パーソナライズされた会話型AIでカスタマーエクスペリエンスを変革します

会話型AIは現在、私たちの作業習慣に統合されています。しかし、彼らの大規模な使用により、特定の制限が明らかになりました。これらのモデルは、Webからの一般的なデータに基づいており、多くの場合、幻覚現象のために一般的な、時には誤った応答を提供します。 CHATGPTなどのサービスの使用は、会社の機密データまたは機密データを潜在的に提示する可能性があります。これらの欠点を克服して、人工知能を実際に顧客と従業員のサービスに置くにはどうすればよいですか？

答えは生成モデルにあります情報研究によって増加し、よりよく知られています Rag（検索された生成）。このアプローチにより、正確でコンテキスト化された応答を提供できる会話エージェントを作成するために、製品シートや一般的な条件などの企業に固有のドキュメンタリーコーパスを統合することができます。

ぼろきれとは何ですか？なぜそれが不可欠なのですか？

トレーニングベースの既存の知識のみに基づいている従来のモデルとは異なり、ラグモデル テキスト生成と特定のソースからの情報検索を組み合わせます。これにより、AIは次のような内部ドキュメントにアクセスできます。

• 一般的な販売条件
• 製品ガイド
• FAQインターン
• 払い戻しポリシー

したがって、AIは、内部情報を必要とする最も複雑な質問に関連するパーソナライズされた方法で答えることができます。たとえば、彼女は契約に加入したオプションについて顧客に通知したり、営業担当者に提示されるソリューションの最新の技術仕様を提供することができます。

企業にとってぼろきれの具体的な利点は何ですか？

1。カスタマーエクスペリエンスの改善

RAGは即座にパーソナライズされた応答を提供し、顧客満足度を強化します。たとえば、AI RAGは、人間のアドバイザーを通過することなく、返品ポリシーまたは払い戻し方法に関する質問に答えることができます。この速度と精度は、ブランドに対する信頼を強化しながら、顧客関係を改善します。

2。内部プロセスの最適化

RAGモデルは、規制のコンプライアンスを保証しながら、ドキュメントの提出など、毎日のタスクに従業員を導くこともできます。彼らは、特に販売または販売後のサービスをサポートするために、チームにとって貴重なリソースになります。

3。商業的相互作用のパーソナライズ

顧客データを分析することにより、RAGモデルは営業チームが努力をより良くターゲットにするのに役立ちます。パーソナライズされた推奨事項を提供し、コンバージョン率の向上を提供し、販売サイクルを最適化できます。

4。従業員の継続教育

ラグは、従業員向けのトレーニングプラットフォームとしても機能します。数秒で、内部の製品、手順、または規制に関するUPから日付の情報を提供するため、急速なスキルの上昇を促進します。

会話型AIには、顧客関係に革命をもたらし、内部プロセスを最適化する可能性があります。

ラグはどのように機能しますか？

RAG（検索された生成）は、LLM（大きな言語モデル）を使用して、外部情報の回復と統合を改善します。これにより、モデル情報の検索容量を増やすことができます。

プロセスは次のとおりです。

1。回復（検索）：

ユーザーが質問をするとき、RAGは、この会話型AIでカバーされているドメインのすべての潜在的に興味深いドキュメントから構築された内部知識ベースに関連するドキュメントを探しています。

2。世代（世代）：

LLMモデルは、これらの回復したドキュメントを使用して、自然言語でコンテキスト化された流体応答を策定します。

このハイブリッドプロセスにより、企業は言語モデルの力の恩恵を受け、誤った応答（幻覚）を強く制限しながら、内部データを効果的に活用することができます。

なぜ今日ぼろを採用するのですか？

RAGをビジネスプロセスに統合することにより、カスタマーエクスペリエンスを変換し、内部運用を最適化できる強力なツールを作成します。このアプローチにより、次のようになります。

• 要求の処理時間を短縮します
• 満足度と顧客の忠誠心を高めます
• 商業パフォーマンスを最適化します
• コンプライアンスを保証しながらプロセスを自動化します

可能性は大きいです。 RAGモデルの採用は、より良い応答性、パフォーマンスの向上、および相互作用の広範なパーソナライズへの方法を開きます。

最新世代のぼろきれの開発におけるオレンジビジネスの役割
オレンジのビジネスパートナー、 ライトン 生成AIのヨーロッパの先駆者です。彼は、Orange Business：Cloud AvenueのクラウドプラットフォームのGPUで訓練された高度なモデルであるModernbertを発表しました。

ModernBertとは何ですか？

ModernBertは、BERT（変圧器からの双方向エンコーダー表現）など、以前のモデルと比較して大きな進歩を表すピークエンコーディングモデルです。このモデルには、速度と結果の点でパフォーマンスを向上させるアーキテクチャの改善が組み込まれており、さまざまなアプリケーションでより効果的な使用が可能になります。

さらに、ModernBertは、最大8192トークン（単語または単語の部分に対応するトークン）のテキストの長さで、より長いコンテキストを管理できます。この能力により、情報を詳細に理解することができ、モデルによって提供される応答がより関連性が高く、ユーザーのニーズに適合します。

Modernbertの利点

Modernbertは、人工知能の分野でそれを区別するいくつかの利点を提供します。

• より高いパフォーマンス：彼はさまざまなアカデミックベンチマークでより良い結果を得るため、AIアプリケーション（分類、情報検索）の主要な選択肢となっています。
• 推論の速度：最適化されたアーキテクチャのおかげで、ModernBertはクエリをより速く扱います。これは実際のアプリケーションに不可欠です。
• 効率：トレーニングと推論に必要なリソースが少なくなり、運用コストが削減されます。

なぜModernBertを選ぶのですか？

Modernbertの選択には、企業にとっていくつかの戦略的利点があります。

• スケーラビリティ：ModernBertは、増えている大量のデータに適応することができます。これは、環境では絶えず進化していることが不可欠です。
• セキュリティ：顧客インフラストラクチャに展開されたソリューションは、多くの企業にとって重要な側面であるデータの機密性を保証します。
• コストの削減：Cloud Avenue GPUAASを使用すると、インフラストラクチャコストを最適化し、高度なテクノロジーへのアクセスをより手頃な価格にすることができます。

Modernbertの実用的なアプリケーション

Lightonは、ModernBertをソリューションに統合して、企業内の知識へのアクセスを改善しています。ここにいくつかの実用的なアプリケーションがあります：

• 知識検索：RAGパイプラインを使用すると、Lightonはユーザーが情報の情報源に基づいて、質問をして関連する実際の回答を得ることができます。
• エンティティの分類と抽出：ModernBertは、ドキュメントの分類とエンティティの抽出を促進し、プロセスをより効果的かつ正確にします。
• さまざまなセクターでのケースの使用：企業はModernBertを利用して、知識管理を改善し、決定を最適化し、競争力を強化することができます。

結論

会話型IAは、顧客関係に革命をもたらし、内部プロセスを最適化する可能性があります。ただし、このテクノロジーを実際に活用するには、一般的なモデルを超えて、ビジネスに固有の知識を統合するRAGなどのソリューションを選択することが不可欠です。 RAGモデルをLLMと結合することにより、従業員と顧客に関連するコンテキスト化された情報に即座にアクセスできるようになり、意思決定、ユーザーエクスペリエンス、そして最終的にはビジネスのパフォーマンスを改善します。

ライトン、革新的なオレンジのビジネスパートナーであるスタートアップは、オレンジ色のビジネスクラウドプラットフォームであるGPUのパワーを操作するリカバリ（RAG）により、独自の生成ソフトウェアの増加を開発します。クラウドアベニュー。 LightonによるCloud Avenueの使用は、企業内の知識管理を高度なテクノロジーをどのように変換できるかを示しています。 ModernBertを統合することにより、Lightonは、インフラストラクチャコストを削減しながら専門知識へのアクセスを改善するソリューションを提供します。