Nâng cao trợ lý tự phục vụ của bạn bằng các tính năng AI tổng quát mới trong Amazon Lex | Dịch vụ web của Amazon

Trong bài đăng này, chúng tôi nói về cách AI tổng quát đang thay đổi ngành công nghiệp AI đàm thoại bằng cách cung cấp trải nghiệm mới cho khách hàng và người xây dựng bot cũng như các tính năng mới trong Amazon tận dụng được những tiến bộ này.

Khi nhu cầu về AI đàm thoại tiếp tục tăng, các nhà phát triển đang tìm cách cải thiện chatbot của họ bằng các tương tác giống con người và các khả năng nâng cao như xử lý Câu hỏi thường gặp. Những đột phá gần đây trong lĩnh vực AI tạo sinh đang dẫn đến những cải tiến đáng kể về khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giúp hệ thống đàm thoại trở nên thông minh hơn. Bằng cách đào tạo các mô hình mạng lưới thần kinh lớn trên các tập dữ liệu với hàng nghìn tỷ mã thông báo, các nhà nghiên cứu AI đã phát triển các kỹ thuật cho phép bot hiểu các câu hỏi phức tạp hơn, cung cấp các câu trả lời có sắc thái và tự nhiên hơn giống con người cũng như xử lý nhiều chủ đề khác nhau. Với những cải tiến AI mang tính đột phá mới này, bạn có thể tạo ra các trợ lý ảo mang lại cảm giác tự nhiên, trực quan và hữu ích hơn trong các tương tác tự phục vụ dựa trên văn bản hoặc giọng nói. Sự tiến bộ nhanh chóng trong AI thế hệ đang đưa các chatbot tự động và trợ lý ảo đến gần hơn đáng kể với mục tiêu có được những cuộc trò chuyện thực sự thông minh, tự do. Với những tiến bộ hơn nữa trong kỹ thuật học sâu và mạng lưới thần kinh, các hệ thống đàm thoại thậm chí còn sẵn sàng trở nên linh hoạt hơn, dễ hiểu hơn và giống con người hơn. Thế hệ trợ lý hỗ trợ AI mới này có thể cung cấp trải nghiệm tự phục vụ liền mạch trong vô số trường hợp sử dụng.

Amazon Bedrock đang thay đổi cục diện của AI đàm thoại như thế nào

nền tảng Amazon là một cách thân thiện với người dùng để xây dựng và mở rộng quy mô các ứng dụng AI tổng quát với các mô hình nền tảng (FM). Amazon Bedrock cung cấp một loạt FM từ các nhà cung cấp hàng đầu, vì vậy, khách hàng AWS có thể linh hoạt và lựa chọn sử dụng những mô hình tốt nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình.

Trong thế giới phát triển nhanh chóng ngày nay, chúng tôi mong đợi dịch vụ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả từ mọi doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc có thể là một thách thức đáng kể khi số lượng câu hỏi vượt xa nguồn nhân lực được tuyển dụng để giải quyết chúng. Các doanh nghiệp có thể vượt qua thách thức này một cách hiệu quả đồng thời cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa bằng cách tận dụng những tiến bộ trong AI tổng quát được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Trong những năm qua, AWS đã đầu tư vào việc dân chủ hóa quyền truy cập—và nâng cao hiểu biết về—AI, học máy (ML) và AI tổng hợp. LLM có thể rất hữu ích trong các trung tâm liên lạc bằng cách cung cấp phản hồi tự động cho các câu hỏi thường gặp, phân tích cảm xúc và ý định của khách hàng để định tuyến cuộc gọi một cách thích hợp, tạo bản tóm tắt các cuộc hội thoại để trợ giúp tổng đài viên và thậm chí tự động tạo email hoặc phản hồi trò chuyện cho các câu hỏi phổ biến của khách hàng. Bằng cách xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và thu thập thông tin chi tiết từ các cuộc hội thoại, LLM cho phép nhân viên của trung tâm liên lạc tập trung vào việc mang lại giá trị cao hơn thông qua dịch vụ được cá nhân hóa và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng với Câu hỏi thường gặp trong trò chuyện

AI sáng tạo có tiềm năng to lớn để cung cấp câu trả lời nhanh chóng, đáng tin cậy cho các câu hỏi thường gặp của khách hàng theo cách trò chuyện. Với quyền truy cập vào các nguồn kiến ​​thức được ủy quyền và LLM, bot Amazon Lex hiện tại của bạn có thể cung cấp các câu trả lời hữu ích, tự nhiên và chính xác cho các Câu hỏi thường gặp, vượt ra ngoài đối thoại theo định hướng nhiệm vụ. Phương pháp tiếp cận Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) của chúng tôi cho phép Amazon Lex khai thác cả bề rộng kiến ​​thức có sẵn trong các kho lưu trữ cũng như tính trôi chảy của LLM. Bạn có thể chỉ cần đặt câu hỏi của mình bằng ngôn ngữ đàm thoại, dạng tự do và nhận được phản hồi tự nhiên, phù hợp trong vòng vài giây. Tính năng Câu hỏi thường gặp hội thoại mới trong Amazon Lex cho phép các nhà phát triển bot và nhà thiết kế hội thoại tập trung vào việc xác định logic kinh doanh thay vì thiết kế các luồng hội thoại đầy đủ dựa trên Câu hỏi thường gặp trong bot.

Chúng tôi đang giới thiệu QnAIntent tích hợp sử dụng LLM để truy vấn nguồn kiến ​​thức được ủy quyền và cung cấp phản hồi có ý nghĩa và theo ngữ cảnh. Ngoài ra, nhà phát triển có thể định cấu hình QnAItent để trỏ đến các phần cơ sở kiến ​​thức cụ thể, đảm bảo chỉ những phần cụ thể của nội dung kiến ​​thức được truy vấn trong thời gian chạy để đáp ứng yêu cầu của người dùng. Khả năng này đáp ứng nhu cầu đối với các ngành được quản lý chặt chẽ, chẳng hạn như dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, chỉ cung cấp phản hồi bằng ngôn ngữ tuân thủ. Tính năng Câu hỏi thường gặp hội thoại trong Amazon Lex cho phép các tổ chức cải thiện tỷ lệ ngăn chặn trong khi tránh được chi phí cao do bỏ lỡ các truy vấn và chuyển đại diện của con người.

Xây dựng bot Amazon Lex bằng cách sử dụng trình tạo bot mô tả

Xây dựng bot đàm thoại từ đầu là một quá trình tốn thời gian, đòi hỏi kiến ​​thức sâu sắc về cách người dùng tương tác với bot để dự đoán các yêu cầu tiềm năng và viết mã phản hồi phù hợp. Ngày nay, các nhà thiết kế và phát triển hội thoại dành nhiều ngày để viết mã để giúp thực hiện tất cả các hành động có thể có của người dùng (ý định), những cách khác nhau mà người dùng diễn đạt yêu cầu của họ (lời nói) và thông tin cần thiết từ người dùng để hoàn thành các hành động đó (Nổ hũ).

Tính năng xây dựng bot mang tính mô tả mới trong Amazon Lex sử dụng AI tổng hợp để tăng tốc quá trình xây dựng bot. Thay vì viết mã, giờ đây, người thiết kế hội thoại và nhà phát triển bot có thể mô tả bằng tiếng Anh đơn giản những gì họ muốn bot thực hiện (ví dụ: “Nhận đặt phòng khách sạn của tôi bằng cách sử dụng tên và thông tin liên hệ, ngày đi, loại phòng và thông tin thanh toán”) . Chỉ sử dụng lời nhắc đơn giản này, Amazon Lex sẽ tự động tạo ra ý định, câu huấn luyện, vị trí, lời nhắc và luồng hội thoại để đưa bot được mô tả vào cuộc sống. Bằng cách cung cấp thiết kế bot cơ bản, tính năng này giúp giảm đáng kể thời gian và độ phức tạp của việc xây dựng các chatbot trò chuyện, cho phép người xây dựng sắp xếp lại nỗ lực tinh chỉnh trải nghiệm trò chuyện.

Bằng cách khai thác sức mạnh của AI tổng hợp với LLM, Amazon Lex cho phép các nhà phát triển và người dùng không rành về kỹ thuật xây dựng bot chỉ bằng cách mô tả mục tiêu của họ. Thay vì ý định mã hóa tỉ mỉ, cách phát âm, vị trí, v.v., nhà phát triển có thể cung cấp lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên và Amazon Lex sẽ tự động tạo luồng bot cơ bản sẵn sàng để sàng lọc thêm. Khả năng này ban đầu chỉ có sẵn bằng tiếng Anh, nhưng các nhà phát triển có thể tùy chỉnh thêm bot do AI tạo ra nếu cần trước khi triển khai, tiết kiệm nhiều giờ làm việc phát triển thủ công.

Cải thiện trải nghiệm người dùng với độ phân giải vị trí được hỗ trợ

Khi người tiêu dùng trở nên quen thuộc hơn với chatbot và hệ thống phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR), họ mong đợi mức độ thông minh cao hơn được đưa vào trải nghiệm tự phục vụ. Những phản hồi rõ ràng mang tính trò chuyện nhiều hơn là điều bắt buộc để thành công vì người dùng mong đợi những trải nghiệm tự nhiên hơn, giống con người hơn. Với niềm tin ngày càng tăng của người tiêu dùng vào khả năng của chatbot, người ta cũng kỳ vọng về hiệu suất nâng cao từ khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU). Trong trường hợp có thể xảy ra trường hợp một cách phát âm đơn giản hoặc phức tạp về mặt ngữ nghĩa không được giải quyết đúng cách ở một vị trí, niềm tin của người dùng có thể giảm sút. Trong những trường hợp như vậy, LLM có thể hỗ trợ linh hoạt mô hình Amazon Lex NLU hiện có và đảm bảo độ phân giải vị trí chính xác ngay cả khi lời nói của người dùng vượt quá giới hạn của mô hình vị trí. Trong Amazon Lex, tính năng hỗ trợ phân giải vị trí cung cấp cho nhà phát triển bot một công cụ khác để tăng khả năng ngăn chặn.

Trong thời gian chạy, khi NLU không giải quyết được một vị trí trong lượt đàm thoại, Amazon Lex sẽ gọi LLM do nhà phát triển bot chọn để hỗ trợ giải quyết vị trí đó. Nếu LLM có thể cung cấp giá trị khi thử lại vị trí, người dùng có thể tiếp tục cuộc trò chuyện như bình thường. Ví dụ: nếu khi thử lại vị trí, bot sẽ hỏi "Chủ hợp đồng cư trú ở thành phố nào?" và người dùng trả lời “Tôi sống ở Springfield”, LLM sẽ có thể phân giải giá trị thành “Springfield”. Các loại vị trí được hỗ trợ cho tính năng này bao gồm AMAZON.City, AMAZON.Country, AMAZON.Number, AMAZON.Date, AMAZON.AlphaNumeric (không có biểu thức chính quy) và AMAZON.PhoneNumber và AMAZON.Confirmation. Tính năng này chỉ có sẵn bằng tiếng Anh tại thời điểm viết bài.

Cải thiện trải nghiệm của người xây dựng bằng cách tạo phát ngôn đào tạo

Một trong những điểm khó khăn mà người xây dựng bot và nhà thiết kế trò chuyện thường gặp phải là dự đoán sự thay đổi và đa dạng của các phản hồi khi đưa ra ý định hoặc thu thập thông tin về vị trí. Khi nhà phát triển bot tạo ý định mới, các câu nói mẫu phải được cung cấp để huấn luyện mô hình ML về các loại phản hồi mà nó có thể và nên chấp nhận. Thông thường, rất khó để đoán trước những thay đổi về cách diễn đạt và cú pháp mà khách hàng sử dụng. Với việc tạo lời nói, Amazon Lex sử dụng các mô hình cơ bản như người khổng lồ Amazon để tạo ra các bài phát biểu đào tạo chỉ bằng một cú nhấp chuột mà không cần bất kỳ kỹ thuật nhanh chóng nào.

Việc tạo ra cách nói sử dụng tên ý định, các cách nói hiện có và tùy chọn mô tả ý định để tạo ra các cách nói mới bằng LLM. Nhà phát triển bot và nhà thiết kế hội thoại có thể chỉnh sửa hoặc xóa các câu nói được tạo trước khi chấp nhận chúng. Tính năng này hoạt động với cả ý định mới và ý định hiện có.

Kết luận

Những tiến bộ gần đây trong AI sáng tạo chắc chắn đã giúp trải nghiệm của người tiêu dùng tự động trở nên tốt hơn. Với Amazon Lex, chúng tôi cam kết đưa AI tổng hợp vào mọi khía cạnh của trình tạo và trải nghiệm người dùng. Các tính năng được đề cập trong bài đăng này chỉ là bước khởi đầu—và chúng tôi rất nóng lòng muốn cho bạn biết những điều sắp xảy ra.

Để tìm hiểu thêm, hãy tham khảo Tài liệu về Amazon Lexvà thử các tính năng này trên bảng điều khiển Amazon Lex.

---

Giới thiệu về tác giả

Anuradha Durfee là Giám đốc sản phẩm cấp cao của nhóm Amazon Lex và có hơn 7 năm kinh nghiệm về AI đàm thoại. Cô bị mê hoặc bởi giao diện người dùng bằng giọng nói và khiến công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua thiết kế trực quan.

Sandeep Srinivasan là Giám đốc sản phẩm cấp cao của nhóm Amazon Lex. Là một người quan sát nhạy bén về hành vi của con người, anh ấy rất đam mê trải nghiệm của khách hàng. Anh ấy dành thời gian thức giấc của mình ở điểm giao thoa giữa con người, công nghệ và tương lai.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/elevate-your-self-service-assistants-with-new-generative-ai-features-in-amazon-lex/