Bolehkah chatbots perusahaan menyampaikan pengalaman hiper-peribadi?
Bot sembang perusahaan mati otak. Mereka tidak mempunyai kognisi, tiada kedalaman, dan tiada keupayaan untuk memahami konsep dan konteks masa nyata. Walau bagaimanapun, chatbot perusahaan yang paling berkesan adalah sekutu kepada matlamat perniagaan yang paling relevan, bukan musuh kemajuan dan masa. Pada tahun 2022, chatbot perusahaan harus membenarkan kebanyakan pekerja kolar putih berinteraksi dengan platform perbualan setiap hari, tetapi perusahaan masih gagal menyampaikan pengalaman perbualan optimum yang diperlukan untuk memacu nilai. Kebanyakan chatbot tidak mempunyai keupayaan untuk menyediakan pemperibadian yang diperlukan untuk mengoptimumkan pengalaman pelanggan.
Memandangkan kepentingan perniagaan, pemasar dan pelanggan terhadap pemperibadian, kegagalan memberikan pemperibadian yang luas dan dinamik kepada pelanggan yang berinteraksi dengan chatbot AI akan Membayar kos kewangan dan reputasi. Untuk membolehkan perniagaan berkembang maju dengan teknologi canggih dan memenuhi keperluan pelanggan pada peringkat perjalanan pembelian yang berbeza, mereka memerlukan chatbot yang berkesan yang boleh belajar dengan cepat, menyesuaikan diri secara berterusan dalam masa nyata dan tidak dihadkan oleh data latihan .
Kelemahan Chatbot
Walaupun penerimaan pakai meningkat sepanjang pandemik, chatbots terus gagal kerana:
- Inferens statistik tanpa pemahaman mendalam
- Model statik tanpa pembelajaran dinamik dan inferens
- Parroting rawak tanpa pemperibadian hiper
Di sebalik isu ini, Robot Sembang Perusahaan juga sukar dilaksanakan kerana pengetahuan akal mereka asas terlalu cetek. Chatbots yang tidak mempunyai kefungsian yang diperlukan adalah berkod keras, mempunyai penyelesaian baca sahaja, mempunyai sedikit dinamisme dan berjuang untuk menyesuaikan diri dalam masa nyata. Chatbot ini tidak belajar secara autonomi atau cukup interaktif, yang boleh menyebabkan kekeliruan dan kekecewaan bagi mereka yang berinteraksi dengan mereka. Dengan lebih separuh daripada pelanggan bertukar kepada jenama pesaing selepas pengalaman pelanggan yang buruk, teknologi siap sedia diperlukan untuk memahami bahasa dan konteks yang dipersembahkan dalam apa jua keadaan dengan serta-merta.
Oleh kerana chatbots sangat kurang memahami dan kebolehsuaian masa nyata (memanfaatkan bahasa semula jadi), mereka membawa kepada pelbagai silo, yang boleh menimbulkan masalah kepada pemimpin perniagaan yang cuba memajukan matlamat mereka Masalah kewangan. Mereka juga tidak mempunyai kemahiran penaakulan yang diperlukan untuk mengambil perbualan jauh di luar peringkat pengenalan. Tanpa pemahaman yang lebih mendalam dan keupayaan untuk menyesuaikan diri dalam masa nyata, perniagaan tidak dapat menskalakan operasi mereka seperti yang mereka mahu, membenarkan tugasan berulang untuk memperlahankan kemajuan mereka ke arah produktiviti optimum.
Pendekatan dinamik untuk pembelajaran chatbot
Chatbots hendaklah merupakan penyelesaian yang boleh diaudit sepenuhnya dengan keupayaan penaakulan yang kukuh, termasuk nyahkekaburan (bukannya chatbots kotak hitam yang popular ). Pembelajaran am hendaklah "pembelajaran sekali sahaja", bermakna pekerja atau pelanggan tidak perlu terus mengulangi diri mereka sendiri untuk menyelesaikan tugas atau menjawab soalan. Melalui pembelajaran masa nyata bahasa semula jadi, chatbot dengan otak memproses maklumat untuk memahami bukan sahaja permintaan langsung tetapi juga emosi di belakangnya.
Chatbots dengan otak mengutamakan nilai tinggi, pengalaman pelanggan hiper-peribadi yang boleh digunakan merentas pelbagai menegak dan kes penggunaan. Chatbots ini juga mempunyai pemahaman kontekstual yang mendalam, jadi mereka memproses apa yang dikatakan dalam masa nyata melalui memori jangka pendek dan jangka panjang bersepadu. Pemperibadian hiper selaras dengan matlamat, objektif dan penggunaan perniagaan, jadi pengguna tidak kembali ke peringkat pertama apabila berinteraksi dengan alat perbualan AI ini.
Bot sembang kognitif dan autonomi juga termasuk pengurusan perbualan dinamik supaya pengguna boleh bermula dari titik sebelumnya dalam perbualan dan menambah nilai pada perbualan akan datang kerana orang tidak perlu mengulangi diri mereka sendiri. Dengan seni bina kognitif bersepadu, chatbots dengan otak juga termasuk penjanaan bahasa yang lancar, penghuraian dan penaakulan untuk mencipta jenis pemperibadian hiper yang diperlukan untuk mencipta pengalaman pelanggan yang bermakna dan interaktif.
Menggunakan ontologi, chatbots boleh mengendalikan istilah tertentu dan maknanya dengan mudah, mengumpul data statik seperti atribut secara manual dan memahami sinonim. Dengan menanamkan akal semasa membina chatbot, chatbot yang mempunyai otak boleh berjaya mengumpul dan menguatkuasakan peraturan perniagaan sambil mengumpulkan maklumat yang diperlukan untuk menerangkan cara sesuatu produk atau perkhidmatan dirujuk di dunia nyata. Melalui ujian yang ketat dan penalaan yang konsisten, serta sistem ujian regresi yang komprehensif, chatbots boleh mengendalikan permintaan dengan mudah tanpa perlu diajar berulang kali.
Kes Penggunaan Hiper-Peribadikan
Bot sembang yang diperibadikan hiper ialah bahagian penting pusat panggilan dan boleh membantu perniagaan mengekalkan lebih banyak perhubungan pelanggan dan mempercepatkan proses pertumbuhan Jenama. Apabila anda mempunyai chatbot dengan otak, perniagaan akan mengurangkan keperluan pelanggan untuk bercakap dengan ejen manusia dengan ketara kerana pembantu digital yang memahami konteks menyampaikan pengalaman yang sangat diperibadikan kepada semua pelanggan dan mengurangkan kos perkhidmatan kepada mereka. Pusat panggilan juga boleh mengalihkan volum besar panggilan dari pusat panggilan dan serta-merta memanjangkan perkhidmatan pelanggan kepada berjuta-juta orang.
Bot sembang yang diperibadikan hiper juga boleh membantu pekerja dengan menjadi pembantu yang berkuasa untuk meja bantuan IT dan pembantu HR, sambil turut menyokong aplikasi perusahaan dan mudah alih. Selain itu, perniagaan boleh mengadakan perbualan yang bernas tentang pelbagai bidang perniagaan, termasuk dasar, penjagaan kesihatan, penerimaan, senarai gaji/manfaat dan banyak lagi.
Optimumkan interaksi
Bagi pelanggan perusahaan, chatbot dengan otak boleh membina kesetiaan jenama. Dengan otak yang berfungsi dan dahagakan pemahaman mendalam dan pengetahuan akal, chatbots boleh mengembangkan perkhidmatan perusahaan dan mencipta jalan baharu untuk memaksimumkan nilai perbualan dan menambah pengambilan untuk mengoptimumkan interaksi masa hadapan. Untuk perniagaan yang berfikiran ke hadapan yang ingin menjadi lebih relevan dan boleh dipercayai di mata asas pelanggan mereka, chatbots tidak seharusnya menjadi beban lagi. Chatbots harus mempunyai keupayaan pengetahuan yang dinamik untuk menyelesaikan pertanyaan pelanggan atau titik kesakitan dan membenarkan perniagaan menumpukan pada tugas nilai tambah lain untuk memaksimumkan produktiviti.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah chatbots perusahaan menyampaikan pengalaman hiper-peribadi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
