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Que signifie l'essor de ChatGPT pour le support client et les bases de données vectorielles ?
Que signifie l'essor de ChatGPT pour le support client et les bases de données vectorielles ?
Translateur | une dépense. Le succès est une opportunité. Cela vous permet de continuer à créer de la valeur pour vos clients après la vente. Les entreprises qui réussissent savent que le service client non seulement fidélise les clients, mais augmente également les revenus de l'entreprise. Le service client est un outil sous-estimé qui peut améliorer les efforts de marketing et de vente grâce à des références, des témoignages et le bouche-à-oreille classique.
Et , servir les clients en temps réel et sans délai est crucial. Avec l’avènement de l’intelligence artificielle, cette exigence est devenue réalisable.
Grâce à l'intelligence artificielle, il est possible d'assister les clients tout au long de leur parcours pour tout problème survenant au cours du voyage. En outre, de nombreux problèmes du monde réel peuvent être résolus grâce à des chatbots basés sur l’intelligence artificielle et à des capacités d’apprentissage automatique (ML), telles que la PNL et l’analyse des données en temps réel. Enfin, grâce à l’adoption continue des bases de données vectorielles, les entreprises peuvent exploiter les données non structurées pour répondre aux besoins des clients. L'intelligence artificielle dans le support client Dans les années 1960, ELIZA, une assistante virtuelle psychologiquement intelligente, aidait les médecins à diagnostiquer et à traiter les patients. Après cela, il est passé au second plan. Jusqu'à présent, lorsque les clients exigent une gratification instantanée. Selon une étude Hubspot, 90 % des clients souhaitent une réponse immédiate à leurs questions. De plus, le rapport montre que 80 % des clients cesseront de faire affaire avec une société de services après avoir vécu une mauvaise expérience. Cela souligne l’importance d’un bon service client et d’être disponible 24 heures sur 24 pour les clients. Par coïncidence, alors que ChatGPT brille sur la scène mondiale, nous pouvons assister à l'émergence d'une révolution du service client menée par l'intelligence artificielle.
L'essor de ChatGPTChatGPT est salué comme un nouveau tournant dans l'ère de l'information. Il s'agit d'une plate-forme basée sur l'intelligence artificielle qui répond à des questions complexes de manière conversationnelle. Construit par OpenAI, il est conçu et formé pour comprendre et répondre aux questions posées par les humains. Par conséquent, ChatGPT repousse les limites de ce qui est possible avec l’IA conversationnelle.
Définition de ChatGPTChatGPT : Une révolution à l’ère de l’information ? ChatGPT est un chatbot avancé construit sur GPT-3.5 qui peut parler aux humains sous la forme d'une conversation. Il suit un modèle de langage large (LLM), qui est entraîné pour prédire avec précision le mot suivant dans une phrase. Bien que cela ressemble à une fonctionnalité de saisie semi-automatique sur votre téléphone, ChatGPT le fait à une échelle irréaliste. Les chercheurs ont appris que plus l’appareil était exposé à des données, meilleures étaient ses capacités conversationnelles.
Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des cas d'utilisation commerciale de ChatGPT : Service client
En formant ChatGPT sur de nombreuses interactions avec les clients, vous pouvez répondre aux besoins les plus importants. questions fréquemment posées Générez automatiquement des réponses. Génération de texte
Vous pouvez créer des publications sur les réseaux sociaux ou des descriptions de produits en soumettant des requêtes appropriées. 
Analyse des sentiments
Vous pouvez surveiller le sentiment de vos clients en analysant le sentiment dans leurs commentaires.Elle peut analyser rapidement les données des patients pour recommander le diagnostic et le plan de traitement corrects (une forme plus avancée d'ELIZA). ChatGPT permet de générer très facilement des messages, des e-mails ou tout autre contenu. Alors que nous comprenions les capacités de ChatGPT, OpenAI l'a déjà mis à niveau sous la forme de GPT-4. Alors que son prédécesseur comptait 175 milliards de paramètres, GPT-4 en aurait 1 000 milliards, ce qui le rend incroyablement rapide et intelligent. Pour chaque requête que vous posez, GPT-4 la traitera avec 1 000 milliards de paramètres pour donner les résultats les plus précis. Bien qu'il n'ait pas encore été publié, GPT-4 entraînera un changement choquant dans le service client. ChatGPT répond aux demandes soumises en fonction des informations auxquelles il a accès. Par conséquent, lorsque vous utilisez cet outil pour servir les clients sur votre site Web sans les former au préalable, il aura des limites. De plus, comme il ne peut obtenir des informations sur votre entreprise qu’à partir d’actifs accessibles sur Internet tels que des sites Web et d’autres portails, les réponses peuvent ne pas être exactes ou utiles. La deuxième limitation de ChatGPT est la nature inhérente des demandes des clients. La plupart des questions des clients sont vagues et nécessitent une traduction logique pour fournir une réponse appropriée. Malheureusement, ChatGPT ne maîtrise pas encore cet art. ChatGPT n'est peut-être pas encore entièrement capable de gérer votre service client, mais cela ne devrait pas vous empêcher d'appliquer l'IA pour améliorer l'expérience client. Créer un agent de service client IA De nombreuses organisations limitent leur stratégie d'IA à l'amélioration du service client en générant des réponses automatisées via des moteurs, mais ces La plupart des ils sont relativement courants. Cependant, les clients veulent des réponses personnalisées qui démontrent mieux leurs capacités professionnelles, et ils ont également des exigences en matière de délais de réponse. Vous pouvez offrir une expérience client précise et à la demande en créant un agent CS qui utilise le NLP (Natural Language Processing) et le NLU (Natural Language Understanding) pour comprendre le contexte des requêtes des clients. Ensuite, en lui dotant de capacités de recherche gérées par l’intelligence artificielle, il peut fournir des conversations virtuelles transparentes, semblables à celles des humains. Le principal défi dans la fourniture d'expériences d'IA est que les entreprises disposent de grandes quantités de données non structurées, complexes à gérer et à analyser. Cette perception a rapidement changé avec l'avènement de ChatGPT, bien que les bases de données vectorielles aient déjà été utilisées pour gérer des données non structurées. L'architecture présentée ci-dessous définit un flux de travail d'agent de support client transparent et efficace. Créer un agent de support client IA Le support client basé sur l'IA implique deux processus différents : l'un est le service d'indexation et l'autre est le service de requête, représentés respectivement par le vert et le jaune. Voyons comment ils fonctionnent. Le service d'indexation transfère et récupère des données vers la base de connaissances contenant des documents. Au fur et à mesure que chaque document de la base de connaissances est ajouté ou modifié, l'API d'Embedding est activée pour convertir les nouvelles informations en vecteurs. Ces vecteurs sont ensuite ajoutés à une base de données de vecteurs pour faciliter des recherches sémantiques rapides. En utilisant le service de requête, vous pouvez fournir une requête de texte et l'API Embeddings la transformera en vecteur dans un processus similaire à l'indexation. Ce vecteur est ensuite utilisé pour rechercher et faire correspondre les documents dans la base de données et donner les meilleurs résultats. Puisque le moteur de recherche a déjà préparé les vecteurs des fichiers, il rend ce processus simple et rapide, même pour des millions de fichiers. Les bases de données vectorielles stockent, indexent et recherchent des données entières non structurées intégrées de manière basée sur un modèle ML (apprentissage automatique). Il simplifie efficacement l'ensemble de données, en représentant les objets de données sous forme de valeurs numériques afin qu'ils puissent être gérés dans un processus appelé intégration vectorielle. La base de données vectorielles indexe ces intégrations afin que les vecteurs puissent être comparés entre eux ou au vecteur de la requête de recherche. La base de données vectorielles facilite les fonctions de gestion des données telles que la création, la lecture, la mise à jour et la suppression. La recherche de similarité et le filtrage des métadonnées sont deux autres fonctionnalités essentielles de Vector Database, vous offrant des capacités de recherche complètes. Quelques exemples de bases de données vectorielles : L'application de l'intelligence artificielle pour l'analyse linguistique devient rapidement une tendance dans divers secteurs. Diverses entreprises recherchent des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle pour décoder du texte et obtenir des informations commerciales précieuses. Le texte peut être sous forme écrite, orale ou visuelle. Vous pouvez exploiter vos données non structurées : texte, parole, images et vidéos pour générer des ensembles de données d'intelligence artificielle et pour informer intelligemment vos algorithmes et modèles de ML. De nombreuses entreprises comme OpenAI, Cohere et AI2Labs proposent des API qui vous permettent d'accéder à des modèles avancés qui facilitent les applications en langage naturel. Propulsé par les technologies émergentes, le service client est sur le point de faire un pas de géant, améliorant l'expérience client et élevant la capacité de mieux soutenir les clients. Les entreprises cherchent à affiner les conversations basées sur l’IA en s’appuyant largement sur les plateformes en libre-service et les chatbots pour améliorer leur base de connaissances. De plus, les progrès de la PNL ces dernières années ont fait de l’assistance virtuelle un outil de service client transparent. Par exemple, les chatbots peuvent désormais mener des conversations de type humain, ne nécessitant une intervention humaine que dans des situations complexes. Cui Hao, rédacteur de la communauté 51CTO, architecte senior, a 18 ans d'expérience en développement logiciel et en architecture, et 10 ans d'expérience en architecture distribuée. Titre original : Ce que ChatGPT signifie pour le support client et le rôle des bases de données vectoriellesIntelligence artificielle conversationnelle
Assistant Virtuel
GPT-4 Incredible Desire
Le défi du service client de ChatGPT
Service d'indexation
Service de requête
Qu'est-ce qu'une base de données vectorielles ?
Service d'intelligence artificielle linguistique
L'avenir du support client
Introduction au traducteur
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
