


Apakah maksud kebangkitan ChatGPT untuk sokongan pelanggan dan pangkalan data vektor?
Penterjemah |. Cui Hao
Pengulas | 🎜>
Kebanyakan organisasi menganggap perkhidmatan pelanggan sebagai perbelanjaan, tetapi sebenarnya perkhidmatan pelanggan boleh dilihat sebagai peluang. Ia membolehkan anda terus memacu nilai untuk pelanggan anda selepas jualan. Perniagaan yang berjaya tahu bahawa perkhidmatan pelanggan bukan sahaja mengekalkan pelanggan tetapi juga meningkatkan hasil perniagaan. Khidmat pelanggan ialah alat yang dipandang rendah yang boleh meningkatkan usaha pemasaran dan jualan melalui rujukan, testimoni dan perkataan ke mulut klasik.
Dan , memberi perkhidmatan kepada pelanggan dalam masa nyata dan tanpa berlengah adalah penting. Dengan kemunculan kecerdasan buatan, keperluan ini telah dapat dicapai. Dengan kecerdasan buatan, adalah mungkin untuk membantu pelanggan dalam perjalanan mereka dengan isu yang timbul semasa perjalanan Sebarang pertanyaan. Di samping itu, banyak masalah dunia sebenar boleh diselesaikan melalui chatbot yang diterajui kecerdasan buatan dan keupayaan pembelajaran mesin (ML), seperti NLP dan analisis data masa nyata. Akhir sekali, dengan penggunaan berterusan pangkalan data vektor, perniagaan boleh memanfaatkan data tidak berstruktur untuk memenuhi keperluan pelanggan.
Kecerdasan Buatan dalam Sokongan Pelanggan
Menariknya, pernah Kepintaran buatan pertama chatbot untuk sokongan pelanggan dilahirkan pada tahun 1960-an apabila ELIZA, pembantu Maya yang bijak dari segi psikologi untuk membantu doktor dengan diagnosis dan rawatan. Selepas itu, ia mengambil tempat duduk belakang. Sehingga kini, apabila pelanggan menuntut kepuasan segera. Menurut penyelidikan Hubspot, 90% pelanggan mahukan jawapan segera kepada soalan mereka. Selain itu, laporan itu menunjukkan bahawa 80% pelanggan akan berhenti menjalankan perniagaan dengan syarikat perkhidmatan selepas mengalami pengalaman buruk. Ini menyerlahkan kepentingan perkhidmatan pelanggan yang baik dan tersedia kepada pelanggan sepanjang masa.Kebetulan, apabila ChatGPT menyinar di pentas global, kita dapat menyaksikan kemunculan revolusi perkhidmatan pelanggan yang diterajui kecerdasan buatan. Kebangkitan ChatGPT
CtGPT dipuji sebagai titik perubahan baharu dalam era maklumat , ia adalah platform berasaskan kecerdasan buatan yang menjawab soalan kompleks dalam cara perbualan. Dibina oleh OpenAI, ia direka dan dilatih untuk memahami dan menjawab soalan yang ditanya oleh manusia. Oleh itu, ChatGPT memecahkan sempadan apa yang mungkin dengan AI perbualan. Definisi ChatGPT
ChatGPT: Revolusi dalam era maklumat?
CtGPT ialah chatbot lanjutan yang dibina pada GPT-3.5 yang boleh bercakap dengan manusia dalam bentuk perbualan. Ia mengikuti Model Bahasa Besar (LLM), yang dilatih untuk meramal perkataan seterusnya dalam ayat dengan tepat. Walaupun ia kelihatan seperti ciri autolengkap pada telefon anda, ChatGPT melakukannya pada skala yang tidak realistik. Penyelidik mengetahui bahawa lebih banyak data yang didedahkan, semakin baik kebolehan perbualannya.
Disenaraikan di bawah adalah beberapa kes penggunaan komersial ChatGPT:
Perkhidmatan Pelanggan
Dengan melatih ChatGPT mengenai interaksi yang meluas dengan pelanggan, anda boleh menjana jawapan secara automatik kepada soalan yang paling kerap ditanya. Penjanaan Teks
Anda boleh membuat siaran media sosial atau penerangan produk dengan menyerahkan pertanyaan yang sesuai. Analisis Sentimen
Anda boleh memantau sentimen pelanggan dengan menganalisis sentimen dalam penyata maklum balas.AI Perbualan
Ia boleh menganalisis data pesakit dengan pantas untuk mengesyorkan diagnosis dan pelan rawatan yang betul (bentuk ELIZA yang lebih maju).
Pembantu Maya
CtGPT menjadikannya sangat mudah untuk menjana mesej, e-mel atau sebarang kandungan.
GPT-4 Incredible Desire
Apabila kita memahami keupayaan ChatGPT, OpenAI telah menaik tarafnya dalam bentuk GPT-4. Walaupun pendahulunya mempunyai 175 bilion parameter, GPT-4 dikatakan mempunyai 1 trilion parameter, menjadikannya sangat pantas dan pintar.
Untuk setiap pertanyaan yang anda tanya, GPT-4 akan menggunakan 1 trilion parameter untuk diproses bagi memberikan keputusan yang paling tepat. Walaupun ia belum dikeluarkan lagi, GPT-4 akan menyebabkan perubahan yang mengejutkan dalam perkhidmatan pelanggan.
Cabaran perkhidmatan pelanggan ChatGPT
CtGPT berdasarkan maklumat orang yang dihubunginya untuk menjawab pertanyaan yang dikemukakan. Oleh itu, apabila anda menggunakan alat ini untuk melayani pelanggan di tapak web anda tanpa melatih mereka terlebih dahulu, alat ini akan mempunyai had. Selain itu, kerana ia hanya boleh mendapatkan maklumat tentang syarikat anda daripada aset yang menghadap ke Internet seperti tapak web dan portal lain, jawapannya mungkin tidak tepat atau membantu.
Keterbatasan ChatGPT dalam melayani pelanggan
Batasan kedua ChatGPT ialah sifat semula jadi pertanyaan pelanggan. Kebanyakan soalan pelanggan adalah kabur dan memerlukan terjemahan logik untuk memberikan jawapan yang sesuai. Malangnya, ChatGPT belum lagi menguasai seni ini.
CtGPT mungkin belum mampu mengurus perkhidmatan pelanggan anda sepenuhnya, tetapi itu tidak seharusnya menghalang anda daripada menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
Bina Ejen Perkhidmatan Pelanggan AI
Banyak organisasi mengehadkan Strategi AI, mereka gunakan enjin untuk menjana respons automatik untuk meningkatkan perkhidmatan pelanggan, tetapi kebanyakan respons ini adalah agak generik. Walau bagaimanapun, pelanggan mahukan jawapan yang diperibadikan yang menunjukkan keupayaan profesional dengan lebih baik, dan mereka juga mempunyai keperluan untuk masa respons. Anda boleh memberikan pengalaman pelanggan yang tepat dan atas permintaan dengan membina ejen CS yang menggunakan NLP (Natural Language Processing) dan NLU (Natural Language Understanding) untuk memahami konteks pertanyaan pelanggan. Kemudian, dengan menyelitkannya dengan keupayaan carian yang dikendalikan oleh kecerdasan buatan, ia boleh menyediakan perbualan maya seperti manusia yang lancar.
Cabaran utama dalam menyampaikan pengalaman AI ialah syarikat mempunyai sejumlah besar data tidak berstruktur untuk mengurus dan kompleks untuk dianalisis. Persepsi ini cepat berubah dengan kemunculan ChatGPT, walaupun pangkalan data vektor telah digunakan untuk mengurus data tidak berstruktur sebelum ini.
Seni bina yang ditunjukkan di bawah mentakrifkan aliran kerja ejen sokongan pelanggan yang lancar dan cekap.
Bina ejen sokongan pelanggan AI
Sokongan pelanggan berasaskan AI melibatkan dua proses berbeza - satu ialah perkhidmatan pengindeksan dan satu lagi ialah perkhidmatan pertanyaan, masing-masing diwakili oleh hijau dan kuning. Mari lihat bagaimana mereka berfungsi.
Perkhidmatan Pengindeksan
Perkhidmatan Pengindeksan memindahkan data kepada pengetahuan yang mengandungi perpustakaan dokumen dan mendapatkan data daripada pangkalan pengetahuan. Apabila setiap dokumen dalam pangkalan pengetahuan ditambah atau diubah, API Embedding diaktifkan untuk menukar maklumat baharu kepada vektor. Vektor ini kemudiannya ditambahkan pada pangkalan data vektor untuk memudahkan carian semantik pantas.
Perkhidmatan Pertanyaan
Menggunakan Perkhidmatan Pertanyaan, anda boleh menyediakan pertanyaan teks, dalam proses yang serupa dengan pengindeksan, Embeddings API akan mengubahnya menjadi vektor. Vektor ini kemudiannya digunakan untuk mencari dan memadankan dokumen melalui pangkalan data dan memberikan hasil yang terbaik. Memandangkan enjin carian telah pun menyediakan vektor fail, ia menjadikan proses ini mudah dan pantas, walaupun untuk berjuta-juta fail.
Apakah pangkalan data vektor?
Pangkalan data vektor menyimpan, mengindeks dan mencari keseluruhan data tidak berstruktur yang dibenamkan dalam cara dipacu model ML (pembelajaran mesin). Ia secara berkesan memudahkan set data, mewakili objek data sebagai nilai berangka supaya ia boleh diuruskan dalam proses yang dipanggil pembenaman vektor.
Pangkalan data vektor mengindeks benam ini supaya vektor boleh dibandingkan antara satu sama lain atau mencari Vektor perbandingan pertanyaan. Pangkalan data vektor memudahkan fungsi pengurusan data seperti mencipta, membaca, mengemas kini dan memadam. Carian persamaan dan penapisan metadata ialah dua lagi ciri penting Pangkalan Data Vektor, memberikan anda keupayaan carian yang komprehensif.
Beberapa contoh pangkalan data vektor:
- Qdrant: enjin carian persamaan dan pangkalan data vektor yang menyediakan perkhidmatan seperti penyimpanan, carian dan pengurusan vektor melalui API, sambil mencapai perancangan pertanyaan dinamik dan pemuatan indeks data yang cekap. Antara enjin carian vektor lain, Qdrant ialah pilihan yang berkuasa dan berskala.
- Vertex: Enjin mesin kecerdasan buatan Vertex dibina oleh Google dan merupakan vektor kependaman rendah pangkalan data. Ia menyusun vektor mengikut aspek unik pembenamannya untuk memudahkan carian mudah dan berskala.
- NucliaDB: NucliaDB ialah sumber terbuka, pangkalan data vektor asli awan dan enjin carian teragih yang membolehkan anda menyimpan data pada infrastruktur awannya.
Perkhidmatan Kepintaran Buatan Bahasa
Menggunakan kecerdasan buatan untuk analisis bahasa dengan cepat menjadi trend dalam pelbagai industri. Pelbagai perniagaan sedang mencari kes penggunaan untuk kecerdasan buatan untuk menyahkod teks dan mendapatkan cerapan perniagaan yang berharga. Teks boleh dalam format bertulis, lisan atau visual. Anda boleh memanfaatkan data tidak berstruktur anda: teks, pertuturan, imej dan video untuk menjana set data AI, dan untuk mempertingkatkan algoritma ML anda dan model.
Beberapa syarikat seperti OpenAI, Cohere dan AI2Labs menyediakan API yang membolehkan anda mengakses pemudahan model Lanjutan semula jadi untuk aplikasi bahasa.
Masa Depan Sokongan Pelanggan
Dikuasakan oleh teknologi baru muncul, perkhidmatan pelanggan bersedia untuk melakukan lonjakan besar ke hadapan, meningkatkan pengalaman pelanggan dan Tingkatkan keupayaan kami untuk menyokong pelanggan kami dengan lebih baik. Syarikat sedang mencari untuk mengasah perbualan berasaskan AI dengan banyak bergantung pada platform layan diri dan chatbots untuk meningkatkan pangkalan pengetahuan mereka. Selain itu, kemajuan dalam NLP dalam beberapa tahun kebelakangan ini telah menjadikan bantuan maya sebagai alat perkhidmatan pelanggan yang lancar. Sebagai contoh, chatbots kini boleh menjalankan perbualan seperti manusia, memerlukan campur tangan manusia hanya dalam situasi yang kompleks.
Pengenalan Penterjemah
Cui Hao, editor komuniti 51CTO, Guru arkitek kanan, mempunyai 18 tahun pengalaman dalam pembangunan perisian dan seni bina, dan 10 tahun pengalaman dalam seni bina teragih.
Tajuk asal: What ChatGPT Cara untuk Sokongan Pelanggan dan Peranan Pangkalan Data Vektor
Atas ialah kandungan terperinci Apakah maksud kebangkitan ChatGPT untuk sokongan pelanggan dan pangkalan data vektor?. 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

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

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

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

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

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

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.
