RAG своими руками: как мы собрали ИИ‑помощник для поддержки и что из этого вышло
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В первой части
Вашей службе поддержки нужен ИИ. Как встроить личные заметки в базу знаний компании
Записная книжка в той или иной форме есть у любого человека — от реального молескина до Saved Messages в одном популярном мессенджере или заметок в каком-нибудь Google Keep. Если записи в этих носителях содержат важную для бизнеса информацию, её можно и нужно использовать шире, чем для одного только сотрудника.
Большое обновление Нейросаппорта: автоответы, кастомизация стилей, API-клиент на GitHub и не только
Сегодня мы выпустили большое обновление Нейросаппорта
Как я в одиночку создал инструмент на основе ИИ, который меняет подход к он-бордингу клиентов
Единый источник правды«А как настроить интеграцию?», «Где скачать последнюю версию?», «Скиньте инструкцию, пожалуйста»Я возглавляю Customer Success и мы работаем бок-о-бок с Pre-Sale инженерами, поэтому эти и еще десятки подобных вопросов я видел в чатах сопровождения клиентов с момента их создания. Как только я пришел на эту позицию, в 2022 году, я сразу понял, что вопросы циклично повторяются от клиента к клиенту, при чем, связано это не только со сложностью продукта, но и с тем, что мы все привыкли получать готовую информацию.В какой-то момент я подумал: «
Применение LLM + RAG для диалоговых систем в службе поддержки
Автоматизация клиентской поддержки с помощью больших языковых моделей — перспективное направление, но без доработки они не всегда способны дать точные и релевантные ответы. Меня зовут Михаил Крюков, технический директор платформы Robovoice (SL Soft), и в этой статье я расскажу, как усиливать LLM с помощью RAG.
