Чат-бот с ИИ, который заменяет специалистов службы поддержки
Привет, Вселенная!!
Идея
По мнению основателя Microsoft - Билла Гейтса, ИИ-помощники, которые будут разработаны в скором будущем, изменят привычки и потребности пользователей настолько, что используемые ныне сервисы поиска, онлайн-ритейл и другие знакомые нам способы онлайн-взаимодействия изменятся до неузнаваемости и совсем не факт, что нынешние технологические гиганты выиграют эту новую гонку.
«Вы никогда больше не зайдете на сайт поиска, вы никогда не зайдете на сайт продуктивности, вы никогда больше не зайдете на Amazon», — сказал он, описывая потенциальных виртуальных ассистентов.
В этом году я стал свидетелем того как Большие языковые модели (LLM, GPT) стали почти обязательным инструментом для аналитиков, разработчиков, дизайнеров, менеджеров. Большую часть жизни я занимался созданием аналитических систем для бизнеса, поэтому захотелось дать бизнесу мощь GPT.
Продукт
У хороших сервисов обычно есть нормальная документация, но пользователи B2B продуктов зачастую предпочитают просто спросить у тех поддержки в чате чем искать решение самому. Большую часть времени тех поддержка продукта обычно завалена простыми вопросам, обсуждая это проблему с одним из клиентов мы нашли идею для продукта.
WikiBot - Чат-бот с ИИ, который индексирует документацию по продукту и может отвечать на типовые вопросы клиентов в тех поддержку.
Цель WikiBot - сделать простое решение которое позволяет компаниям сократить расходы на зарплату технической поддержки и уменьшить среднее время ожидания ответа.
Как это работает?
- Вы дает ссылку на документацию по продукту
- WikiBot индексирует вашу документацию или сайт по продукту и затем отвечает на вопросы пользователей как человек. Под капотом ChatGPT или другая большая языковая модель.
- Вы выбираете через какой интерфейс WikiBot будет общаться с пользователем. Сейчас доступны Telegram, Jivo, почта (скоро будет больше)
- Когда пользователь задает вопрос, сначала с помощью семантического поиска в базе знаний находятся документы наиболее подходящие по смыслу, затем из найденных документов с помошью LLM формируется ответ
Что сделано в первый месяц жизни
Наша команда впервые собралась и приняла решения делать продукт 29 мая 2023, так что нам всего один месяц!!
Что мы сделали за это время:
- Проработали идею, нашли аналоги на западе, проанализировали их.
- Разработали сервис, сайт
- Сделали пример чат-бота - Помощник по Excel
- Сделали рассылку друзьям в linkedin и телеграм 200+ писем
- Сделали почтовую рассылку по компаниям 250+ писем - в основном это ИТ сервисы которые уже используют чаты для тех поддержки пользователей
- Разработали 3 пилота и выходим с этими компаниями на договор
Что дальше?
Хотим демократизировать ИИ, делая четкие инструменты быстро дающие отдачу даже в небольших компаниях. Проиндексировать Вашу документацию и подключить к ней чат-бота можно тут.
Оставляйте комментарии, пишите ваши идеи и предложения по доработке. А если у вас есть опыт работы с нашим сервисом, тогда нам было бы интересно узнать ваше мнение о его работе.
Мы со Звоноботом одни из трех пилотируемых.
Круто, что в процессе работы над ботом еще и доку чиним и бизнес-процессы. Очень хочется выпустить бота в прод скорее, чтобы можно было потом вашу статью конкретными метриками дополнить.
Чат ботов на сайтах уже полно. В любом случае в итоге проблему решает оператор. Всегда переключаешься на человека...
У нас не стандартный бот в отличие от чат-ботов основных на правилах, боты с GPT понимают суть вопросов и дают ответы, даже если слова не совпадают с текстом документации.
Перед оператором он имеет 2 преимущества:
1. Хорошо работает с рутиной. Чат-бот берет на себя бесконечный поток одинаковых и типовых вопросов. Он снизит нагрузку на сотрудников, пусть люди решают самые сложные проблемы.
2. Стабильнее и многопоточней человека. Человек вынужден все время переключаться между клиентами в чатах. Это влечет ошибки и негатив пользователей. Чат-бот работает сразу во всех чатах параллельно. Он ничего не потеряет и не забудет.
Есть бенчмарки какие-то, оцениваете ли качество бота пользователями?
Какой объем запросов/диалогов в месяц вывезете?
У нас по капотом ChatGPT или другая языковая модель, поэтому качество сильно зависит от модели. ChatGPT пока лучше всех, но некоторым клиентам нужна работа на их сервере без доступа в интернет.
Вторым важнейшим параметром является качество вашей базы знаний.
И только в третью очередь влияет наш алгоритм. Мы задаем:
а. насколько свободными должны быть ответы
б. правила индексирования вашей базы
в. логику выбора ответа при нескольких похожих вариантах
г. правила переключения на оператора, триггеры, дополнительные инструменты (например сделать запрос к бд чтоб подсчитать количество)
На тестировании у последнего клиента бот хорошо отвечал на 60% вопросов, после улучшения базы знаний на 87%.
На текущих мощностях примерно 6 млн ответов в месяц, но масштабирование - не проблема
Привет! Сколько парсится сайт?