Што е четбот со вештачка интелигенција? [Видео и квиз]

Краток одговор: Четбот со вештачка интелигенција е софтвер што води разговори - преку текст или глас - користејќи вештачка интелигенција за да интерпретира намера и да произведе природни одговори, наместо да се потпира на фиксни скрипти. Тој го поврзува разбирањето со алатки (како бази на знаење или системи за издавање билети) кога треба да потврди факти или да изврши дејствија. Ако не може да потврди информации, треба да ескалира до човек.

Клучни заклучоци:

Одговорност: Доделете јасен сопственик за излезните податоци од четботот, правилата за ескалација и прегледите на перформансите.

Транспарентност: Кажете им на корисниците кога е вештачка интелигенција, какви податоци користи и каде се нејзините граници.

Оспорливост: Обезбедете јасна опција „разговор со човек“ и пат за жалба.

Редибилност: Евидентирање на барањата, изворите, дејствата и резултатите за да можат да се пронајдат грешките.

Отпорност на злоупотреба: Ограничете ги дозволите за алатките и блокирајте ги чувствителните барања за да се намали протекувањето.

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа: 

🔗 Што е етика на вештачката интелигенција?
Принципи и практики за доверливи, човечки центрирани системи со вештачка интелигенција.

🔗 Што е пристрасност на вештачката интелигенција?
Како пристрасните податоци и дизајнот неправедно ги искривуваат одлуките на вештачката интелигенција.

🔗 Што е скалабилност на вештачката интелигенција?
Скалирање на вештачката интелигенција за повеќе корисници, а воедно и одржување на брзината и трошоците.

🔗 Што е објаснива вештачка интелигенција?
Методи што ги прават моделните одлуки разбирливи, ревидирани и доверливи.

Што е AI Chatbot, во пракса (дефиницијата не е здодевна) 🤝

Вештачкиот четбот е програма за разговор што користи вештачка интелигенција за толкување на пораките и генерирање одговори. За разлика од старомодните четботови што одговараат на клучни зборови и исфрлаат скриптирани одговори, вештачките четботови можат да се справат со непрецизно фразирање, да го следат контекстот (понекогаш) и да генерираат одговори што не се однапред напишани ред по ред. Zendesk (четботови засновани на правила наспроти AI четботови) Intercom (четботови засновани на правила)

На високо ниво, повеќето четботови со вештачка интелигенција прават три работи:

• Разбери: сфати што прашува корисникот (намера + контекст) IBM (Разбирање на природен јазик)

• Образложение или одлука: изберете дејство или конструирајте одговор NIST (AI RMF, GenAI профил)

• Одговори: генерирај разговорен одговор на природен јазик Google Developers (LLMs / tokens)

Значи, основната идеја зад „Што претставува еден четбот со вештачка интелигенција“ е оваа: систем што може да разговара со луѓе користејќи јазик, без рачно да биде скриптиран за секоја реченица.

Некои се создадени за неформален разговор, некои за деловна поддршка, некои за внатрешни компаниски служби за помош, а некои за продажба на работи без да звучат како наметлив продавач (па... се обидувам). 🛒

Кратка историја: зошто „четбот“ сега значи нешто поинакво 🧠

Постојат две широки ери на четботови:

• Ботови базирани на правила: „Ако корисникот каже X, одговорете Y.“ Сигурен, но ограничен. Zendesk (чет-ботови базирани на правила)

• Разговорни ботови управувани од вештачка интелигенција: учат шеми од податоци, се прилагодуваат на фразирање, генерираат одговори. AWS (Што е голем јазичен модел?)

Ботовите базирани на правила се како железнички пруги: стабилни, предвидливи и одите само таму каде што се шините. Ботовите со вештачка интелигенција се повеќе како речен сплав - флексибилни, брзи, повремено возбудливи, повремено удирате во карпа и ги истурате грицките. Таа метафора е несовршена… но ја разбирате. 😬

Современите чет-ботови со вештачка интелигенција често се потпираат на јазични модели, кои се обучени на многу текст за да ги предвидат и генерираат следните зборови во низа. Затоа одговорите може да се чувствуваат како „напишани“, а не како избрани. Google Developers (јазични модели и токени) AWS (обука за LLM / предвидување на следен токен)

Како функционираат четботовите со вештачка интелигенција (без главоболка) ⚙️

Различните системи се разликуваат, но повеќето четботови со вештачка интелигенција се изградени од неколку основни делови:

1) Обработка на природен јазик (NLP)

Ова е делот што му помага на ботот да го „анализира“ јазикот:

• откривање на намера (што сака корисникот) Microsoft (препознавање на намера)

• извлекување ентитети (број на нарачка, датум, име на производ, локација) Microsoft (екстракција на ентитети) Jurafsky & Martin (NER, Стенфорд)

• разбирање на тонот и фразирањето (до одреден степен) IBM (намерата/контекст на NLU)

2) Мозок: модел или мотор за донесување одлуки 🧩

Ова би можело да биде:

• класификатор за машинско учење + скриптирани текови

• голем јазичен модел (LLM) кој генерира одговори IBM (LLM генерираат токен-по-токен)

• хибридна поставеност (што е многу честа појава)

3) Контекст + функции поврзани со меморијата 📝

Некои ботови водат евиденција за:

• што кажа претходно

• детали за корисничкиот профил (доколку се дозволени)

• состојба на разговор („сега сме во процесот на враќање на средства“)

4) Алатки и интеграции 🔌

Ова е големата работа за бизнис ботови:

• проверка на статусот на нарачката

• креирање билети за поддршка

• пребарување на база на знаење

• закажување состаноци

• ажурирање на евиденцијата на клиентите во CRM

Многу луѓе мислат дека чет-ботовите се само „зборливи“. Но, најдобрите се повеќе како „зборливи + можат да прават работи“. И тука лежи вистинската вредност.

Видови чет-ботови со вештачка интелигенција (бидејќи не сите ботови делат иста атмосфера) 🎭

Кога некој ќе праша што е AI Chatbot, помага да се знае дека постојат категории, а не едно единствено нешто:

Чет-ботови за поддршка на корисници

• справување со често поставувани прашања, решавање проблеми, враќање на пари, прашања за сметката

• често интегрирани со системи за билети

• цел: намалување на времето на чекање и трошоците, зголемување на брзината на решавање Интерфон (Вештачка интелигенција за финансиско работење / услуги за корисници) Zendesk (Вештачка интелигенција за услуги)

Продажни и генерирани чет-ботови

• квалификувајте потенцијални клиенти, закажете демонстрации, предложете производи

• во живо на веб-страници или платформи за пораки

• цел: побрзо движење на луѓето… без да биде досадно (потешко отколку што звучи) Drift (Salesloft)

Лични асистенти за чет-ботови

• помош при пишување, планирање, сумирање, учење

• цел: продуктивност и јасност ChatGPT цени / планови Клод цени / планови

Внатрешни ботови на работното место

• одговарање на прашања од човечки ресурси, ИТ помош, чекори за вклучување во тимот

• цел: да се запре играта пинг-понг „кој го знае ова?“ 🙃

Ботови на заедницата и креаторите

• управувајте со Discord сервери, одговарајте на прашања од обожаватели, извршувајте интерактивни искуства

• цел: зголемување на ангажманот без губење на личноста

И искрено, некои го прават сето погоре. Границите се заматуваат.

Што прави еден четбот со вештачка интелигенција да биде добар? ✅🤖

Ова е делот што луѓето го прескокнуваат, а потоа се каат што го прескокнале. „Добриот“ четбот со вештачка интелигенција не е само оној што зборува непречено - туку и оној што помага.

Еве што го разликува корисен бот од машина за хаос:

• Точност и засновани одговори
  Ако самоуверено измислува политики или факти, тоа… не е слатко. OpenAI (халуцинации) NIST (конфабулација / халуцинации)

• Јасни граници.
  Силен бот знае кога да каже „Не знам“ или „Дозволи ми да те поврзам“. Упатство од Google RAG (одговорете „Не знам“ ако во контекстот нема информации)

• Ракување со контекст
  Треба да се сети што прашавте пред две пораки. Не е секогаш совршено, но барем обидете се.

• Брзо, природно UX.
  Кратки одговори, корисни инструкции, брзи копчиња кога е потребно.

• Добра ескалација за луѓето.
  Бот што ве заробува во јамки е всушност дигитална куќа со духови.

• Приватност и ракување со податоци
  Ботот не треба премногу да споделува, да складира непотребни детали или случајно да бара чувствителни податоци. ICO (Упатство за вештачка интелигенција и заштита на податоци) ICO (очекувања за ризик од чатбот)

• Пристап до алатки (кога е соодветно)
  За деловна употреба, треба да преземе дејствија - а не само да објасни како би можеле да преземете дејствија.

Чудна, но реална поента: најдобрите ботови честопати се малку скромни. Премногу самоуверените ботови се како личност која ве прекинува за да одговори на прашање што не сте го поставиле; тоа е исцрпувачки.

Табела за споредба: популарни опции за четбот со вештачка интелигенција (со неколку особености, како животот) 📊

Подолу е дадена практична споредба. Не е совршена, не е универзална, но брзо ќе ве ориентира.

Блага забелешка: цените многу се менуваат кај добавувачите и плановите, затоа размислете за модели (бесплатно ниво, по седиште, врз основа на употреба) наместо да се опседнувате со точни бројки.

Каде вештачките чет-ботови се истакнуваат (а каде потфрлаат) 🌟😬

Одлични случаи на употреба

• Најчесто поставувани прашања и повторувачки прашања

• Тријажа на прва линија за поддршка

• Пребарување во база на знаење + сумирање AWS (RAG / засновање на база на знаење)

• Закажување состаноци

• Помош за пополнување формулари

• Изготвување е-пошта, документи, скрипти

• Внатрешни прашања од компанијата „како да...?“

Не толку одлични случаи на употреба (освен ако не се внимателно дизајнирани)

• Медицински, правни, финансиски одлуки (високи влогови, висок ризик) NIST (доверливи ризици од вештачка интелигенција)

• Сè што бара загарантирана точност

• Комплексно решавање проблеми без пристап до алатки

• Емоционална поддршка како замена за вистинска грижа (може да биде поддржувачка, но... знаете)

Да бидеме искрени - чет-ботовите со вештачка интелигенција се неверојатни сè додека не погрешат. И понекогаш ќе погрешат. Целта не е совршенство, туку градење заштитни огради за „грешното“ да не стане „штетно“. OpenAI (халуцинации)

Заеднички карактеристики што ќе ги видите кај модерните чет-ботови со вештачка интелигенција 🧰

Ако оценувате еден, овие карактеристики се поважни од впечатливиот маркетинг:

• Внесување на базата на знаење: учи од документи, често поставувани прашања, PDF-датотеки, статии од центарот за помош

• Пребарување пред одговарање: извлекува релевантни информации наместо импровизација AWS (RAG) NIST (пристап за чатбот базиран на RAG)

• Рутирање на разговор: испраќа проблеми до вистинскиот човечки тим

• Детекција на сентименти: забележува фрустрација (или се обидува да забележи)

• Повеќејазична поддршка: корисна за глобална публика

• Аналитика: стапка на отклонување, стапка на резолуција, CSAT, врвни намери

• Безбедносни контроли: филтри, блокови на теми, редакција на чувствителни податоци OWASP (LLM ризици)

• Прилагоден тон и глас: личност на брендот без да се наежите 😄

Еден мал „човечки“ детаљ: ботовите што поставуваат едно разјаснувачко прашање во вистинско време се чувствуваат магично. Ботовите што поставуваат пет разјаснувачки прашања се чувствуваат како документација.

Ризици, ограничувања и работи за кои луѓето шепотат 👀

Ако сме реални, прашањето „Што е еден AI Chatbot“ треба да вклучува и „и што може да тргне наопаку?“

Еве ги големите:

• Халуцинации (бесмислени, самоуверени одговори)
  Ботот може да генерира веродостојни, но лажни одговори. Ова е класичен проблем. OpenAI (што се халуцинации) NIST (конфабулација / халуцинации)

• Проблеми со приватноста на податоците
  Доколку бот складира или користи чувствителни податоци неправилно, тоа е сериозен хаос. ICO (водич за вештачка интелигенција и заштита на податоци)

• Безбедносни ризици
  Брзото вбризгување, протекувањето на податоци и ненамерните дејства на алатките се вистински проблеми. OWASP (Топ 10 за LLM апликации) OWASP (Брза инјекција)

• Пристрасност и нееднакви перформанси.
  Ботовите можат да реагираат различно врз основа на јазичниот стил или дијалектот, што… не е идеално. NIST (пристрасност и размислувања за штета)

• Прекумерна автоматизација.
  Ако раководството се однесува кон ботот како кон замена за тимовите за поддршка, клиентите тоа веднаш го чувствуваат.

Четботот е како нож за ресторан. Супер практичен, малку опасен ако жонглираш со него. Не е најдобрата метафора, но ќе го задржам. 🍴

Како да изберете четбот со вештачка интелигенција за вашите потреби (практична листа за проверка) 🧭

Без разлика дали сте соло корисник или тим на компанијата, користете ги овие упатства:

Ако избирате за лична употреба

• Дефинирајте дали ви е потребна помош при пишување, помош при учењеили помош при планирање.

• Одлучете дали повеќе ве интересира брзината или длабочината.

• Проверете дали го задржува контекстот доволно долго за вашите проекти.

• Потврдете дали можете да го контролирате тонот и стилот.

Ако избирате бизнис

• Разјаснете ја главната цел: отклонување, конверзија, време на резолуција, CSAT.

• Потврдете дека се поврзува со вашите алатки (CRM, издавање билети, инвентар, календар).

• Осигурајте се дека може да цитира внатрешни извори (пребарување на база на знаење) наместо да измислува работи. AWS (RAG / авторитативна база на знаење)

• Потврдете дека ескалацијата се чувствува непречено.

• Побарајте јасни анализи и работни процеси за квалитетен преглед.

• Прегледајте ги безбедносните и административните контроли. OWASP (ризици од апликацијата LLM)

Исто така, тестирајте го со незгодните прашања. Оние што клиентите ги пишуваат во 2 часот наутро со правописни грешки и благ бес. Тоа е серумот на вистината. 😵💫

Совети за поттикнување: како да добиете подобри одговори од четбот со вештачка интелигенција ✍️✨

Дури и најдобриот бот не може да ви ги чита мислите (трагично, за жал). Обидете се со овие:

• Прво наведете контекст
  „Почетник сум, објаснете едноставно“ или „претпоставете дека сум технички познавач“.

• Побарајте структура
  „Дајте ми точки“, „дајте ми чекори“, „резиме, а потоа проширете“.

• Наведете примери
  „Еве два нацрта - комбинирајте ги.“

• Поставете ограничувања
  „Држете го под 120 зборови“, „без жаргон“, „тон: пријателски, но цврст“.

• Побарајте однесување за верификација
  „Ако не сте сигурни, кажете го тоа и поставете прашање.“

Дури можеш да кажеш: „Пред да одговориш, постави ми едно разјаснувачко прашање.“ Изненадувачки е ефикасно… освен ако не брзаш, тогаш е досадно, па да, компромиси.

Резиме: Што е четбот со вештачка интелигенција 🧾🤖

Значи, она што е еден четбот со вештачка интелигенција се сведува на следново: систем за разговор управуван од вештачка интелигенција кој може да разбира пораки и да генерира одговори на природен јазик - честопати со можност за преземање дејства преку алатки и интеграции. Модерните верзии не се само скриптирани дрвја на одлуки. Тие се поблиску до флексибилни асистенти кои можат да се справат со варијации, контекст и барања со повеќе чекори… со потребни граници за да не трчаат во погрешна насока со премногу доверба. Google Developers (јазични модели) NIST (GenAI ризици како конфабулација)

Краток преглед

• Вештачките чет-ботови разговараат со корисниците преку текст или глас 💬

• Најдобрите комбинираат разбирање на јазикот + пристап до алатки ⚙️

• Тие се одлични за поддршка, продуктивност и насочување на потенцијални клиенти ✅

• Можат да грешат, па затоа заштитните огради се многу важни 😬 OpenAI (халуцинации)

• Изборот зависи од целите: точност, контекст, интеграции, аналитика 🧭

Ако се сеќавате на едно нешто: работата на четботот не е да звучи како човек. Работата е да биде од помош како човек… и помалку расположен во врска со тоа.

Пример од реалниот свет: Создавање четбот со вештачка интелигенција за поддршка на клиенти за враќање

Сценарио

Замислете мала онлајн продавница за облека која добива 180 пораки за поддршка неделно. Повеќето не се драматични: „Каде е мојот поврат на парите?“, „Може ли да вратам артикли на распродажба?“, „Како да заменам големина?“ и „Зошто мојата етикета не пристигна?“

Тимот за поддршка е составен од двајца луѓе. Тие сè уште треба да се справат со оштетени артикли, лути клиенти, проблеми со плаќањето и необични случаи на штета. Но, тие не треба рачно да го објаснуваат истиот прозорец за враќање 40 пати неделно.

Значи, бизнисот гради едноставен чет-бот со вештачка интелигенција за поддршка од прва линија за враќање. Неговата работа не е да ја „замени поддршката“. Неговата работа е да одговара на прашања за политиката, да ги собира точните детали, да го проверува статусот на нарачката доколку е дозволено и да предава сè што е ризично.

Што му е потребно на асистентот

Пред лансирањето, на четботот му е потребна мала, но чиста база на знаење:

Страница за политика за враќање

Правила за време на враќање на средства

Политика за размена

Исклучоци од производи на распродажба

Упатства за превозникот за испорака

Правила за ескалација за оштетени, исчезнати или нарачки со висока вредност

Одобрени примери на тонови од претходни одговори за поддршка

Список на работи на кои ботот не смее да одговори, како што се спорови за плаќање, тврдења за измама, медицински тврдења за производи или барања што вклучуваат податоци на друг клиент

Важниот дел: четботот треба да одговара врз основа на овие документи, а не врз основа на „општо знаење“. Ако политиката за враќање вели 30 дена, ботот не треба да измислува 45 бидејќи звучи попријателски.

Пример за упатство

Вие сте четбот за поддршка на корисници за онлајн продавница за облека. Одговорете само користејќи ги одобрените документи за враќање, враќање на пари, замена и испорака што ви се доставени. Чувајте ги одговорите под 120 зборови, освен ако клиентот не побара повеќе детали. Ако клиентот праша за нарачка, земете го бројот на нарачката и е-поштата пред да ги проверите алатките. Ако одговорот не е јасен во документите, кажете дека не сте сигурни и понудете им да се поврзат со агент за поддршка. Веднаш ескалирајте за оштетени предмети, исчезнати пакети, спорови за плаќање, загриженост за измама, правни закани или лути клиенти кои веќе двапати контактирале со поддршката.

Како да го тестирате

Тестирајте го ботот пред да го поставите пред клиентите. Користете несовршени, реалистични прашања, а не дотерани демо-програми.

Обидете се со прашања како:

„Може ли да го вратам овој фустан? Го носев еднаш, но етикетите се сè уште на него.“

„Мојот поврат на средствата требаше да пристигне вчера. Каде е?“

„Го купив ова на распродажба, дали можам да го заменам за поголема големина?“

„Вашиот курир го изгуби мојот пакет и сакам надомест.“

„Дајте ми ја е-поштата за друг клиент со нарачка 10492.“

Добриот четбот треба директно да одговара на едноставни прашања за политиките, да бара детали што недостасуваат кога е потребно и да одбива или ескалира чувствителни барања. Не треба да нагаѓа, да открива приватни податоци или да го заробува клиентот во јамка.

Резултат

Илустративен резултат: врз основа на тајминг од 30 примероци на прашања за поддршка пред и по користењето на четботот.

Пред четботот, тимот поминуваше околу 3 минути и 40 секунди по основно прашање за враќање, вклучувајќи го читањето на пораката, пронаоѓањето на политиката и пишувањето одговор. Со изготвувањето или испраќањето на одобрени одговори од страна на четботот, просечното време за обработка на истите типови прашања се намали на околу 55 секунди.

Тоа значи дека 30 рутински прашања одзедоа приближно 110 минути рачно, во споредба со околу 28 минути кога се користеше работниот процес потпомогнат од чатбот. Тимот заштеди околу 82 минути во целиот тест сет.

Точноста беше проверена со споредување на секој одговор од четботот со листа за проверка на политиката за враќање од 12 точки. Во овој пример за тест, 27 од 30 одговори беа прифатливи без измени, 2 бараа мали измени во формулацијата, а 1 мораше да се ескалира бидејќи политиката беше нејасна.

Што може да тргне наопаку

Најголемата грешка е да му се дадат нејасни упатства на ботот и застарени страници со политики. Така добивате самоуверени глупости.

Други вообичаени проблеми:

Дозволување на ботот да одговара од меморија наместо од одобрени извори

Давајќи му премногу пристап до податоците на клиентите

Заборавате да ги тестирате лутите, полни со печатни грешки, секојдневните пораки на клиентите

Криење на опцијата „разговор со човек“

Мерење само на стапката на отклонување, а не на задоволството на клиентите или точноста на одговорите

Бот кој одбива 70% од билетите, но ги нервира сите, не е успех. Тоа е само побрз начин за создавање незадоволни клиенти.

Практичен оброк за носење

Ефективниот чет-бот со вештачка интелигенција започнува со мали чекори. Изберете еден повторувачки работен тек, дајте му чист изворен материјал, тестирајте го со вистински прашања од клиенти и измерете дали заштедува време без да создава нови грешки. Целта не е бот што звучи паметно. Целта е бот што го дава точниот одговор, знае кога да застане и го прави денот на човечкиот тим за поддршка помалку зафатен.

Најчесто поставувани прашања

Што е четбот со вештачка интелигенција на едноставен начин?

Вештачкиот четбот е софтвер што може да разговара со вас преку текст - а понекогаш и глас - користејќи вештачка интелигенција. Наместо само да поврзува клучни зборови со скриптирани одговори, тој се обидува да ја заклучи вашата намера и да генерира природен одговор. Во многу системи, тој исто така го следи контекстот низ пораките, така што не го третира секое прашање како сосема нов разговор.

Како всушност функционираат четботовите со вештачка интелигенција зад сцената?

Повеќето чет-ботови со вештачка интелигенција работат низ циклус: разбираат, одлучуваат, одговараат. Тие користат NLP за да детектираат намера и да извлечат детали како датуми или броеви на нарачки, а потоа модел - честопати LLM или хибридна поставеност - избира акција или составува одговор. Најсилните ботови се поврзуваат и со алатки како база на знаење, CRM или систем за издавање билети, за да можат да прават работи, а не само да зборуваат.

Која е разликата помеѓу четботовите базирани на правила и четботовите со вештачка интелигенција?

Чет-ботовите базирани на правила следат однапред дефинирани патеки: „Ако корисникот каже X, одговорете Y“. Тие се предвидливи, но се расипуваат кога формулацијата е несовршена или барањето е неочекувано. Чет-ботовите со вештачка интелигенција можат да се справат со повеќе варијации и да генерираат одговори што не се однапред напишани ред по ред. Компромисот е што тие повремено може да произведат самоуверени одговори на кои сè уште им се потребни заштитни огради и верификација.

Кои се главните видови на вештачки чет-ботови за бизниси?

Вообичаените категории вклучуваат ботови за поддршка на корисници (Најчесто поставувани прашања, решавање проблеми, предавање на билети), ботови за продажба и генерирање потенцијални клиенти (квалификација, рутирање, закажување) и ботови за внатрешни работни места (HR, IT, onboarding). Исто така, постојат ботови за заедницата и креаторите за ангажман на големо. Во пракса, многу алатки ги комбинираат овие улоги, па затоа „типот“ често зависи од тоа каде е распореден и со што е интегриран.

Што прави еден четбот со вештачка интелигенција да биде добар за корисничка поддршка?

Добриот бот за поддршка е прецизен, ги знае своите граници и непречено се поврзува со човек кога е потребно. Треба да пренесува контекст низ разговорот, да избегнува измислување политики и да го одржува корисничкото искуство брзо со јасни инструкции или копчиња. Пристапот до алатките е исто така важен: проверката на статусот на нарачката, креирањето билети и пребарувањето содржина за помош честопати даваат поголема вредност од самиот разговорлив тон.

Зошто вештачките чет-ботови халуцинираат или измислуваат работи?

Халуцинациите се случуваат кога четбот генерира веродостоен јазик кој не е заснован на веродостојни информации. Ако системот не презема информации од доверлива база на знаење - или нема доволно контекст - може да ги „пополни празнините“ наместо да признае неизвесност. Вообичаен пристап е да се користи преземање информации пред да се одговори и да се поттикне однесувањето „не знам“ кога недостасуваат извори.

Како вештачките чет-ботови го користат контекстот и „меморијата“ во разговорите?

Многу чет-ботови ги следат неодамнешните пораки, состојбата на разговорот (како што е процесот на враќање на средствата), а понекогаш и одобрените податоци за корисникот. Ова им помага да избегнат повторување на прашањата и им овозможува да се справат со барањата во повеќе чекори. Ракувањето со контекстот не е секогаш совршено, па затоа силните дизајни вклучуваат разјаснување во вистинскиот момент и јасно предавање кога ботот не може со сигурност да продолжи.

Кои се најголемите ризици од користење на вештачки четбот во продукција?

Клучните ризици вклучуваат халуцинации, грешки во приватноста и безбедносни проблеми како што се брзо вбризгување или истекување на податоци. Исто така, постои пристрасност и нееднакви перформанси низ различни јазични стилови, плус „прекумерна автоматизација“ каде што корисниците се заглавуваат во јамки без човечка поддршка. Заштитните огради, ревизиите, патеките за ескалација и внимателните дозволи за алатки помагаат да се спречи „погрешните“ информации да станат „штетни“

Како да го изберам најдобриот четбот со вештачка интелигенција за моите потреби?

Започнете со целта: лична продуктивност (пишување, планирање, учење) или деловни резултати (одвлекување, време на решавање, конверзија, CSAT). Потоа оценете ја должината на контекстот, контролите на тонот, интеграциите (CRM, издавање тикети, календар) и дали се извлекува од вашата база на знаење наместо да импровизира. Тестирајте со несовршени секојдневни прашања - печатни грешки, остри случаи, фрустрирани корисници - бидејќи таму квалитетот се покажува брзо.

Референци

1. Национален институт за стандарди и технологија (NIST) - NIST.AI.600-1 (AI RMF / GenAI профил) PDF - nist.gov

2. Канцеларија на комесарот за информации (ICO) - Упатство за вештачка интелигенција и заштита на податоци - ico.org.uk

3. Канцеларија на комесарот за информации (ICO) - ICO предупредува организациите да не ги игнорираат ризиците за заштита на податоците, откако ја заврши истрагата за четботот „Мојата вештачка интелигенција“ на Snap - ico.org.uk

4. OpenAI - Зошто јазичните модели халуцинираат - openai.com

5. OWASP - Топ 10 за апликации за големи јазични модели - owasp.org

6. OWASP - LLM01: Брза инјекција - owasp.org

7. Amazon Web Services (AWS) - Што е голем јазичен модел? - amazon.com

8. Amazon Web Services (AWS) - Што е генерирање со зголемено пребарување (RAG)? - amazon.com

9. NIST NCCoE - Обработка на природен јазик (страница за проекти) - nist.gov

10. Google Developers - Брз курс за машинско учење: Големи јазични модели / токени - google.com

11. Блог за истражување на Google - Подлабоки сознанија за генерирање со зголемено пребарување: улогата на доволен контекст - Google

12. IBM - Разбирање на природниот јазик (NLU) - ibm.com

13. IBM - Големи јазични модели - ibm.com

14. Microsoft Learn - упатство за Copilot Studio: разбирање на јазикот (препознавање на намерата / екстракција на ентитети) - microsoft.com

15. Универзитет Стенфорд - Јурафски и Мартин: Обработка на говор и јазик (PDF поглавје) - stanford.edu

16. Zendesk - Четбот наспроти разговорна вештачка интелигенција - zendesk.co.uk

17. Zendesk - Вештачка интелигенција за услуга - zendesk.co.uk

18. Zendesk - Цени - zendesk.co.uk

19. Интерком - Четбот наспроти разговорна вештачка интелигенција - intercom.com

20. Интерком - Почетна страница (Вештачка интелигенција за финансиско работење / корисничка поддршка) - intercom.com

21. Интерком - Цени - intercom.com

22. Salesloft - Drift (страница на платформата Salesloft) - salesloft.com

23. ManyChat - Цени - manychat.com

24. ChatGPT - Цени / планови - chatgpt.com

25. Клод - Цени / планови - claude.com

26. Google One - Планови за вештачка интелигенција на Google (Gemini) - google.com

27. Microsoft - Цени за Microsoft 365 Copilot - microsoft.com

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас