Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 2)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе. Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Это вторая часть.В первой части был рассмотрен подход Question-Answering с timpal0l/mdeberta-v3-base-squad2 (модификация BERT для задач Question-Answering) - модели, умеющей "читать" текст и "вытаскивать" ответы.В этой части переходим к семантическому поиску, контекстному сходству и SentenceTransformer. SentenceTransformer
Создание Системы генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 1)
Привет, Хабр!Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.Общий ходДатасет, поиск релевантного тикета, генерация ответаПодготовка данныхИсходные данные представляли собой большой CSV-файл, полученный как экспорт истории тикетов поддержки, по нескольким филиалам, на нескольких языках.
Глава Salesforce: ИИ позволил сократить 4 тысячи рабочих мест
Благодаря искусственному интеллекту Salesforce сократила 4 тыс. рабочих мест, поделился генеральный директор компании Марк Бениофф. По его словам, использование ИИ-агентов позволило «перебалансировать» численность персонала в отделе поддержки клиентов.
Голос клиента на автомате: разбираем, как анализировать звонки с помощью речевой аналитики и LLM
Привет, Хабр! Это Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve.Самую честную обратную связь бизнес получает не из опросов, а из живых разговоров — когда клиент сам звонит и рассказывает, что его раздражает, что не работает или чего не хватает. Мы хотим извлекать эту ценность автоматически.Сегодня покажу, как собрать простую систему фонового анализа звонков. Она забирает расшифровки разговоров через API МТС Exolve, отправляет их в GigaChat для обработки, а результаты сохраняет в базу SQLite.Архитектура и точка входа
Как мы меняем клиентский сервис с помощью AI. Часть 1
Кажется, что большие языковые модели просто созданы для того, чтобы работать в клиентском сервисе. Они умеют анализировать запрос, генерировать короткие и подробные ответы, структурировать и объяснять. Но в большинстве случаев мы все равно недовольны ответами чат-ботов и просим быстрее «перевести на оператора». Почему?Я — Максим Михайлов из Cloud.ru
Как научить ИИ обслуживать клиентов не хуже человека?
Новость о мощи ChatGPT прогремела уже более двух лет назад, однако крупные компании ещё до сих пор полностью не автоматизировали поддержку клиентов. В этой статье разберём на пальцах, какие данные и надстройки нужны для больших языковых моделей, как сделать так, чтобы внедрение было экономически целесообразным и, наконец, что делать с чат-ботами прошлого поколения.
Полный гайд по инструментам службы поддержки в большой компании
Привет! Меня зовут Дмитрий Крупенин, я руковожу продуктовой разработкой инструментов саппорта в Авито, создаю интересные внутренние продукты для операторов поддержки. В конце 2024 года мы хотели понять, на каком уровне находятся наши инструменты поддержки относительно других компаний. Провели небольшое исследование рынка компаний мультиаппов, а потом копнули глубже и исследовали не только стандартное рабочее место оператора, но и IT-инструменты, которые помогают работать поддержке в целом.
