Чат-бот с искусственным интеллектом обрабатывающий запросы в чате на сайте и в мессенджере
Клиент обратился к нашей компании с запросом на разработку персонализированной системы искусственного интеллекта, которая могла бы автоматизировать общение с клиентами и обеспечить точность предоставляемой информации.
Основная задача заключалась в создании интеллектуального агента с интеграцией глубокой языковой модели (LLM) и специализированной базы знаний. Эта база знаний должна была включать актуальную информацию о продуктах, услугах и процедурах компании, позволяя агенту обосновывать свои ответы проверенными фактами и избегать неточностей в данных.Задачи клиента
Основные задачи проекта включали:
- Разработка и интеграция LLM-агента: Создание интеллектуального агента на базе языковой модели, способного воспринимать и анализировать запросы пользователей, предоставляя релевантные и точные ответы.
- Создание базы знаний: Формирование и настройка базы знаний, содержащей проверенную и актуальную информацию о продуктах, услугах и процедурах компании. Это позволит агенту опираться на достоверные данные и минимизировать риск ошибок и дезинформации.
- Интеграция с продуктовыми базами данных: Обеспечение агента доступом к внутренним базам данных компании для возможности проверки наличия товаров, их характеристик и текущих предложений. Это позволит агенту предоставлять актуальную информацию о наличии и статусе товаров.
- Механизм приглашения оператора: Разработка функционала для привлечения оператора в чат, если запрос пользователя выходит за рамки возможностей агента. Это включает передачу контекста и всей необходимой информации оператору для продолжения общения без потери данных.
- Тестирование и отладка: Проведение тщательного тестирования системы для выявления и устранения возможных ошибок, оптимизация работы агента и базы знаний, а также обеспечение высокой степени надежности и точности предоставляемых данных.
Реализация этих задач принесла бы клиенту следующие желаемые результаты:
- Повышение эффективности обслуживания: Быстрые и точные ответы на запросы клиентов, что повышает их удовлетворенность и лояльность.
- Уменьшение нагрузки на персонал: Освобождение сотрудников от рутинных задач, позволяя им фокусироваться на более важных аспектах работы.
- Точность и актуальность данных: Обеспечение достоверной информации о продуктах и услугах, сокращение ошибок и дезинформации.
- Экономия ресурсов: Снижение операционных затрат за счет автоматизации процессов и улучшенного управления данными.
- Гибкость и масштабируемость системы: Легкая адаптация к изменяющимся бизнес-потребностям и рыночным условиям, обеспечивая устойчивый рост и развитие.
Реализация такой системы создает сильную основу для более глубокой и продуктивной взаимосвязи с клиентами.
Проектирование системы
Проектирование системы — это критически важный этап, на котором закладываются основы для успешной реализации и функционирования интеллектуального агента. В этом разделе рассматриваются ключевые аспекты архитектуры системы, включая взаимодействие между компонентами, дизайн пользовательского интерфейса, а также стратегии обеспечения безопасности.Архитектура системы
Архитектура системы должна быть спроектирована таким образом, чтобы обеспечить эффективное и надежное взаимодействие между LLM-агентом, базой знаний, и продуктовыми базами данных. Ключевые компоненты системы включают:
- LLM-агент: Ядро системы, предназначенное для обработки запросов пользователей и генерации ответов на основе модели и интегрированных данных.
- База знаний: Структурированное хранилище данных, которое предоставляет актуальную и проверенную информацию, необходимую агенту для поддержки его ответов.
- Интерфейс для взаимодействия с базами данных: Механизмы для запроса информации из внутренних и внешних источников данных, обеспечивающие актуальность информации о продуктах и услугах.
- Модуль внешнего взаимодействия: Система уведомлений и передачи сессии чата живому оператору при необходимости, с возможностью передачи всей контекстной информации.
Дополнительно, агенту предоставлены инструменты для автономного принятия решений о наиболее подходящих действиях в зависимости от контекста запроса. Это позволяет агенту не только реагировать на запросы, но и активно управлять взаимодействием, выбирая, когда обращаться к базе знаний, запросить данные из продуктовой базы или инициировать переход к живому оператору. Эта функциональность значительно повышает гибкость и адаптивность системы, делая ее более умной и предсказуемой в ответах.
Процесс разработки
Процесс разработки системы включал несколько ключевых этапов, каждый из которых способствовал созданию функционального и надежного интеллектуального агента. Ниже представлены основные шаги, которые были предприняты:
- Планирование: На этом этапе были определены основные требования и задачи, поставленные клиентом, и создан подробный план разработки, включающий временные рамки и ресурсы.
- Проектирование: Разработка архитектуры системы, включая детализацию всех компонентов, как описано в предыдущем разделе. Были утверждены макеты пользовательских интерфейсов и схемы взаимодействия компонентов.
- Разработка: На этом этапе команда программистов и инженеров реализовала предложенные решения, создав код для LLM-агента и баз данных, а также интегрировала системы управления базами данных и интерфейсы для взаимодействия с пользователем.
- Тестирование: Проводились комплексные тесты для проверки функциональности каждого компонента, включая юнит-тесты, интеграционные и нагрузочные тесты. Это обеспечило высокую надежность и стабильность системы.
- Деплоймент: Развертывание готовой системы в производственной среде клиента, включая настройку серверов и баз данных.
Результаты и выводы
Завершение проекта можно считать успешным – поставленные задачи были решены. Основные достижения включают:
- Улучшение обслуживания клиентов: Система обеспечила более быстрые и точные ответы на запросы клиентов, что значительно улучшило их удовлетворенность и лояльность.
- Оптимизация операционных затрат: Автоматизация рутинных задач позволила значительно сократить человеческие ресурсы на первичное общение с клиентами, снизив тем самым операционные затраты.
- Повышение адаптивности и масштабируемости: Благодаря гибкой архитектуре и модульной конструкции системы, она легко адаптируется к изменениям бизнес-требований и масштабируется в соответствии с растущими потребностями компании.
Если вашему бизнесу необходима интеграция интеллектуального агента для автоматизации общения с клиентами или другие решения на базе искусственного интеллекта, мы готовы предложить свои услуги. Наш опыт в аналитике, проектировании и разработке комплексных систем может стать ключевым ресурсом для вашего проекта. Мы с радостью поможем вам оптимизировать внутренние процессы и улучшить взаимодействие с вашими клиентами, повысив тем самым уровень их удовлетворенности и лояльности.
Подробнее о продукте на сайте.
