AI Agents: Հեղափոխություն արհեստական բանականության մեջ
Այս հոդվածում մենք խորությամբ կմտնենք AI գործակալների աշխարհ, ուսումնասիրելով նրանց հիմքերը, կառուցվածքը և տարբեր բաղադրիչները, որոնք կազմում են դրանք: Մենք նաև կդիտենք, թե ինչպես կարելի է դրանք ինտեգրել տարբեր ոլորտներում, ինչ օգուտներ են բերում և ինչու են այս տեխնոլոգիաները գրավում աճող հետաքրքրություն բիզնեսներում և հասարակության շրջանում:
AI-ի մասին հոդվածների շարքը
Այստեղ է առաջին հոդվածը չորս մասից բաղկացած շարքում:
- LLMs: հասկանալ, թե ինչ են դրանք և ինչպես են աշխատում (ներկա հոդվածը):
- NLP: բնական լեզվի մշակման ուսումնասիրություն:
- AI Agents: ինքնավար արհեստական բանականությունների դիտարկում:
- AI Smarttalk-ի համեմատություն և դիրքավորում: ամփոփում և տեսանկյուն:
Ներածություն
Վերջին տարիներին արհեստական բանականությունը (AI) ձեռք է բերել աճող ժողովրդականություն, որը հատկապես խթանվել է հզոր բնական լեզվի մշակման (NLP) մոդելների և մեծ լեզվային մոդելների (LLMs) ժողովրդականացման շնորհիվ: Այսօր այս տեխնոլոգիաները անցնում են պարզապես տեքստի ստեղծումից կամ ավտոմատ լրացումից. դրանք ծնում են ավելի բարդ, ավելի ինքնավար համակարգեր, որոնք կարող են գործել և փոխազդել օգտվողի անունից: Այս համակարգերը՝ որոնք սովորաբար կոչվում են AI գործակալներ, նախատեսված են բոլոր տեսակ ի առաջադրանքների կատարելու համար, սկսած հաճախակի հարցերի պարզ պատասխաններից մինչև ամբողջական բարդ գործընթացների կառավարում:
Բայց ինչ ենք մենք իսկապես հասկանում AI գործակալ տերմինի տակ? Ի՞նչ տեխնոլոգիական բաղադրիչներ են կազմում այն: Ինչպե՞ս կարող է AI գործակալը հասկանալ հարցումները, տրամաբանել և որոշումներ ընդունել: Այս հարցերին պատասխանելու համար, մենք առաջին հերթին կսահմանենք, թե ինչ է AI գործակալը, և ապա կդիտենք, թե ինչպես են նրա առաջնորդություն և որոշում ընդունող շարժիչները փոխազդում: Մենք նաև կքննարկենք իմացության վերականգնման (կամ Իմանության Բազայի) կարևոր դերը և գործիքների (Tool Call) օգտագործման օգտակարությունը հատուկ գործողություններ կատարելու համար: Վերջապես, մենք կտեսնենք, թե ինչպես է հիշողությունը օգնում պահպանել համատեքստը և բարելավել փոխազդեցությունների համապատասխանությունը ժամանակի ընթացքում:
Ի՞նչ է AI գործակալը:
AI գործակալը ծրագրային ապահովում է, որն ունակ է ինքնուրույն որոշումներ կայացնելու և գործողություններ կատարելու (կամ, ավելի պարզ, պատասխաններ տրամադրելու) ինքնուրույն կերպով, relying on արհեստական բանականություն մեթոդների վրա: Գործակալը, ընդհանուր առմամբ, նախատեսված է օգտվողի հետ զրույցելու (տեքստի կամ ձայնի միջոցով) և իրականացնել հատուկ առաջադրանքներ՝ օգտագործելով արտաքին ռեսուրսներ, գիտելիքների բազաներ կամ տարբեր գործիքներ:
Այս գործակալները հենվում են բնական լեզվի մշակման (NLP) վրա՝ պահանջները հասկանալու և հստակ հաղորդակցվելու համար: Բայց եթե մենք սահմանափակենք մեզ ավանդական NLP մոտեցումներով, արագորեն հանդիպում ենք սահմանափակումների. ավանդական չատբոտը ունի սահմանափակ բառապաշար և հարաբերականորեն rígido վարքագիծ: Այդ պատճառով մեծ լեզվային մոդելները (LLMs) առաջացել են, որոնք կարող են հասկանալ և ստեղծել տեքստ much more nuanced, almost “human” way:
Նրանց առաքելությունները կատարելու համար AI գործակալները հաճախ ներառում են տարբեր լրացուցիչ մոդուլներ: Մի մոդուլ զբաղվում է առաջարկմամբ (կամ լեզվի հասկանալով), մյուսը զբաղվում է որոշմամբ (կամ գործողությունների պլանավորմամբ), և կան նաև մոդուլներ գիտելիքների վերականգնման և հիշողության համար: Ավելացրեք այդ ամենին արտաքին գործիքներ կանչելու կարողությունը, և դուք ստանում եք համակարգեր, որոնք իսկապես կարող են “գործել” ինքնուրույն տվյալ միջավայրում:
Մոդուլային ճարտարապետություն
AI գործակալների գործողության սկզբունքը բացատրելու համար մենք կարող ենք պատկերացնել տեղեկատվության հոսքը հետևյալ կերպ.
- Հաղորդագրություն (Օգտվողի պահանջ): (մարդ) օգտվողը ձևակերպում է պահանջ կամ հարց:
- Առաջարկման շարժիչ: Առաջարկման շարժիչը վերլուծում է նախադասությունը, պարզաբանում է մտադրությունը, համատեքստը և հիմնական տարրերը:
- Որոշման շարժիչ: Որոշման շարժիչը պլանավորում է անհրաժեշտ քայլերը, հնարավոր է, որոնում է լրացուցիչ տեղեկատվություն, կանչում է գործիքներ, եթե անհրաժեշտ է, և պատրաստում է պատասխան կամ գործողություն:
- Գիտելիքների բազա: Մոդուլ, որը որոնում է կայքի կամ ընկերության գիտելիքների բազան, կամ հարստացված չատբոտում (RAG, ինդեքսներ, փաստաթղթեր և այլն):
- Գործիքի կանչ: Կանչում է արտաքին գործիք, որպեսզի լուծի խնդիր, ուղարկի էլեկտրոնային նամակ, հարցում կատարի API-ին և այլն:
- Հիշողություն: Զրույցի պատմություն, օգտվողի նախասիրություններ, նախորդ գործողություններից ստացված արդյունքներ և այլն:
- Հաղորդագրություն: Վերջնական պատասխան, որը ուղարկվում է օգտվողին:
Այսպիսով, յուրաքանչյուր բլոկ ունի իր դերը խաղալու և կարող է իրականացվել առանձին: Այս մոդուլայնությունը կարևոր է, քանի որ թույլ է տալիս անկախ բարելավել կամ փոխարինել յուրաքանչյուր բաղադրիչը՝ հարմարվելու տեխնոլոգիական զարգացումներին և յուրաքանչյուր ընկերության կամ նախագծի հատուկ կարիքներին:
Հասկացողության շարժիչը: Մարդկային լեզվի ըմբռնում
AI գործակալի առաջին կարևոր կառուցվածքային բաղադրիչը նրա կարողությունն է հասկանալ այն, ինչ արտահայտում է օգտատերը: Սա է հասկացողության շարժիչի դերը: Այն դեպքում, երբ ավանդական չաթբոտը կարող էր հենվել որոշման ծառի (փոխանցված բանալի բառերով), ներկայիս հասկացողության շարժիչը հաճախ հիմնված է LLM-ների կամ առաջադեմ NLP ալգորիթմների վրա:
Ինչպե՞ս է դա աշխատում:
- Սեմանտիկ վերլուծություն: Շարժիչը նույնականացնում է նախադասության ընդհանուր կառուցվածքն ու իմաստը:
- Էլեմենտների հանման: Այն հանում է հիմնական տարրերը (թվեր, վայրեր, արտադրանքի անվանումներ և այլն):
- Նպատակների հայտնաբերում: Այն փորձում է պարզել խնդրանքի նպատակը (օրինակ՝ «պատվեր տեղադրել», «օգնություն խնդրել», «տեղեկություն ստանալ» և այլն):
LLM-ների շնորհիվ, այս քայլերը դառնում են ավելի ու ավելի ճշգրիտ, նույնիսկ բարդ օգտագործման դեպքերում կամ երբ օգտատերը չի արտահայտվում շատ հստակ: Բացի այդ, որոշ հասկացողության շարժիչներ կոչվում են բազմաչափ. նրանք կարող են աշխատել ոչ միայն տեքստի, այլ նաև պատկերների, տեսանյութերի կամ նույնիսկ աուդիո ֆայլերի հետ:
Հասկացողության շարժիչի սահմանները
Չնայած զգալի առաջընթացներին, լեզվի ըմբռնումը երբեք կատարյալ չէ: Ներկա մոդելները կարող են մոլորության մեջ ընկնել երկիմաստ արտահայտությունների պատճառով կամ խաբվել անսովոր համատեքստերով: Այդ պատճառով լավ AI գործակալը պետք է կարողանա ստուգել իր ըմբռնումը՝ հարցնելով պարզաբանող հարցեր կամ դիմելով իմացության բազաներ՝ իր սկզբնական մեկնաբանությունը ամրապնդելու համար.
Որոշման շարժիչը. Պատասխանների և գործողությունների համակարգում
Երբ խնդրանքը հասկացվում է, ինչ-որ մեկը պետք է որոշի, թե ինչ անել: Սա Որոշման շարժիչի դերն է: Դուք կարող եք այն պատկերացնել որպես մի դիրիժոր, ով ստանում է նոտան (օգտագործողի խնդրանքը, որը արդեն մշակվել է Հասկացողության շարժիչի կողմից) և պետք է հետո.
- Կոտրի խնդիրը ավելի պարզ քայլերի (AI տերմինոլոգիայում հաճախ կոչվում է «մտքերի շղթա») մեջ:
- Ապացուցի արդյոք լրացուցիչ տեղեկատվություն պետք է ստացվի տվյալների բազաներից, փաստաթղթերից, հաճախակի հարցերից և այլն:
- Որոշի արդյոք անհրաժեշտ է զանգահարել մի գործիք (API, արտաքին ծառայություն, սարքավորումների գործողություն և այլն) խնդրանքը կատարելու համար:
- Հավաքի վերջնական պատասխանը կամ արդյունքը (պլանավորել քայլերի հաջորդականությունը, ձևակերպել պատասխանն և այլն):
Որոշման շարժիչը հաճախ relies on a LLM (կամ հատուկ տրամաբանական շարժիչ) ավելի նուրբ տրամաբանության համար: Չէ որ հազվադեպ է հանդիպում հիբրիդ ային համակարգեր. մեկ LLM լեզվի հասկանալու համար, մեկ այլ LLM պլանավորման և տրամաբանության համար, հնարավոր է, որ կոդավորված բիզնես կանոնների հետ զուգակցված:
Օրինակ: Եթե մի հաճախորդ ուղարկի հաղորդագրություն. «Ես ցանկանում եմ փոխել իմ պատվերի համար 12345; ինչպես կարող եմ դա անել», Որոշման շարժիչը մշակել է այս տեղեկատվությունը որպես պատվերի փոփոխման խնդրանք: Այնուհետև այն.
- Проверит, доступен ли инструмент управления заказами,
- Հասկանալ, թե ինչ քայլեր են անհրաժեշտ պատվերը ստանալու համար,
- Ստուգել պատվերի կարգավիճակը (արդեն ուղարկված է, թե ոչ),
- Ստեղծել անհատականացված պատասխան,
- Հնարավոր է, գործարկել փոփոխման գործընթացը համապատասխան API-ի միջոցով:
Այսպիսով, Որոշման շարժիչը գործում է որպես գործնական ուղեղ, ապահովելով համահունչություն հայտնաբերված մտադրությունների և իրական կատարված գործողությունների միջև, օգտագործելով համապատասխան բաղադրիչները:
Knowledge Base: Searching for Information
Կենտրոնական շատ AI գործակալների համար է արտաքին գիտելիքների որոնման կարողությունը: Այս ֆունկցիան հաճախ կարևոր է, քանի որ, թեև LLM-ը կարող է հիշել մեծ քանակությամբ տեղեկատվություն, այն երբեմն կարող է չունենալ ճշգրտություն կամ չունենալ ներքին տվյալների բազայի վերջին տարբերակը:
Knowledge Base-ը կարող է ունենալ տարբեր ձևեր.
- Փաստաթղթերի բազայի որոնում (օրինակ, PDF-ների, ձեռնարկների, FAQ-երի, ներքին փաստաթղթերի հավաքածու):
- Վեկտորային հիմքի որոնում (հաճախ կոչվում է RAG—Retrieval Augmented Generation), որտեղ դուք փնտրում եք սեմանտիկ էմբեդինգների մեջ՝ հարցին պատասխանելու համար ամենահարմար հատվածը գտնելու համար:
- Համակարգչային որոնման շարժիչի միջոցով որոնում (Google, Bing, և այլն API):
- Ներքին տվյալների բազաների խորհրդատվություն (CRM, ERP, և այլն):
Օրինակ, պատվերների կառավարման համար AI գործակալը կարող է պարզապես ներքին համակարգում հարցում կատարել՝ գտնելու համար պատվեր #12345 և ստուգելու դրա կարգավիճակը (վճարված, սպասվող, առաքված, և այլն):
Այս մոդուլի առավելությունը այն է, որ այն թույլ է տալիս խուսափել LLM-ի «ընդհանուր գիտելիքների» հիման վրա անբավարար կամ ոչ ճշգրիտ պա տասխաններ տրամադրելուց: Դուք, հետևաբար, շարժվում եք դեպի փաստաթղթավորված հիմնավորում, որտեղ գործակալը (ներքին) արդարացնում է իր պատասխանն ապացուցված և ժամանակին աղբյուրներով:
Tool Call: When AI Acts on the World
Հարցերին պատասխանելը լավ է, բայց գործողություն ձեռնարկելը՝ խնդիրը լուծելու համար, նույնիսկ ավելի լավ է: Սա տարբերությունն է պասիվ չաթբոտի և AI գործակալ-ի միջև, որը կարող է իրական գործողություններ կատարել:
Tool Call-ը վերաբերում է արտաքին գործիք կամ ծառայություն կանչելուն՝ գործողություն կատարելու համար, ինչպիսիք են.
- Էլեկտրոնային նամակ ուղարկել,
- Պատվեր տեղադրել,
- Հաճախորդի ֆայլը թարմացնել,
- Սցենար գործարկել,
- Օրացույցը փոփոխել, և այլն:
Այս հնարավորության շնորհիվ AI գործակալը կարող է անցնել միայն քննարկումից և ուղղակիորեն լուծել առկա խնդիրը: Օրինակ.
- Երբ օգտատերը հարցնում է. «Կկարողանաս զանգահարել իմ մատակարարին՝ առաքման ամսաթիվը հետաձգելու համար», AI գործակալը կարող է օգտագործել հեռախոսային կամ էլեկտրոնային նամակի API՝ այդ մատակարարին կապելու համար:
- Երբ հաճախորդը ցանկանում է «Վերադարձնել X ապրանքի գումարը», AI գործակալը կարող է սկսել վերադարձման գործընթացը համապատասխան վճարման կամ լոգիստիկ ծառայության հետ:
Հիմնականում, Tool Call-ը AI գործակալին տալիս է «գործողության ուժ» որոշակի չափով թվային միջավայրում: Իհարկե, դա պահանջում է անվտանգություն և վերահսկողություն՝ չարաշահումներից կամ չարամիտ գործողություններից խուսափելու համար: Գործիքներին մուտքը պետք է կարգավորվի և հետագծելի լինի:
Հիշողություն. Պահպանելով պատմությունը և նախասիրությունները
AI գործակալի արդյունավետության ևս մեկ հիմք է նրա հիշողությունը: Այս հիշողությունը կարող է արտահայտվել տարբեր ձևերով.
- Խոսակցության պատմություն: Գործակալը հիշում է նախորդ փոխանակումները օգտագործողի հետ, ինչը հնարավորություն է տալիս պատասխանել համահունչ ավելի երկար համատեքստում:
- Գործիքների զանգերի արդյունքներ: Եթե գործակալը կատարել է որոնում կամ գործողություն, այն կարող է պահպանել արդյունքը հետագա հղման համար:
- Օգտագործողի նախասիրություններ կամ պրոֆիլներ: Գործակալը կարող է հիշել հաճախորդի ճաշակը, անհրաժեշտությունները կամ հատուկ հատկանիշները, որպեսզի անհատականացնի իր մոտեցումը հաջորդ փոխազդեցություններում:
Այս հիշողությունը կարևոր է “հետաքրքիր” օգտվողի փորձառություն ապահովելու համար: Հիշողություն չունեցող չաթբոտը հակված է մոռանալու այն, ինչ刚刚 ասվել է, ինչը հանգեցնում է կրկնության կամ կրկնվող հարցերի: Մյուս կողմից, ուժեղ հիշողություն ունեցող AI գործակալը կարող է վստահություն կառուցել, պահպանելով համահունչ խոսակցության պատմություն և խուսափելով նույն հարցերը կրկնելուց:
Սովորական FAQ-ից AI Գործակալ. Հեղափոխություն ընթացքի մեջ
Շատ ժամանակ, չաթբոտերը քիչ ավելի էին, քան դինամիկ FAQ-ներ: 固定 հարցերի և պատասխանների ցանկ, պարզ սցենարներ և սահմանափակ անհատականացում: LLM-ների ի հայտ գալը փոխեց խաղի կանոնները՝ հնարավորություն տալով.
- Լեզվի ավելի նրբագեղ ըմբռնում: Օգտագործողները կարող են խոսել բնականաբար, և AI գործակալը կարող է (հաճախ) հասկանալ նրանց և անհրաժեշտության դեպքում վերաձևակերպել նրանց մտադրությունը:
- Արժեքավոր, ավելի համատեքստային տեքստի ստեղծում: AI գործակալը կարող է բացատրել, վիճել, պատմություններ erzählen, և այլն, հոսող, համապատասխան ոճով:
- Հարմարեցում և ուսուցում: Տվյալների և հավաքված հիշողության շնորհիվ, գործակալը կարող է բարելավել իր պատասխանները կամ հարմարեցնել իր գործողությունները:
Այնուամենայնիվ, իրական հեղափոխությունը միայն պարզ չաթբոտի փոխարինումը “սուպեր-չաթբոտով” չէ: Կարևոր փոփոխությունն այն է, որ AI գործակալը կարող է, որոշման մոդուլների և գործիքների զանգերի միջոցով, ուղղակի միջամտել թվային միջավայրում: Այն կարող է կազմակերպել գործողություններ, փոխազդել տեղեկատվական համակարգերի հետ և, այդպիսով, ապահովել լրիվ և ակտիվ մակարդակի հաճախորդների աջակցություն կամ օգնություն:
Բետոնային Օգտագործման Գործողություններ
1. Հաճախորդների Ծառայություն և Վաճառքից Հետո Աջակցություն
Այս ոլորտում AI գործակալը կարող է.
- Հասկանալ օգտվողի բողոքը թերարժեք արտադրանքի վերաբերյալ,
- Проверить гарантии и информацию о счетах в базе данных,
- Ներդնել արտադրանքի վերադարձ (Tool Call)՝ ստեղծ ելով լոգիստիկ տոմս,
- Թարմացնել հաճախորդի档案՝ գրանցելով պահանջը,
- Տեղեկացնել օգտվողին հետևելու ընթացակարգի մասին (կամ նույնիսկ ուղարկել հաստատման էլեկտրոնային նամակ):
Արդյունքը. 24/7 հաճախորդների ծառայություն, որը առաջարկում է միատեսակ և արագ փորձ, և ազատում է ժամանակ մարդկային գործակալների համար, ովքեր կարող են կենտրոնանալ ավելի բարդ դեպքերի վրա:
2. Վաճառքի և Մարքեթինգի Օգնություն
Նկարի մեջ պատկերացրեք AI օգնական, որը կարող է.
- Հասկանալ հաճախորդի ճշգրիտ պահանջը (որոշակի արտադրանք, խթանման առաջարկ, և այլն),
- Проверить каталог продуктов и доступность,
- Առաջարկել այլընտրանքային արտադրանք, եթե առաջին ընտրությունը հասանելի չէ,
- Ներդնել պատվերը կամ պատրաստել գին,
- Ուղարկել հաստատման էլեկտրոնային նամակ ամփոփմամբ:
Այս AI գործակալը գործում է որպես վիրտուալ գերավաճառող, առաջնորդելով հաճախորդին իրենց գնումների ճանապարհորդության ը նթացքում՝ սկզբնական տեղեկատվության հավաքումից մինչև վերջնական գործարք:
3. Հետաքրքիր Տեխնիկական Աջակցություն
AI գործակալը կարող է.
- Հարցնել ներքին գիտելիքների բազաներ (տեխնիկական ուղեցույցներ, ձեռնարկներ, հաճախակի հարցեր)՝ գտնելու ամենահարմար լուծումը,
- Հարցնել նպատակային հարցեր օգտվողին՝ ավելի լավ հասկանալու խնդրի բնույթը,
- Առաջարկել խնդիրների լուծման քայլեր (և հնարավոր է՝ գործարկել հեռակա ախտորոշման գործիք),
- Թարմացնել աջակցության տոմսը և պահել հաճախորդին տեղեկացված դրա առաջընթացի մասին:
Այս սցենարը հատկապես օգտակար է IT ոլորտում կամ բարձր տեխնոլոգիական վաճառքից հետո ծառայությունում, որտեղ հարցերի բարդությունը պահանջում է խոր խնդիրների հասկացում և ճիշտ տեխնիկական տեղեկատվություն գտնելու կարողություն:
4. Ադմինիստրատիվ Գործողությունների Ավտոմատացում
AI գործակալը կարող է.
- Ավտոմատ կերպով լրացնել ադմինիստրատիվ ձևեր,
- Տվյալներ հանել փաստաթղթերից (հաշվարկներ, պայմանագրեր և այլն),
- Թարմացնել գրառումները HR կամ հաշվապահական ծրագրում,
- Ժամանակացույցներ սահմանել (Tool Call դեպի ընդհանուր օրացույց),
- Ուղարկել հիշեցումներ կամ ծանուցումներ:
Այս ավտոմատացումը զգալիորեն նվազեցնում է կրկնվող աշխատանքների բեռը թիմերի համար, հնարավորություն տալով նրանց կենտրոնանալ ավելի բարձր արժեք ունեցող առաքելությունների վրա:
Չարեր և Հաշվարկներ
Թեև արհեստական բանականության գործակալների խոստումը գրավիչ է, մի քանի չարեր մնում են:
- Հասկանալու մոդելի որակը: Նույնիսկ լավագույն LLM-ները կարող են սխալներ անել, պատասխաններ հնարել կամ հարցը սխալ հասկանալ:
- Ժամանակի ընթացքում համահունչ մնալը: Որքան երկար է խոսակցությունը, այնքան ավելի շատ է գործակալը պետք է կառավարի մեծ համատեքստ և խուսափի անհամապատասխանություններից:
- Էթիկական և անվտանգության հարցեր: արհեստական բանականության գործակալին գործողություններ կատարելու հնարավորություն տալը կարող է նշանակում լինել զգայուն տվյալների կամ կարևոր ֆունկցիաների (վճարումներ, պաշտոնական էլ. փոստեր և այլն) հասանելիություն: Ուստի անհրաժեշտ են պաշտպանական միջոցներ:
- Ինֆրաստրուկտուրայի կախվածություն: արհեստական բանականության գործակալի հուսալիությունը կախված է հյուրընկալման ամրությունից և օգտագործվող երրորդ կողմի API-ների որակից:
Այս չարերին դիմակայելու համար կազմակերպությունները հաճախ իրականացնում են հիբրիդային լուծումներ, որտեղ արհեստական բանականության գործակալը աշխատում է որոշակի շեմի վրա, ապա զգայուն գործողությունները փոխանցում է մարդկային օպերատորին հաստատման համար: Դուք կարող եք նաև գրանցել բոլոր հարցումները և պատասխանները, որպեսզի աուդիտներ անցկացնեք, եթե խնդիր առաջանա:
Ինչու ներդնել արհեստական բանականության գործակալ?
Չնայած հնարավոր սահմանափակումներին և ռիսկերին, ավելի ու ավելի շատ ընկերություններ ընտրում են արհեստական բանականության գործակալ զարգացնել կամ ինտեգրել: Ահա որոշ հիմնական առավելություններ:
- Հաճախորդի փորձի բարելավում: արհեստական բանականության գործակալը կարող է հասանելի լինել 24/7, արագ և համաչափ պատասխանել, և անձնականացնել իր պատասխանները օգտագործողի հիշողության միջոցով:
- Ծախսերի օպտիմիզացում: Certain tasks-ները ավտոմատացնելով, դուք նվազեցնում եք ձեր թիմերի աշխատանքը և շահույթ եք ստանում:
- Ժամանակի խնայողություն: արհեստական բանականության գործակալը կարող է միաժամանակ մշակել բարձր ծավալի հարցումներ, առանց հոգնելու, մինչդեռ բարդ դեպքերը փոխանցում է մարդկանց:
- Նովարարություն և տարբերակում: Ինտելեկտուալ հաճախորդների սպասարկումը կարող է ծառայել որպես ուժեղ մարքեթինգային փաստարկ:
- Լավ տվյալների հավաքագրում: արհեստական բանականության գործակալը կարող է գրանցել խոսակցությունների պատմությունները և օգտակար վիճակագրություն հանել (հարցերի միտումներ, գոհունակության մակարդակներ և այլն):
Կարևոր սկզբունքներ արդյունավետ արհեստական բանականության գործակալ իրականացնելու համար
- Որոշեք շրջանակն ու նպատակները: Որոնք են այն աշխատանքները, որոնք գործակալը պետք է կատարի? Որոնք գործողությունները պետք է կարողանա իրականացնել? Քանի՞ ինքնավարություն կունենա?
- Ընտրեք կամ պատրաստեք մոդելները: Օգտագործեք առկա LLM-ները (մատակարարած հիմնական խաղացողների կողմից) կամ պատրաստեք ձեր սեփական մոդելը ներքին տվյալների վրա:
- Ներգրավեք «որոշման» մոդուլը: Հաստատեք բիզնեսի տրամաբանությունը, կանոնները և ինչպես է գործակալը կազմակերպում տարբեր գործիքների զանգերը:
- Կապվեք գիտելիքների բազաների հետ: Կազմակերպեք ամուր գիտելիքների բազայի ենթակառուցվածք՝ հնարավոր է վեկտորային ինդեքսի կամ ներքին FAQ համակարգի միջոցով:
- Ապահովեք և վերահսկեք: Կառավարեք գործիքների հասանելիության իրավունքները և կազմակերպեք գործակալին պատասխանների և գործողությունների մոնիտորինգ:
- Հաշվի առեք օգտագործողի փորձը: Համոզվեք, որ գործակալը հաղորդակցվում է հարթ և կիրթ, և կարող է հարցեր տալ պարզաբանումների համար, երբ կասկածի տակ է:
Omnichannel ինտեգրման դերը
AI գործակալը պետք է լինի այնտեղ, որտեղ գտնվում են օգտվողները: Սա նշանակում է, որ այն պետք է կարողանա ինտեգրվել հետևյալին.
- վեբ կայք (widget կամ chatbot ձևով),
- հաղորդագրությունների հարթակներ (Messenger, Instagram, WhatsApp, Discord, Slack և այլն),
- մասնավոր հաճախորդի տարածք (ինտրանետներ, էքստրանետներ),
- բիզնես ծրագրեր (CRM, ERP, helpdesk):
Այս բազմակի ինտեգրումների շնորհիվ AI գործակալը դառնում է մեկ կոնտակտային կետ, ապահովելով համապատասխանություն և շարունակություն հաճախորդների հարաբերություններում, անկախ այն բանից, թե որն է օգտագործվող ալիքը: Սա հայտնի է որպես omnichannel մոտեցում, որը պարզեցնում է օգտվողի ճանապարհորդությունը և բարձրացնում ընդհանուր գոհունակությունը:
Տիպիկ փոխազդեցությունների օրինակներ
Օրինակ, եկեք դիտարկենք հիպոթետիկ սցենար, որտեղ օգտվողը կապվում է AI գործակալի հետ էլեկտրոնային առևտրի կայքի միջոցով.
- Օգտվող: “Բարև, ես ստացել եմ էլեկտրոնային նամակ, որտեղ ինձ հրավիրում են փորձել ձեր նոր ծառայությունը, բայց չեմ հասկանում, թե ինչպես է դա աշխատում.”
- AI Agent: (Հասկացողություն) Հասկանում է, որ սա հարց է կոնկրետ ծառայության մասին: (Որոշում) Проверяет, доступна ли внутренняя документация. (Գիտելիքների բազա) Գտնում է հոդված, որը բացատրում է, թե ինչպես է դա աշխատում: (Պատասխանում է) “Բարև, ես տեսնում եմ, որ դուք հարցեր ունեք մեր նոր ծառայության մասին: Ահա քայլերը…”
- Օգտվող: “Լավ, բայց որտեղ կարող եմ կարգավորել իմ նախասիրությունները?”
- AI Agent: (Որոշում) Հասկանում է, որ անհրաժեշտ է թարմացնել պրոֆիլը: (Գործիքային զանգ) Առաջարկում է հղում կամ կատարում է սցենար նախասիրությունների էջը բացելու համար: “Դուք կարող եք թարմացնել ձեր նախասիրությունները այս հղումով: Ցանկանու՞մ եք, որ ես ձեզ ուղղեմ այնտեղ անմիջապես?”
- Օգտվող: “Այո, շնորհակալություն.”
- AI Agent: (Հիշողություն) Պահում է այն փաստը, որ օգտվողը թարմացրել է իր նախասիրությունները, ինչը օգտակար կլինի հետագայում անհատականացված առաջարկությունների համար:
Այս փոխանակման մեջ մենք կարող ենք տեսնել փոխազդեցությունը ընկալման, որոշման, գիտելիքների որոնման և գործիքային զանգերի միջև, որոնք բոլորը պահվում են գործակալի հիշողության մեջ ապագայում հղում անելու համար:
Ապագայի հեռանկա րներ
AI գործակալները նախատեսված են զարգանալու, հատկապես շնորհիվ՝
- Բարելավված LLM-ներ: Ավելի ճշգրիտ մոդելներ, որոնք ունեն ավելի մեծ համատեքստային ըմբռնում և ավելի առաջադեմ տրամաբանական մտածողություն։
- Ավելի մեծ բազմազանություն: Թույլ տալով AI գործակալին մշակել պատկերներ, տեսանյութեր, ձայն և ոչ միայն տեքստ։
- Անընդհատ ուսուցում: Թույլ տալով գործակալին իրական ժամանակում սովորել նոր տվյալներից կամ փոխազդեցություններից։
- Անհատականացում: Օգտագործելով մանրամասն օգտվողի պրոֆիլներ, միավորված համապարփակ պատմությունների հետ, որպեսզի ապահովվի հիպեր-անհատականացված փորձ։
- Ոչ-կոդային հարթակների ի հայտ գալը: Պարզեցնելով AI գործակալների դիզայնն ու տեղադրումը, նույնիսկ ոչ տեխնիկական օգտվողների համար։
Մոտ ապագայում կարելի է պատկերացնել, որ յուրաքանչյուր ընկերություն կունենա իր սեփական մասնագիտացված AI գործակալների էկոհամակարգը՝ մեկը վաճառքի, մյուսը տեխնիկական աջակցման, երրորդը ներքին կառավարման և այլն։ Այս գործակալները կարող են համագործակցել, փոխանակվել համապատասխան տեղեկատվությամբ՝ բարելավելու հաճախորդի փորձը և ներքին արտադրողականությունը։
Վերջաբան
AI գործակալները ներկայացնում են կիրառական արհեստական բանականության ոլորտում կարևոր առաջընթաց։ Շատ ավելին, քան պարզապես պարզ չաթբոտ, AI գործակալը կարող է հասկանալ օգտվողի մտադրությունը, կատարել տեղեկացված որոշումներ, դիմել արտաքին գործիքների, և անընդհատ բարելավել՝ շնորհիվ համատեքստային հիշողության։
Թեխնոլոգիաների զարգացման հետ, վիրտուալ օգնականի, ավտոմատ խորհրդատուի և թվային համագործակցողի սահմանը կդառնա անորոշ։ NLP և LLM-ներում առաջընթացը արդեն հնարավորություն է տալիս զարգացնել գործակալներ, որոնք կարող են զբաղվել լայնածավալ կիրառման դեպքերով՝ հաճախորդների սպասարկումից մինչև բարդ բիզնես գործընթացների կառավարում։
Այս ամենը հաշվի առնելով, կարևոր է նախագծել AI գործակալներ, որոնք ամուր, անվտանգ են և կարող են անխափան ինտեգրվել առկա միջավայրին։ Կառավարման, հուսալիության և էթիկայի մարտահրավերները չպետք է underestimated, սակայն դրանք չեն մերժում արտադրողականության աճը, հաճախորդի փորձի բարելավումը և նորարարական կարողությունները, որոնք առաջարկում են այս տեխնոլոգիաները։
Կազմակերպությունների և ծրագրավորողների համար սա եզակի հնարավորություն է առանձնանալ՝ առաջարկելով ինտելեկտուալ լուծումներ, որոնք իսկապես հասցնում են օգտվողի կարիքները սկզբից մինչև վերջ, օգտագործելով ժամանակակից AI-ի բոլոր հնարավորությունները։ Ոչ-կոդային հարթակների և տարբեր ալիքների միջև հեշտ ինտեգրման աճի հետ, մենք կարող ենք ակնկալել, որ AI գործակալները արագ կդառնան հաճախորդների հարաբերությունների և թվային փոխակերպման ստանդարտ բիզնեսի համար։
Ընդհանուր առմամբ, AI գործակալների հաջող իրականացումը կախված է թեխնոլոգիայի, բիզնեսի գիտելիքների, ինտեգրման ռազմավարության և երկարաժամկետ տեսլականի հմտորեն համադրությունից։ Հնարավորությունները մեծ են, և նրանք, ովքեր դրանք օգտագործում են, կարող են զարգացնել նոր ծառայություններ, նոր փորձեր և նոր եղանակներ օգտվողների, գործընկերների և աշխատակիցների հետ փոխազդելու։ Պատմությունը միայն սկսվում է, և ոչ մի կասկած չկա, որ AI գործակալնե րը շարունակելու են աճել հասունության և բարդության մեջ՝ աստիճանաբար նոր սահմաններ դնելով, թե ինչպես ենք մոտենում հաղորդակցությանը, համագործակցությանը և ավտոմատացմանը մեր մասնագիտական և անձնական առօրյա կյանքում։