ChatGPT の台頭はカスタマー サポートとベクター データベースにとって何を意味しますか?

翻訳者 | Cui Hao

査読者 | Sun Shujuan

冒頭

ほとんどの組織はカスタマー サービスを経費として考えていますが、実際にはカスタマー サービスを機会とみなすこともできます。これにより、販売後も顧客への価値を継続的に推進できます。成功している企業は、カスタマー サービスが顧客を維持するだけでなく、ビジネスの収益も増加させることを知っています。カスタマー サービスは、紹介、お客様の声、古典的な口コミを通じてマーケティングと販売の取り組みを強化できる、過小評価されているツールです。 そして、リアルタイムで遅延なく顧客にサービスを提供することが重要です。人工知能の出現により、この要件は達成可能になりました。

人工知能を使用すると、旅行中に発生する問題について顧客を支援することができます。旅にどんな問題があっても。さらに、現実の問題の多くは、人工知能主導のチャットボットと、NLP やリアルタイム データ分析などの機械学習 (ML) 機能を通じて解決できます。最後に、ベクトル データベースの継続的な採用により、企業は非構造化データを活用して顧客のニーズに応えることができます。

顧客サポートにおける人工知能

興味深いことに、史上初の人工知能顧客サポート用のチャットボットは、医師の診断と治療を支援する心理的にインテリジェントな仮想アシスタントである ELIZA が 1960 年代に誕生しました。その後、後部座席に移りました。これまでは、顧客が即時の満足を求めていました。 Hubspot の調査によると、顧客の 90% は質問に対する即時回答を望んでいます。さらに、レポートでは、顧客の 80% が、不快な経験をした後、サービス会社との取引をやめることを示しています。これは、優れた顧客サービスと 24 時間顧客に対応できることの重要性を強調しています。 偶然にも、ChatGPT が世界的な舞台で輝くにつれて、私たちは、人工知能主導の顧客サービス革命。

ChatGPT の台頭ChatGPT は、世界の新たな転換点として歓迎されています。情報化時代において、複雑な質問に会話形式で答える人工知能ベースのプラットフォームです。 OpenAI によって構築され、人間の質問を理解し、答えるように設計およびトレーニングされています。したがって、ChatGPT は、会話型 AI で可能なことの限界を打ち破ります。

#ChatGPT の定義

#ChatGPT: 情報時代における革命?

ChatGPT は、GPT-3.5 に基づいて構築された高度なチャットボットであり、会話形式で人間と会話できます。これは、文内の次の単語を正確に予測するようにトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) に従います。これは携帯電話のオートコンプリート機能のように見えますが、ChatGPT は非現実的な規模でそれを実行します。研究者は、より多くのデータにさらされるほど、会話能力が向上することを知りました。

#ChatGPT の商用ユースケースのいくつかを以下に示します:

カスタマー サービス 顧客との数多くのやり取りで ChatGPT をトレーニングすることで、最もよくある質問に対する回答を自動的に生成できます。 テキスト生成

適切なクエリを送信することで、ソーシャル メディア投稿や製品説明を作成できます。 感情分析

フィードバック ステートメントの感情を分析することで、顧客の感情を監視できます。

会話型人工知能

患者データを迅速に分析して、正しい診断と治療計画を推奨します (ELIZA のより高度な形式)。

仮想アシスタント

ChatGPT を使用すると、メッセージ、電子メール、その他のコンテンツを非常に簡単に生成できます。

GPT-4 信じられないほどの願い

ChatGPT の機能を理解すると、OpenAI GPT-4 の形でアップグレードされました。前世代のパラメータは 1,750 億個でしたが、GPT-4 には 1 兆個のパラメータがあると言われており、信じられないほど高速でスマートです。

GPT-4 は、クエリごとに 1 兆個のパラメータを使用して処理し、最も正確な結果。まだリリースされていませんが、GPT-4 は顧客サービスに衝撃的な変化を引き起こすでしょう。

ChatGPT のカスタマー サービスの課題

ChatGPT は連絡先情報に基づいています提出されたお問い合わせに回答するため。したがって、最初にトレーニングを行わずにこのツールを使用して Web サイトで顧客にサービスを提供する場合、制限があります。さらに、Web サイトやその他のポータルなど、インターネットに接続された資産からのみ会社に関する情報を取得できるため、回答が正確でないか、役に立たない可能性があります。

顧客へのサービスにおける ChatGPT の制限

#ChatGPT の 2 番目の制限は、顧客からの問い合わせに固有の性質があることです。顧客の質問のほとんどは曖昧であり、適切な回答を得るには論理的な翻訳が必要です。残念ながら、ChatGPT はまだこの技術を習得していません。

ChatGPT はまだ顧客サービスを管理する能力が十分ではないかもしれませんが、顧客体験を向上させるために AI を適用することを妨げるものではありません。 AI カスタマー サービス エージェントの構築

多くの組織が人工知能戦略を制限している、顧客サービスを向上させるために、エンジンを使用して自動応答を生成しますが、これらの 応答 のほとんどは比較的一般的なものです。ただし、顧客は専門的な能力をより適切に示すパーソナライズされた回答を望んでおり、応答時間に対する要件もあります。 NLP (自然言語処理) と NLU (自然言語理解) を使用して顧客のクエリのコンテキストを理解する CS エージェントを構築することで、正確でオンデマンドの顧客エクスペリエンスを提供できます。さらに、人工知能による検索機能を組み込むことで、人間のようなシームレスな仮想会話を提供できます。

#AI エクスペリエンスを提供する際の主な課題は、企業が管理すべき大量の非構造化データを抱えていることです。分析が複雑です。以前は非構造化データの管理にベクトル データベースが使用されていましたが、この認識は ChatGPT の出現により急速に変わりました。

##次に示すアーキテクチャは、シームレスで効率的なカスタマー サポート エージェントのワークフローを定義します。

人工知能カスタマー サポート エージェントを構築する

# ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

AI ベースのカスタマー サポートには 2 つの異なるプロセスが含まれます。1 つはインデックス サービス、もう 1 つはクエリ サービスで、それぞれ緑と黄色で表されます。それらがどのように機能するかを見てみましょう。

インデックス サービス

インデックス サービスは、データをナレッジに転送します。ドキュメント ライブラリにアクセスし、ナレッジ ベースからデータを取得します。ナレッジ ベース内の各ドキュメントが追加または変更されると、Embedding の API がアクティブ化され、新しい情報がベクトルに変換されます。これらのベクトルは、高速な意味検索を容易にするためにベクトル データベースに追加されます。

クエリ サービス

#クエリ サービスを使用すると、インデックス作成や埋め込み API と同様のプロセスでテキスト クエリを提供できます。それをベクトルに変換します。このベクトルは、データベースを通じてドキュメントを検索および照合するために使用され、最良の結果が得られます。検索エンジンはすでにファイルのベクトルを準備しているため、たとえ数百万のファイルであっても、このプロセスが簡単かつ高速になります。

ベクトル データベースとは何ですか?

ベクトル データベースは、ML (機械学習) モデル駆動の方法で埋め込まれた非構造化データ全体を保存、インデックス付け、検索します。データセットを効果的に単純化し、データオブジェクトを数値として表現し、ベクトル埋め込みと呼ばれるプロセスで管理できるようにします。

#ベクトル データベースは、ベクトルを相互に比較したり、検索したりできるように、これらのエンベディングにインデックスを付けます。クエリのベクトル比較。 Vector データベースは、作成、読み取り、更新、削除などのデータ管理機能を容易にします。類似性検索とメタデータ フィルタリングは、Vector Database のもう 2 つの重要な機能であり、包括的な検索機能を提供します。

#ベクター データベースの例:

• ##Qdrant: 動的なクエリ プランニングとデータ インデックスの効率的な読み込みを実現しながら、API を介してベクトルの保存、検索、管理などのサービスを提供する類似検索エンジンおよびベクトル データベース。他のベクトル検索エンジンの中でも、Qdrant は強力でスケーラブルな選択肢です。
• Vertex: Vertex 人工知能マシン エンジンは Google によって構築され、低遅延ベクトルですデータベースは、簡単かつスケーラブルな検索を容易にするために、その埋め込みの固有の側面に従ってベクトルを編成します。
#NucliaDB
• ：NucliaDB は、オープン ソースのクラウド ネイティブ ベクター データベースであり、クラウド インフラストラクチャにデータを保存できる分散検索エンジンです。 言語人工知能サービス

言語分析に人工知能を適用することは、さまざまな業界で急速にトレンドになりつつあります。さまざまな企業が、テキストを解読してビジネス上の貴重な洞察を得るために人工知能のユースケースを探しています。テキストは、書き言葉、話し言葉、または視覚的な形式にすることができます。テキスト、音声、画像、ビデオなどの非構造化データを活用して AI データセットを生成し、

# および を生成して ML をスマート化できます。アルゴリズムとモデル。

OpenAI、Cohere、AI2Labs などのかなりの数の企業が、次のアクセスを可能にする API を提供しています。言語アプリケーションの自然な高度なモデル。

カスタマー サポートの未来

新興テクノロジーを活用したカスタマー サービスは、カスタマー エクスペリエンスと # を向上させ、大きな飛躍を遂げる準備が整っています。 # #改善 顧客をより適切にサポートできるようになります。企業は知識ベースを向上させるためにセルフサービス プラットフォームやチャットボットに大きく依存し、AI ベースの会話に磨きをかけようとしています。さらに、近年の NLP の進歩により、仮想アシスタンスがシームレスな顧客サービス ツールになりました。たとえば、チャットボットは人間と同じような会話を行うことができるようになり、複雑な状況でのみ人間の介入が必要になります。

翻訳者紹介

Cui Hao、51CTOコミュニティエディター、シニアアーキテクト、教師、ソフトウェア開発とアーキテクチャで 18 年の経験があり、分散アーキテクチャで 10 年の経験があります。

##元のタイトル: ChatGPT の意味カスタマーサポートとベクターデータベースの役割#

以上がChatGPT の台頭はカスタマー サポートとベクター データベースにとって何を意味しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。