Springfield”, LLM va putea să rezolve valoarea în „Springfield”. Tipurile de slot acceptate pentru această funcție includ AMAZON.City, AMAZON.Country, AMAZON.Number, AMAZON.Date, AMAZON.AlphaNumeric (fără regex) și AMAZON.PhoneNumber și AMAZON.Confirmation. Această funcție este disponibilă numai în limba engleză în momentul scrierii.

Îmbunătățirea experienței constructorului cu generarea de enunțuri de antrenament

Unul dintre punctele dureroase pe care le întâmpină adesea constructorii de bot și designerii conversaționali este anticiparea variației și diversității răspunsurilor atunci când invocă o intenție sau solicită informații despre slot. Când un dezvoltator de bot creează o nouă intenție, trebuie furnizate exemple de enunțuri pentru a instrui modelul ML cu privire la tipurile de răspunsuri pe care le poate și ar trebui să le accepte. De multe ori poate fi dificil să anticipezi permutările asupra verbiajului și sintaxei utilizate de clienți. Cu generarea de enunțuri, Amazon Lex utilizează modele fundamentale, cum ar fi Amazon Titan pentru a genera enunțuri de antrenament cu un singur clic, fără a fi nevoie de vreo inginerie promptă.

Generarea de enunțuri utilizează numele intenției, enunțurile existente și, opțional, descrierea intenției pentru a genera enunțuri noi cu un LLM. Dezvoltatorii de bot și designerii conversaționali pot edita sau șterge enunțurile generate înainte de a le accepta. Această caracteristică funcționează atât cu intenții noi, cât și cu cele existente.

Concluzie

Progresele recente în IA generativă au făcut, fără îndoială, experiențele automate ale consumatorilor mai bune. Cu Amazon Lex, ne angajăm să introducem IA generativă în fiecare aspect al experienței constructorului și utilizatorului. Caracteristicile menționate în această postare sunt doar începutul și abia așteptăm să vă arătăm ce urmează.

Pentru a afla mai multe, consultați Documentația Amazon Lexși încercați aceste funcții pe consola Amazon Lex.

---

Despre autori

Anuradha Durfee este Senior Product Manager în echipa Amazon Lex și are peste 7 ani de experiență în IA conversațională. Este fascinată de interfețele vocale cu utilizatorul și de a face tehnologia mai accesibilă prin design intuitiv.

Sandeep Srinivasan este Senior Product Manager în echipa Amazon Lex. În calitate de observator pasionat al comportamentului uman, este pasionat de experiența clienților. El își petrece orele de veghe la intersecția dintre oameni, tehnologie și viitor.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/elevate-your-self-service-assistants-with-new-generative-ai-features-in-amazon-lex/