Was bedeutet der Aufstieg von ChatGPT für den Kundensupport und Vektordatenbanken?

Übersetzer |. Cui Hao​

Rezensent |. Eröffnung

Die meisten Unternehmen denken, dass Kundenservice auch eine Ausgabe sein kann angesehen werden als eine Ausgabe. Erfolg ist eine Chance. So können Sie auch nach dem Verkauf den Wert für Ihre Kunden weiter steigern. Erfolgreiche Unternehmen wissen, dass Kundenservice nicht nur Kunden bindet, sondern auch den Geschäftsumsatz steigert. Kundenservice ist ein unterschätztes Instrument, das Marketing- und Vertriebsbemühungen durch Empfehlungen, Erfahrungsberichte und klassische Mundpropaganda verbessern kann.

Und : Die Kundenbetreuung in Echtzeit und ohne Verzögerung ist von entscheidender Bedeutung. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz ist diese Anforderung erreichbar geworden. ​Mit künstlicher Intelligenz ist es möglich, Kunden während ihrer Reise bei allen während der Reise auftretenden Problemen zu unterstützen. Darüber hinaus können viele reale Probleme durch auf künstlicher Intelligenz basierende Chatbots und maschinelles Lernen (ML) wie NLP und Echtzeit-Datenanalyse gelöst werden. Schließlich können Unternehmen mit der anhaltenden Einführung von Vektordatenbanken unstrukturierte Daten nutzen, um auf Kundenbedürfnisse einzugehen. Künstliche Intelligenz im Kundensupport In den 1960er Jahren half ELIZA, eine psychologisch intelligente virtuelle Assistentin, Ärzten bei der Diagnose und Behandlung von Patienten. Danach trat es in den Hintergrund. Bis jetzt, wo Kunden sofortige Befriedigung verlangen. Laut einer Studie von Hubspot wünschen sich 90 % der Kunden eine sofortige Antwort auf ihre Fragen. Darüber hinaus zeigt der Bericht, dass 80 % der Kunden die Zusammenarbeit mit einem Dienstleistungsunternehmen aufgeben, nachdem sie eine schlechte Erfahrung gemacht haben. Dies unterstreicht die Bedeutung eines guten Kundenservices und der Erreichbarkeit der Kunden rund um die Uhr.

​Während ChatGPT auf der globalen Bühne glänzt, können wir zufällig Zeuge der Entstehung einer Kundenservice-Revolution werden, die von künstlicher Intelligenz angeführt wird.

​Der Aufstieg von ChatGPT​ChatGPT wird als neuer Wendepunkt im Informationszeitalter gefeiert. Es handelt sich um eine auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform, die komplexe Fragen im Dialog beantwortet. Es wurde von OpenAI entwickelt und ist darauf ausgelegt und trainiert, die von Menschen gestellten Fragen zu verstehen und zu beantworten. Daher sprengt ChatGPT die Grenzen dessen, was mit Konversations-KI möglich ist. ​Definition von ChatGPT​

ChatGPT: Eine Revolution im Informationszeitalter? ​ChatGPT ist ein fortschrittlicher Chatbot, der auf GPT-3.5 basiert und in Form einer Konversation mit Menschen kommunizieren kann. Es folgt einem Large Language Model (LLM), das darauf trainiert ist, das nächste Wort in einem Satz genau vorherzusagen. Während es wie eine Autovervollständigungsfunktion auf Ihrem Telefon aussieht, tut ChatGPT dies in einem unrealistischen Ausmaß. Die Forscher fanden heraus, dass seine Konversationsfähigkeiten umso besser wurden, je mehr Daten ihm ausgesetzt waren. ​

Nachfolgend sind einige der geschäftlichen Anwendungsfälle für ChatGPT aufgeführt:

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Kundendienst​

Indem Sie ChatGPT auf zahlreiche Interaktionen mit Kunden trainieren, können Sie am besten reagieren Häufig gestellte Fragen Generieren Sie automatisch Antworten. ​

Textgenerierung​Sie können Social-Media-Beiträge oder Produktbeschreibungen erstellen, indem Sie entsprechende Abfragen einreichen. ​

Stimmungsanalyse​Sie können die Stimmung Ihrer Kunden überwachen, indem Sie die Stimmung in ihren Feedback-Statements analysieren.

Konversationelle künstliche Intelligenz

Sie kann Patientendaten schnell analysieren, um die richtige Diagnose und den richtigen Behandlungsplan zu empfehlen (eine fortgeschrittenere Form von ELIZA). ​

Virtual Assistant​

ChatGPT macht es sehr einfach, Nachrichten, E-Mails oder andere Inhalte zu generieren. ​

GPT-4 Incredible Desire​

Während wir die Fähigkeiten von ChatGPT verstanden, hat OpenAI es in Form von GPT-4 aktualisiert. Während sein Vorgänger 175 Milliarden Parameter hatte, soll GPT-4 über 1 Billion Parameter verfügen, was es unglaublich schnell und intelligent macht. ​

Bei jeder von Ihnen gestellten Abfrage verarbeitet GPT-4 diese mit 1 Billion Parametern, um die genauesten Ergebnisse zu liefern. Obwohl es noch nicht veröffentlicht wurde, wird GPT-4 zu einer schockierenden Veränderung im Kundenservice führen. ​

ChatGPT’s Customer Service Challenge​

ChatGPT antwortet auf eingereichte Anfragen basierend auf den Informationen, auf die es Zugriff hat. Wenn Sie dieses Tool verwenden, um Kunden auf Ihrer Website zu bedienen, ohne sie vorher zu schulen, unterliegt es daher Einschränkungen. Da darüber hinaus Informationen über Ihr Unternehmen nur von mit dem Internet verbundenen Ressourcen wie Websites und anderen Portalen abgerufen werden können, sind die Antworten möglicherweise nicht korrekt oder hilfreich. Die zweite Einschränkung von ChatGPT ist die inhärente Natur von Kundenanfragen. Die meisten Kundenfragen sind vage und erfordern eine logische Übersetzung, um eine angemessene Antwort zu erhalten. Leider beherrscht ChatGPT diese Kunst noch nicht. ChatGPT ist möglicherweise noch nicht vollständig in der Lage, Ihren Kundenservice zu verwalten, aber das sollte Sie nicht davon abhalten, KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses einzusetzen.

... sie kommen relativ häufig vor. Kunden wünschen sich jedoch personalisierte Antworten, die ihre beruflichen Fähigkeiten besser widerspiegeln, und stellen auch Anforderungen an die Reaktionszeiten. Sie können ein genaues und bedarfsgerechtes Kundenerlebnis bieten, indem Sie einen CS-Agenten erstellen, der NLP (Natural Language Processing) und NLU (Natural Language Understanding) verwendet, um den Kontext von Kundenanfragen zu verstehen. Durch die Ausstattung mit Suchfunktionen, die von künstlicher Intelligenz gesteuert werden, können dann nahtlose, menschenähnliche virtuelle Gespräche ermöglicht werden.

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Die größte Herausforderung bei der Bereitstellung von KI-Erlebnissen besteht darin, dass Unternehmen über große Mengen unstrukturierter Daten verfügen, deren Verwaltung und Analyse komplex ist. Diese Wahrnehmung änderte sich schnell mit der Einführung von ChatGPT, obwohl Vektordatenbanken bereits früher zur Verwaltung unstrukturierter Daten verwendet wurden.

​Die unten gezeigte Architektur definiert einen nahtlosen und effizienten Arbeitsablauf für Kundenbetreuer.

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Erstellen Sie einen KI-Kundenbetreuer ​

KI-basierter Kundensupport umfasst zwei verschiedene Prozesse – einen ist der Indexierungsdienst und der andere ist der Abfragedienst, dargestellt durch Grün bzw. Gelb. Mal sehen, wie sie funktionieren. ​

Indexierungsdienst​

Der Indexierungsdienst überträgt Daten an die Wissensdatenbank mit Dokumenten und ruft Daten aus dieser ab. Wenn jedes Dokument in der Wissensdatenbank hinzugefügt oder geändert wird, wird die API von Embedding aktiviert, um die neuen Informationen in Vektoren umzuwandeln. Diese Vektoren werden dann einer Vektordatenbank hinzugefügt, um schnelle semantische Suchen zu ermöglichen. ​

Abfragedienst​

Mit dem Abfragedienst können Sie eine Textabfrage bereitstellen und die Embeddings-API wandelt diese in einem der Indizierung ähnlichen Prozess in einen Vektor um. Dieser Vektor wird dann verwendet, um Dokumente in der Datenbank zu suchen und abzugleichen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Da die Suchmaschine die Vektoren der Datei bereits vorbereitet hat, ist dieser Vorgang selbst für Millionen von Dateien einfach und schnell.

Was ist eine Vektordatenbank?

Vektordatenbanken speichern, indizieren und durchsuchen gesamte unstrukturierte Daten, eingebettet in einer modellgesteuerten ML-Methode (maschinelles Lernen). Es vereinfacht den Datensatz effektiv, indem es Datenobjekte als numerische Werte darstellt, sodass sie in einem Prozess namens Vektoreinbettung verwaltet werden können. ​

Die Vektordatenbank indiziert diese Einbettungen, sodass die Vektoren miteinander oder mit dem Vektor der Suchanfrage verglichen werden können. Die Vektordatenbank erleichtert Datenverwaltungsfunktionen wie Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen. Ähnlichkeitssuche und Metadatenfilterung sind zwei weitere wesentliche Funktionen von Vector Database, die Ihnen umfassende Suchfunktionen bieten. ​

Einige Beispiele für Vektordatenbanken: ​

• Qdrant: eine Ähnlichkeitssuchmaschine und Vektordatenbank, die Dienste wie Speicherung, Suche und Verwaltung von Vektoren über API bereitstellt Implementierung einer dynamischen Abfrageplanung und eines effizienten Ladens von Datenindizes. Unter anderen Vektorsuchmaschinen ist Qdrant eine leistungsstarke und skalierbare Wahl. ​
• Vertex: Die von Google entwickelte Vertex AI-Maschinen-Engine ist eine Vektordatenbank mit geringer Latenz, die Vektoren basierend auf einzigartigen Aspekten der Vektoreinbettung organisiert, um einfache und skalierbare Suchen zu ermöglichen. ​
• NucliaDB: NucliaDB ist eine Open-Source-Cloud-native Vektordatenbank und verteilte Suchmaschine, mit der Sie Daten in der Cloud-Infrastruktur speichern können. ​

Language Artificial Intelligence Service​

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Sprachanalyse entwickelt sich in verschiedenen Branchen schnell zu einem Trend. Verschiedene Unternehmen suchen nach Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz, um Texte zu entschlüsseln und wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen. Der Text kann in geschriebener, gesprochener oder visueller Form vorliegen. Sie können Ihre unstrukturierten Daten (Text, Sprache, Bilder und Videos) nutzen, um Datensätze mit künstlicher Intelligenz zu generieren, die zur Intelligenz Ihrer ML-Algorithmen und -Modelle verwendet werden. ​Viele Unternehmen wie OpenAI, Cohere und AI2Labs bieten APIs an, die Ihnen den Zugriff auf erweiterte Modelle ermöglichen, die Anwendungen in natürlicher Sprache ermöglichen. ​

Die Zukunft des Kundensupports​

Dank neuer Technologien ist der Kundenservice bereit, große Fortschritte zu machen, das Kundenerlebnis zu verbessern und # 🎜 🎜#Verbessern Sie , um Kunden besser zu unterstützen. Unternehmen möchten KI-basierte Gespräche verbessern, indem sie sich stark auf Self-Service-Plattformen und Chatbots verlassen, um ihre Wissensbasis zu verbessern. Darüber hinaus haben die Fortschritte im NLP in den letzten Jahren die virtuelle Unterstützung zu einem nahtlosen Kundenservice-Tool gemacht. Beispielsweise können Chatbots jetzt menschenähnliche Gespräche führen und erfordern nur in komplexen Situationen menschliches Eingreifen. #🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜##🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜#Übersetzer Einführung#🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜 🎜#Cui Hao, 51CTO-Community-Redakteur, leitender Architekt, verfügt über 18 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung und -architektur sowie 10 Jahre Erfahrung in verteilter Architektur. ​Originaltitel:

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​ Was ChatGPT für den Kundensupport und die Rolle von Vektordatenbanken bedeutet

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