ایمیزون لیکس | ایمیزون ویب سروسز

اس پوسٹ میں، ہم اس بارے میں بات کرتے ہیں کہ کس طرح تخلیقی AI نئے کسٹمر اور بوٹ بلڈر کے تجربات، اور نئی خصوصیات فراہم کر کے بات چیت کی AI صنعت کو تبدیل کر رہا ہے۔ ایمیزون لیکس جو ان ترقیوں سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔

جیسا کہ بات چیت کے AI کی مانگ میں اضافہ ہوتا جا رہا ہے، ڈویلپر اپنے چیٹ بوٹس کو انسانوں کی طرح کی بات چیت اور FAQ ہینڈلنگ جیسی جدید صلاحیتوں کے ساتھ بڑھانے کے طریقے تلاش کر رہے ہیں۔ جنریٹو AI میں حالیہ پیش رفت قدرتی زبان کی سمجھ میں نمایاں بہتری کا باعث بن رہی ہے جو بات چیت کے نظام کو زیادہ ذہین بناتی ہے۔ ٹریلین ٹوکنز کے ساتھ ڈیٹاسیٹس پر بڑے نیورل نیٹ ورک ماڈلز کو تربیت دے کر، AI محققین نے ایسی تکنیکیں تیار کی ہیں جو بوٹس کو زیادہ پیچیدہ سوالات کو سمجھنے، انسانی آوازوں کے بارے میں بہت اہم اور قدرتی جوابات فراہم کرنے، اور موضوعات کی ایک وسیع رینج کو سنبھالنے کی اجازت دیتی ہیں۔ ان نئی تخلیقی AI ایجادات کے ساتھ، آپ ورچوئل اسسٹنٹس بنا سکتے ہیں جو ٹیکسٹ یا آواز پر مبنی سیلف سروس کے تعاملات کے دوران زیادہ قدرتی، بدیہی، اور مددگار محسوس کرتے ہیں۔ تخلیقی AI میں تیزی سے پیش رفت خودکار چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس کو واقعی ذہین، آزادانہ گفتگو کرنے کے ہدف کے کافی قریب لا رہی ہے۔ گہری سیکھنے اور عصبی نیٹ ورک کی تکنیکوں میں مزید ترقی کے ساتھ، بات چیت کے نظام اور بھی زیادہ لچکدار، متعلقہ اور انسان نما بننے کے لیے تیار ہیں۔ AI سے چلنے والے معاونین کی یہ نئی نسل استعمال کے بہت سے معاملات میں بغیر کسی رکاوٹ کے سیلف سروس کے تجربات فراہم کر سکتی ہے۔

ایمیزون بیڈرک کس طرح بات چیت کے AI کے منظر نامے کو تبدیل کر رہا ہے۔

ایمیزون بیڈرک فاؤنڈیشنل ماڈلز (FMs) کے ساتھ جنریٹو AI ایپلی کیشنز کو بنانے اور اسکیل کرنے کا ایک صارف دوست طریقہ ہے۔ Amazon Bedrock معروف فراہم کنندگان سے FMs کی ایک صف پیش کرتا ہے، لہذا AWS صارفین کے پاس اپنے مخصوص استعمال کے کیس کے لیے بہترین ماڈلز استعمال کرنے کے لیے لچک اور انتخاب ہے۔

آج کی تیز رفتار دنیا میں، ہم ہر کاروبار سے تیز اور موثر کسٹمر سروس کی توقع کرتے ہیں۔ تاہم، بہترین کسٹمر سروس فراہم کرنا اس وقت نمایاں طور پر چیلنج ہو سکتا ہے جب پوچھ گچھ کا حجم ان کو حل کرنے کے لیے استعمال کیے گئے انسانی وسائل سے زیادہ ہو جاتا ہے۔ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) سے چلنے والے جنریٹو AI میں پیشرفت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے کاروبار اس چیلنج پر موثر طریقے سے قابو پا سکتے ہیں جبکہ ذاتی کسٹمر سروس بھی فراہم کر سکتے ہیں۔

سالوں کے دوران، AWS نے AI، مشین لرننگ (ML)، اور جنریٹیو AI تک رسائی کو جمہوری بنانے اور ان کی سمجھ کو بڑھانے میں سرمایہ کاری کی ہے۔ LLMs رابطہ مراکز میں اکثر پوچھے گئے سوالات کے خودکار جوابات فراہم کرکے، کسٹمر کے جذبات اور کالوں کو مناسب طریقے سے روٹ کرنے کے ارادوں کا تجزیہ کرکے، ایجنٹوں کی مدد کے لیے بات چیت کے خلاصے تیار کرکے، اور یہاں تک کہ عام کسٹمر کی پوچھ گچھ کے لیے خود بخود ای میلز یا چیٹ کے جوابات تیار کرکے انتہائی مفید ثابت ہوسکتے ہیں۔ دہرائے جانے والے کاموں کو سنبھال کر اور بات چیت سے بصیرت حاصل کر کے، LLMs رابطہ سینٹر کے ایجنٹوں کو ذاتی خدمات کے ذریعے اعلیٰ قیمت کی فراہمی اور پیچیدہ مسائل کو حل کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔

بات چیت کے سوالات کے ساتھ کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانا

جنریٹو AI میں بات چیت کے انداز میں عام طور پر پوچھے گئے صارفین کے سوالات کے فوری، قابل اعتماد جوابات فراہم کرنے کی زبردست صلاحیت ہے۔ علم کے مجاز ذرائع اور LLMs تک رسائی کے ساتھ، آپ کا موجودہ Amazon Lex bot ٹاسک پر مبنی مکالمے سے آگے بڑھ کر اکثر پوچھے گئے سوالات کے مددگار، قدرتی اور درست جوابات فراہم کر سکتا ہے۔ ہمارا ریٹریول اگمنٹڈ جنریشن (RAG) اپروچ Amazon Lex کو ریپوزٹریز میں دستیاب علم کی وسعت کے ساتھ ساتھ LLMs کی روانی دونوں کو بروئے کار لانے کی اجازت دیتا ہے۔ آپ آسانی سے اپنا سوال آزادانہ، گفتگو کی زبان میں پوچھ سکتے ہیں، اور سیکنڈوں میں قدرتی، موزوں جواب حاصل کر سکتے ہیں۔ ایمیزون لیکس میں نئی ​​بات چیت کے عمومی سوالنامہ کی خصوصیت بوٹ ڈویلپرز اور گفتگو کے ڈیزائنرز کو بوٹ کے اندر عمومی سوالات پر مبنی گفتگو کے بہاؤ کو ڈیزائن کرنے کے بجائے کاروباری منطق کی وضاحت پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

ہم ایک بلٹ ان QnAIntent متعارف کروا رہے ہیں جو علم کے مجاز ذریعہ سے استفسار کرنے اور بامعنی اور سیاق و سباق سے متعلق جواب فراہم کرنے کے لیے LLM کا استعمال کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، ڈویلپرز QnAIntent کو مخصوص نالج بیس سیکشنز کی طرف اشارہ کرنے کے لیے کنفیگر کر سکتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ صارف کی درخواستوں کو پورا کرنے کے لیے رن ٹائم کے وقت علمی مواد کے صرف مخصوص حصوں سے استفسار کیا جائے۔ یہ صلاحیت انتہائی ریگولیٹڈ صنعتوں کی ضرورت کو پورا کرتی ہے، جیسے کہ مالیاتی خدمات اور صحت کی دیکھ بھال، صرف مطابقت پذیر زبان میں جوابات فراہم کرنے کے لیے۔ Amazon Lex میں بات چیت سے متعلق FAQ کی خصوصیت تنظیموں کو کنٹینمنٹ کی شرحوں کو بہتر بنانے کی اجازت دیتی ہے جبکہ کھوئے ہوئے سوالات اور انسانی نمائندوں کی منتقلی کے زیادہ اخراجات سے بچتے ہیں۔

وضاحتی بوٹ بلڈر کا استعمال کرتے ہوئے ایمیزون لیکس بوٹ بنانا

شروع سے بات چیت کے بوٹس بنانا ایک وقت طلب عمل ہے جس کے لیے گہرے علم کی ضرورت ہوتی ہے کہ ممکنہ درخواستوں اور کوڈ مناسب جوابات کی توقع کرنے کے لیے صارف بوٹس کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں۔ آج، گفتگو کے ڈیزائنرز اور ڈویلپرز کوڈ لکھنے میں کئی دن گزارتے ہیں تاکہ صارف کے تمام ممکنہ اعمال کو چلانے میں مدد ملے (ارادے)، مختلف طریقوں سے صارفین اپنی درخواستوں کو بیان کرتے ہیں (کلمات)، اور ان اعمال کو مکمل کرنے کے لیے صارف سے درکار معلومات (سلاٹ).

ایمیزون لیکس میں نئی ​​وضاحتی بوٹ بلڈنگ کی خصوصیت بوٹ بنانے کے عمل کو تیز کرنے کے لیے جنریٹو AI کا استعمال کرتی ہے۔ کوڈ لکھنے کے بجائے، بات چیت کے ڈیزائنرز اور بوٹ ڈویلپرز اب سادہ انگریزی میں بیان کر سکتے ہیں کہ وہ بوٹ سے کیا کرنا چاہتے ہیں (مثال کے طور پر، "نام اور رابطے کی معلومات، سفر کی تاریخیں، کمرے کی قسم، اور ادائیگی کی معلومات کا استعمال کرتے ہوئے میرے ہوٹل کے لیے ریزرویشن لیں") . صرف اس سادہ پرامپٹ کا استعمال کرتے ہوئے، Amazon Lex بیان کردہ بوٹ کو زندہ کرنے کے لیے خود بخود ارادے، تربیتی الفاظ، سلاٹس، پرامپٹس، اور بات چیت کا بہاؤ پیدا کرے گا۔ ایک بیس لائن بوٹ ڈیزائن فراہم کر کے، یہ خصوصیت بات چیت کے چیٹ بوٹس کی تعمیر کے وقت اور پیچیدگی کو بہت حد تک کم کرتی ہے، جس سے بلڈر کو بات چیت کے تجربے کو ٹھیک کرنے کی کوششوں کو دوبارہ ترجیح دینے کی اجازت ملتی ہے۔

LLMs کے ساتھ جنریٹو AI کی طاقت میں ٹیپ کرکے، Amazon Lex ڈویلپرز اور غیر تکنیکی صارفین کو صرف اپنے مقصد کو بیان کرکے بوٹس بنانے کے قابل بناتا ہے۔ ارادوں، الفاظ، سلاٹس وغیرہ کو احتیاط سے کوڈنگ کرنے کے بجائے، ڈویلپرز قدرتی زبان کا اشارہ فراہم کر سکتے ہیں اور Amazon Lex خود بخود ایک بنیادی بوٹ فلو تیار کرے گا جو مزید تطہیر کے لیے تیار ہے۔ یہ صلاحیت ابتدائی طور پر صرف انگریزی میں دستیاب ہے، لیکن ڈیولپرز تعیناتی سے پہلے ضرورت کے مطابق AI سے تیار کردہ بوٹ کو مزید اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں، جس سے کئی گھنٹے دستی ترقیاتی کام کی بچت ہوتی ہے۔

معاون سلاٹ ریزولوشن کے ساتھ صارف کے تجربے کو بہتر بنانا

چونکہ صارفین چیٹ بوٹس اور انٹرایکٹو وائس رسپانس (IVR) سسٹمز سے زیادہ واقف ہوتے ہیں، وہ خود سروس کے تجربات میں اعلیٰ درجے کی ذہانت کی توقع کرتے ہیں۔ ایسے جوابات کو واضح کرنا جو زیادہ بات چیت کرتے ہیں کامیابی کے لیے ضروری ہے کیونکہ صارفین زیادہ قدرتی، انسان جیسے تجربات کی توقع کرتے ہیں۔ چیٹ بوٹ کی صلاحیتوں میں صارفین کے بڑھتے ہوئے اعتماد کے ساتھ، قدرتی زبان کی سمجھ بوجھ (NLU) سے اعلیٰ کارکردگی کی بھی توقع ہے۔ ممکنہ منظر نامے میں کہ ایک لفظی طور پر سادہ یا پیچیدہ کلام کو کسی سلاٹ پر صحیح طریقے سے حل نہیں کیا جاتا ہے، صارف کا اعتماد کم ہو سکتا ہے۔ ایسی صورتوں میں، ایک LLM متحرک طور پر موجودہ Amazon Lex NLU ماڈل کی مدد کر سکتا ہے اور درست سلاٹ ریزولوشن کو یقینی بنا سکتا ہے یہاں تک کہ جب صارف کا بیان سلاٹ ماڈل کی حدود سے باہر ہو۔ ایمیزون لیکس میں، معاون سلاٹ ریزولوشن فیچر بوٹ ڈویلپر کو ایک اور ٹول فراہم کرتا ہے جس کے لیے کنٹینمنٹ کو بڑھایا جا سکتا ہے۔

رن ٹائم کے دوران، جب بات چیت کے موڑ کے دوران NLU کسی سلاٹ کو حل کرنے میں ناکام ہو جاتا ہے، Amazon Lex اس سلاٹ کو حل کرنے میں مدد کرنے کے لیے بوٹ ڈویلپر کے ذریعے منتخب کردہ LLM کو کال کرے گا۔ اگر LLM سلاٹ کی دوبارہ کوشش کرنے پر ایک قدر فراہم کرنے کے قابل ہے، تو صارف معمول کے مطابق بات چیت جاری رکھ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر سلاٹ کی دوبارہ کوشش کرنے پر، ایک بوٹ پوچھتا ہے "پالیسی ہولڈر کس شہر میں رہتا ہے؟" اور صارف جواب دیتا ہے کہ "میں اسپرنگ فیلڈ میں رہتا ہوں،" ایل ایل ایم "اسپرنگ فیلڈ" کی قدر کو حل کرنے کے قابل ہو جائے گا۔ اس خصوصیت کے لیے معاون سلاٹ کی اقسام میں AMAZON.City، AMAZON.Country، AMAZON.Number، AMAZON.Date، AMAZON.AlphaNumeric (بغیر regex) اور AMAZON.PhoneNumber، اور AMAZON.Confirmation شامل ہیں۔ تحریر کے وقت یہ خصوصیت صرف انگریزی میں دستیاب ہے۔

ٹریننگ یوٹرنس جنریشن کے ساتھ بلڈر کے تجربے کو بہتر بنانا

بوٹ بنانے والوں اور بات چیت کے ڈیزائنرز کو اکثر دردناک نکات میں سے ایک کا سامنا کرنا پڑتا ہے جب کسی ارادے کی درخواست کرتے ہوئے یا سلاٹ کی معلومات طلب کرتے وقت ردعمل کے تغیر اور تنوع کا اندازہ لگانا ہوتا ہے۔ جب بوٹ ڈویلپر ایک نیا ارادہ تخلیق کرتا ہے، تو ML ماڈل کو ان قسم کے جوابات کی تربیت دینے کے لیے نمونے کے الفاظ فراہم کیے جانے چاہییں جنہیں وہ قبول کر سکتا ہے اور کیا جانا چاہیے۔ صارفین کی طرف سے استعمال کیے جانے والے فعل اور نحو کی ترتیب کا اندازہ لگانا اکثر مشکل ہو سکتا ہے۔ بولی نسل کے ساتھ، ایمیزون لیکس بنیادی ماڈلز کا استعمال کرتا ہے جیسے ایمیزون ٹائٹن کسی بھی فوری انجینئرنگ کی ضرورت کے بغیر، صرف ایک کلک کے ساتھ تربیتی الفاظ تیار کرنے کے لیے۔

یوٹرنس جنریشن LLM کے ساتھ نئے کلمات تیار کرنے کے لیے ارادے کا نام، موجودہ الفاظ، اور اختیاری طور پر ارادے کی تفصیل کا استعمال کرتی ہے۔ بوٹ ڈویلپرز اور بات چیت کے ڈیزائنرز تیار کردہ الفاظ کو قبول کرنے سے پہلے ان میں ترمیم یا حذف کر سکتے ہیں۔ یہ خصوصیت نئے اور موجودہ دونوں ارادوں کے ساتھ کام کرتی ہے۔

نتیجہ

جنریٹو AI میں حالیہ پیشرفت نے بلاشبہ خودکار صارفین کے تجربات کو بہتر بنایا ہے۔ Amazon Lex کے ساتھ، ہم بلڈر اور صارف کے تجربے کے ہر پہلو میں جنریٹیو AI کو شامل کرنے کے لیے پرعزم ہیں۔ اس پوسٹ میں جن خصوصیات کا ذکر کیا گیا ہے وہ صرف شروعات ہیں — اور ہم آپ کو یہ دکھانے کے لیے انتظار نہیں کر سکتے کہ آنے والا کیا ہے۔

مزید جاننے کے لیے رجوع کریں۔ ایمیزون لیکس دستاویزات، اور ان خصوصیات کو Amazon Lex کنسول پر آزمائیں۔

---

مصنفین کے بارے میں

انورادھا ڈرفی Amazon Lex ٹیم کے ایک سینئر پروڈکٹ مینیجر ہیں اور بات چیت کی AI میں 7 سال سے زیادہ کا تجربہ رکھتے ہیں۔ وہ صوتی صارف انٹرفیس اور بدیہی ڈیزائن کے ذریعے ٹیکنالوجی کو مزید قابل رسائی بنانے کی طرف متوجہ ہے۔

سندیپ سری نواسن ایمیزون لیکس ٹیم میں ایک سینئر پروڈکٹ مینیجر ہے۔ انسانی رویے کے ایک گہری مبصر کے طور پر، وہ کسٹمر کے تجربے کے بارے میں پرجوش ہے۔ وہ اپنے جاگنے کے اوقات لوگوں، ٹیکنالوجی اور مستقبل کے چوراہے پر گزارتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/elevate-your-self-service-assistants-with-new-generative-ai-features-in-amazon-lex/