Формат: презентация

Выступление в программе Демо-форума "Передовые технологии для взаимодействия с клиентами и улучшения клиентского опыта - 2024"

• Сферы применения больших языковых моделей (LLM) и GPT-сервисов для повышения качества обслуживания на примере Речевой аналитики BSS
  • Речевая аналитика – повышение качества анализа за счет снижения формализации условий и результатов
  • Управление знаниями – интеллектуальный поиск по всему массиву структурированных и не структурированных знаний (описаний, правил, регламентов и т.п.) с естественноязыковым интерфейсом зпросов
  • Голосовые и текстовые боты – улучшение клиентских впечатленний за счет естественности коммуникации ботов и сокращение t2m при автоматизации коммуникаций
• Что необходимо для реализации всех возможностей LLM в клиентском обслуживании
  • Платформа, обеспечивающая поключение к gpt-сервисам и llm, с возможностью их комбинирования для выбора лучших для конкретного бизнес-кейса удобная в эксплуатации (не требующая дата-сайентистов, програмистов и пр. узкоспециализированных дорогих специалистов)
  • Правильные эффективные промты и Оптимизация ответов, в т.ч. с минимизацией рисков галлюцинирования.
  • Правильная интерпретация результатов
• Основные риски использования LLM+GPT и как ими управлять?
  • размер ответов
  • точность фомрулировок ответов
  • галлюцинирование
  • по нашему опыту качество ответов достигается за счет грамотного подбора комбинаций промтов, температуры ответов и применения технологии RAG

Спикер(ы):

Статус:  Прошел



Просмотреть запись этого вебкаста:

Вы не авторизовались или не зарегистрированы на портале Сообщества, пожалуйста, авторизуйтесь здесь или заполните форму экспресс регистрации ниже