Prima di approfondire le risposte generative, ecco un breve glossario di alcuni termini relativi AI che verranno usati in questo articolo.
Glossario
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): una branca dell’intelligenza AI che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano. È un componente fondamentale degli agenti AI usato per interpretare le query degli utenti usando tecniche come il riconoscimento di entità denominate e l’analisi sentiment .
- Intelligenza artificiale generativa ( AI di generazione): un tipo di AI in grado di generare un’ampia varietà di output, tra cui immagini, video, audio, testo e altro ancora.
- Large language model (LLM): un tipo di modello di AI generativa progettato per generare un linguaggio simile a quello umano basato su modelli statistici appresi da grandi quantità di dati di testo.
- Trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) - Questi sono alcuni dei più noti LLM resi popolari da OpenAI. Sono adatti a un’ampia gamma di applicazioni, tra cui la generazione, il riepilogo e la traduzione di testi.
Introduzione alle risposte generative
Ecco le risposte generative, l’ agenti AI basato su LLM che si collega direttamente al centro assistenza per creare un agenti AI in pochi minuti, rispondendo istantaneamente e con precisione ai clienti, senza necessità di formazione.
Gli LLM sono un tipo di tecnologia di intelligenza artificiale usata per comprendere e generare un linguaggio naturale, come il modo in cui gli esseri umani parlano o scrivono. Molti chiamano questa Intelligenza artificiale generativa.
Vengono addestrati su grandi quantità di dati testuali (la maggior parte di Internet) per apprendere la relazione e il contesto tra parole, frasi e concetti. Ciò consente loro di eseguire molte attività CS diverse, come: conversare, riepilogare articoli, comprendere il sentiment delle conversazioni, ecc.
GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) e GPT-4 sono esempi di LLM. Sono modelli di AI per l’elaborazione del linguaggio sviluppati da OpenAI. Possono generare testo simile a quello umano e avere un’ampia gamma di applicazioni, tra cui traduzione linguistica, modellazione linguistica e generazione di testo per applicazioni come gli agenti AI .
Che cosa significa per gli agenti AI - Avanzati?
Gli LLM presentano molti vantaggi per il mondo dell’automazione CS, ma il titolo principale è che le conversazioni automatizzate diventano più simili a quelle umane, l’esperienza dei clienti è migliorata e il funzionamento e la manutenzione sono più semplici e costano meno.
Ciò non significa che stiamo abbandonando il nostro pane quotidiano di NLP (elaborazione del linguaggio naturale): svolgono funzioni molto diverse. Sebbene NLP e LLM siano entrambi strumenti di elaborazione del linguaggio, un LLM può eseguire una varietà di attività NLP. Gli LLM sono pre-addestrati su grandi quantità di conoscenze generali e le usano per produrre testo.
Mentre la NLP è formata su conoscenze specifiche e rende l’ agenti AI un esperto in materia, che fornisce una risposta solo quando comprende appieno il contesto.
Ciò significa che per le domande frequenti e i contenuti con risposte semplici con elaborazione o logica minima o nulla, gli LLM sono eccezionali. Per le risposte strutturate che richiedono logica, testo preciso e che seguono un processo, la NLP sarebbe la soluzione.
Uso risposte generative
Collega il tuo centro assistenza alle risposte generative per creare un agenti AI personalizzato in pochi minuti.
Il modo in cui funziona nella nostra piattaforma è che ogni volta che un messaggio non è coperto dal nostro modello NLP, noto anche come struttura degli scopi, viene indirizzato al LLM per cercare e analizzare il centro assistenza per trovare la risposta corretta, riassumerla e rispondi al tuo cliente.
Il bello è che, a causa della sua natura contestuale, baserà sempre le risposte in base alla conversazione avvenuta in precedenza, non solo in base all’ultimo messaggio, in modo che le risposte abbiano un impatto per il visitatore.
Inoltre, funzionerà solo nel dominio fornito come framework (il centro assistenza connesso), quindi non può fornire risposte ad argomenti a cui non ha accesso, come Internet.
Pertanto, se non è stato in grado di fornire una risposta, ti avviserà educatamente e chiederà all’utente informazioni o chiarimenti.
Ogni volta che incontra chiacchiere o argomenti al di fuori del dominio, la risposta è programmata per tornare sempre a ciò su cui è stata addestrata a rispondere.
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