駕駛大型語言模型在客戶服務和支持革命

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商業領袖們普遍興奮的潛力大的語言模型(llm)等OpenAI的ChatGPT,穀歌的吟遊詩人現在MosaicML MPT的。能力消化大量的文本和生成新的內容基於這些信息有可能改變一個廣泛的現有業務流程,提高速度、規模和一致性的許多任務以前人類專家的專門領域。

這種敏銳地感到興奮比地區依賴agent-led服務和支持。這些技術的出現之前,組織依賴於大量的個人,訓練和精通大型機構的文檔由不同的公司政策和程序。代理人代表必須不僅能夠反應按照規則,他們偶爾需要解釋規則的能力應對邊界情況沒有明確的文檔。

讓代理速度通常是一個耗時的經驗。結合高流動率,人力資源這些流程背後的各種呼叫中心和支持部門長期以來一直是公認的挑戰。嚐試卸載請求聯機知識庫,交互式語音應答係統(自動)和前一代又一代的聊天機器人常常使這些服務的消費者沮喪和缺醫少藥。

但pre-trained llm結合知識提取相同的文檔用來訓練人類代理人可以立即長大速度和部署規模完全符合消費者的需求。這些模型沒有輪胎,從未有一個糟糕的一天,永不放棄。雖然在這些早期的技術我們不建議簡單地將直接向LLM-based代理服務和支持的交互,這些功能現在完全有能力增加人類主體,提供指導和支持,提高了速度,他們的工作效率、一致性和準確性,同時減少時間過渡。簡而言之,llm有望徹底改變企業如何提供支持服務。

權威的反應需要特定的內容

雖然大部分注意力的談話圍繞這個話題中心的大型語言模型本身,事實是,他們生成的輸出的質量取決於他們消費的內容。大多數模型最初是美聯儲大量的通用信息,使他們很有能力提供精心設計,常常引人注目的是人類對用戶提示和問題的反應。但如果LLM是生成一個響應量身定做的具體政策和程序受雇於一個特定的公司,它必須麵對這些細節並負責響應特定上下文由這些文檔。

戰略受雇於最LLM-based代理(機器人)用於這項工作是提供一個通用的指令集與生產任務模型友好、幫助和專業應對一個引發的問題考慮到上下文提供的曾被確定為相關文檔。這個由三部分組成的反應生成方法,結合係統指令與一個用戶的問題和相關文檔,允許機器人合成反應,更符合組織的期望。

內容管理是最緊迫的挑戰

挑戰就變成了,如何最好地確定給定問題的相關文件?雖然大部分的技術交流這個話題往往會轉向策略將文檔轉換成數值向量(嵌入)和執行高速相似性搜索,主要的挑戰是組織在自然得多。

多年來,IT專業人員組裝大型數據存儲庫支持多種分析功能,但這些努力主要集中在高度結構化的數據通過各種操作係統。雖然冠軍更廣泛的數據管理和分析方法有正當喊道,80 - 90%的一個組織的信息駐留在消息、文檔、音頻和視頻文件——我們經常所說的非結構化數據——這些人無力表達的令人信服的分析視覺這些數據意味著,非結構化數據在很大程度上被排除在任何類型的集中式數據管理。

今天,非結構化數據資產,我們需要提供權威的環境響應代利用llm分散在企業。因此,組織討論如何最好地利用這些生殖技術,他們需要積極開始定義策略集中相關的非結構化數據的管理資產,這樣一旦解決接收綠燈,該組織能夠行動。

磚是理想的解決方案的結構化和非結構化數據

在磚,我們一直主張以更為寬泛的眼光來分析和數據管理。通過我們統一lakehouse平台,我們專注於提供組織一致的Beplay体育安卓版本、可伸縮的和成本效益的方式來利用他們所有的信息資產,是否結構化或非結構化。這不僅僅是數據收集和處理都包含豐富的功能安全、治理和協作。我們相信磚的理想平台構建LLM成功的基礎。Beplay体育安卓版本

和我們的能力遠遠超越數據管理。磚曆史悠久的擁抱機器學習和人工智能除了傳統業務分析。就像我們提供一個統一的平台管理的全譜數據,我們提供業務分析Beplay体育安卓版本師、數據科學家和應用程序開發人員提供了一個強大的平台,提取數據的充分潛力這房子。

我們支持這個寬度的能力的關鍵的功能是我們擁抱開源創新。磚是從頭構建一個開放的平台,允許組織迅速主分析工作利用最新和最大能力來自開源社區,同時保留一個管理良Beplay体育安卓版本好和治理良好的數據基礎。和這種擁抱開源更有效的比llm占用的空間。

擁抱開源是至關重要的

而這些天有很多興奮專有LLM創新,我們和其他許多人認識到開源社區在這個空間的快速提升。在最近泄露的備忘錄Google的一位高級雇員哀歎道,“我們沒有護城河,但OpenAI也沒有。“雖然從OpenAI創新,穀歌和其他公司已經吸收了早期的焦點集中在這個空間,現實情況是,開源社區已經展示了他們能夠快速趕上並解決許多嘮叨問題阻止許多主流企業采用這些技術。因此,今天,我們認識到創新由這些閉源解決方案,我們認為這是至關重要的組織保留未來幾年切換過程的靈活性避免廠商鎖定。

新標準已經LLM-based應用程序出現和發展的磚集成支持對於這些在其平台。Beplay体育安卓版本額外增強將繼續使他們前進的方向,以確保LLM社會轉向左,然後右,企業可以繼續輕鬆連接與這些技術的信息資產。

這是驅動而不是一個被動的觀察LLM社區走向,而是積極參與在對話框中,包括在我們的時刻直接挑戰認為領導人的思維空間。我們積極參與的發展許多LLM-based內部和與客戶的解決方案。beplay体育app下载地址,隻要有可能,我們將繼續發布免費公開代碼演示如何LLM-based可以構建解決方案。

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有鑒於此,我們向您展示如何構建一個context-enabled LLM-based聊天機器人就像上麵列出的解決方案。使用內容來自我們自己的知識庫(公開,這樣用戶可以創建我們的工作),我們已經建立了一個解決方案能夠解決客戶支持問題利用LLM技術。這背後的循序漸進的代碼工作包括數據準備、代理商開發和部署一個microservice,允許您將代理集成到任意數量的應用程序——我們這個解決方案的集成我們的內部構建成鬆弛——提供足夠的注釋和文檔來幫助組織了解和開始使用他們自己的解決方案。

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