ИИ-ассистенты нового поколения: LLM и Botpress в действии
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет бизнес-ландшафт, и ИИ-ассистенты становятся ключевым инструментом для повышения эффективности и улучшения клиентского опыта. В строительном секторе и рынке недвижимости, где скорость реакции и персонализация играют решающую роль, ИИ-ассистенты могут стать настоящим game changer’ом. Но как создать действительно умного и полезного ассистента, который не будет раздражать пользователей шаблонными ответами и непониманием контекста? В этой статье мы, digital-агентство PROGRESSIYA, погрузимся в мир современных подходов к разработке ИИ-ассистентов, и расскажем, почему мы сделали ставку на большие языковые модели (LLM) и платформу Botpress, отказавшись от устаревших классификаторов намерений. Эта статья будет полезна руководителям, маркетологам и ИТ-директорам строительных компаний, девелоперам и другим участникам рынка недвижимости, которые стремятся быть на острие технологического прогресса. Мы поделимся нашим опытом и экспертизой, помогая вам разобраться в тонкостях создания эффективных ИИ-решений, которые принесут реальную пользу вашему бизнесу.
Классификаторы намерений: что это и почему они устарели?
До недавнего времени основным подходом к созданию ИИ-ассистентов было использование так называемых классификаторов намерений (intent classifiers). Представьте себе, что вы обучаете собаку команде "сидеть". Вы многократно повторяете команду и показываете собаке, что нужно делать, пока она не усвоит связь между словом и действием. Классификаторы намерений работают по похожему принципу. Разработчики "натаскивают" систему на распознавание определенных фраз или ключевых слов, которые соответствуют конкретным намерениям пользователя. Например, в чат-боте для e-commerce фразы "Где моя посылка?", "Отследить мой заказ" и "Когда прибудет доставка?" должны быть классифицированы как намерение "TrackOrder" (отследить заказ).
Для каждого такого намерения разработчикам приходилось вручную создавать множество примеров возможных фраз, надеясь, что система сможет сопоставить ввод пользователя с одним из этих примеров. Это был долгий и трудоемкий процесс, требующий постоянного обновления и доработки базы данных фраз. И даже при вложении значительных ресурсов, классификаторы намерений страдали от ряда существенных недостатков:
- Зависимость от данных: Для корректной работы классификаторам требуются огромные объемы разнообразных данных, представляющих все возможные варианты формулировок одного и того же намерения. Сбор и разметка таких данных - это настоящая головная боль для разработчиков, отнимающая кучу времени и ресурсов, или как мы говорим в IT – «ресурсоёмко».
- Ограниченная масштабируемость: Добавление новых намерений или расширение функциональности ИИ-ассистента требует сбора новых данных и переобучения модели, что быстро становится узким местом при развитии проекта. «Заскейлить» такую систему быстро и безболезненно – задача со звездочкой.
- Ограниченное понимание языка: Классификаторы намерений распознают только те фразы, на которые они были обучены. Они с трудом справляются с синонимами, перефразировками, опечатками, неологизмами, сленгом, и другими вариациями языка. Если пользователь сформулирует свой запрос нестандартно, классификатор может его просто не понять, что приводит к разочарованию и негативному опыту. Простыми словами – «тупит жестко».
- Переобучение: Классификаторы намерений склонны к переобучению (overfitting), когда они запоминают конкретные примеры из обучающей выборки, но теряют способность обобщать и распознавать новые, невиданные ранее фразы. В результате такая система может отлично работать на тестовых данных, но провалиться в реальных условиях. «Оверфитится» и все тут.
Далее мы расскажем, как большие языковые модели (LLM) решают эти проблемы и открывают новые возможности для создания умных и эффективных ИИ-ассистентов.
LLM - Новая эра в создании ИИ-ассистентов.
На смену классификаторам намерений пришли большие языковые модели (LLM) – это настоящий прорыв в области искусственного интеллекта. Представьте себе, что вместо того, чтобы учить собаку конкретным командам, вы научили ее понимать человеческий язык в целом. Теперь она может не только выполнять заученные команды, но и понимать контекст, распознавать намерения и даже импровизировать. Именно так и работают LLM.
LLM – это сложные нейронные сети, обученные на огромных массивах текстовых данных, таких как книги, статьи, веб-сайты и даже код. Благодаря этому они обладают глубоким пониманием языка, включая его грамматику, семантику, стилистику и даже культурные нюансы. Это позволяет им не просто распознавать ключевые слова, но и понимать смысл высказываний, учитывать контекст диалога и даже генерировать связные и осмысленные тексты. Использование LLM дает нам, как разработчикам, ряд существенных преимуществ перед классификаторами намерений:
- Способность к обучению с нуля или с небольшим количеством примеров (zero/few-shot learning): LLM не требуют огромных объемов размеченных данных для обучения. Они могут начать работать сразу после создания, понимая базовые принципы языка. Для более специфичных задач достаточно предоставить небольшое количество примеров, и LLM быстро адаптируется к новой области. Это значительно ускоряет и упрощает процесс разработки. Как говорится в нашей сфере – «запустили и поехали».
- Понимание контекста и нюансов: LLM учитывают не только слова, но и их взаимосвязь, порядок, интонацию и другие контекстуальные факторы. Они способны распознавать синонимы, перефразировки, идиомы, сарказм, и даже опечатки, что делает общение с ИИ-ассистентом более естественным и комфортным. «Контекст решает» – это про LLM.
- Масштабируемость: LLM легко масштабируются для обработки большого количества запросов и поддержки сложных сценариев взаимодействия. Добавление новых функций или расширение базы знаний не требует переобучения всей модели, что позволяет быстро развивать и совершенствовать ИИ-ассистента. «Масштабируемость из коробки».
- Гибкость: LLM не ограничены жесткими шаблонами и правилами. Они могут генерировать разнообразные и естественные ответы, адаптируясь к конкретной ситуации и потребностям пользователя. Никаких больше заскриптованных диалогов – только живое общение.
Именно поэтому мы сделали выбор в пользу LLM как основы для создания ИИ-ассистентов для наших клиентов в строительной отрасли и рынке недвижимости. Но это еще не все. Важную роль в нашем подходе играет выбор правильной платформы для разработки. Об этом мы поговорим в следующем разделе.
Практическое применение LLM в Botpress для создания ИИ-ассистентов.
Выбор правильной платформы для разработки ИИ-ассистентов на основе LLM – это как выбор фундамента для дома. От него зависит надежность, масштабируемость и эффективность всего проекта. Именно поэтому мы выбрали Botpress – open-source платформу, которая идеально подходит для создания мощных и гибких ИИ-агентов, особенно в таких сложных отраслях, как строительство и недвижимость.Botpress предлагает широкий набор инструментов и функций, которые значительно упрощают процесс разработки и интеграции LLM:
- Визуальный конструктор диалогов: С Botpress создание сложных сценариев взаимодействия становится простым и интуитивно понятным. Вы можете визуально проектировать диалоги, добавлять условия, переходы и действия, не прибегая к сложному программированию. «No-code» в действии.
- Интеграция с различными LLM: Botpress поддерживает интеграцию с ведущими LLM провайдерами, такими как OpenAI, что позволяет выбирать наиболее подходящую модель для вашей задачи. Хотите самую мощную или самую бюджетную? Выбирайте!
- Управление контекстом диалога: Botpress обеспечивает надежное хранение и использование контекста диалога, что позволяет LLM понимать историю взаимодействия и генерировать более релевантные ответы. «Контекст не потеряется».
- Расширяемость: Botpress – это open-source платформа, что означает, что вы можете расширять ее функциональность с помощью плагинов и интеграций с другими сервисами. «Запилить» нужную фичу? Легко!
Благодаря Botpress, мы в PROGRESSIYA создаем ИИ-ассистентов, которые не просто отвечают на вопросы, но и решают реальные бизнес-задачи наших клиентов:
- Автоматизация консультирования клиентов: ИИ-ассистенты могут отвечать на часто задаваемые вопросы, предоставлять информацию об объектах недвижимости, записывать клиентов на просмотры и даже проводить предварительную квалификацию.
- Автоматизация расчетов стоимости услуг: ИИ-ассистенты могут рассчитывать стоимость строительства или ремонта, учитывая различные параметры и пожелания клиента.
- Автоматизация обработки заявок: ИИ-ассистенты могут принимать и обрабатывать заявки на строительство, ремонт или покупку недвижимости, автоматически передавая их соответствующим специалистам.
LLM в сочетании с платформой Botpress позволяют нам создавать действительно умных и полезных ИИ-ассистентов, которые улучшают клиентский опыт, повышают эффективность работы и дают конкурентное преимущество нашим клиентам. «Будущее уже здесь».
Почему другие компании все еще используют классификаторы намерений?
Возникает резонный вопрос: если LLM настолько превосходят классификаторы намерений, почему некоторые компании до сих пор используют устаревшие технологии? Ответ прост и немного грустный: они застряли в прошлом. Многие компании вложили значительные ресурсы в разработку систем на основе классификаторов намерений, и переход на новые технологии для них связан со значительными затратами и рисками. Это как продолжать ездить на старом автомобиле, хотя уже давно появились более современные и экономичные модели. "Работает же, зачем менять?" – думают они. Но такой подход обрекает их на отставание от конкурентов, которые активно внедряют инновации.
В PROGRESSIYA мы верим, что будущее за LLM и Botpress. Мы не боимся новых технологий, а наоборот, стремимся быть на острие прогресса, чтобы предоставлять нашим клиентам самые передовые и эффективные решения. Мы выбираем "Теслу", а не "Запорожец", потому что знаем, что это инвестиция в будущее.
Взгляд в будущее: Развитие ИИ-ассистентов на основе LLM.
Мир ИИ не стоит на месте. LLM постоянно развиваются, становясь все более "умными" и "человечными". В будущем мы можем ожидать появления еще более сложных и гибких ИИ-ассистентов, способных выполнять широкий спектр задач и адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователей. Это откроет новые возможности для автоматизации бизнес-процессов, персонализации клиентского опыта и повышения эффективности работы в различных отраслях, включая строительство и недвижимость.
В PROGRESSIYA мы внимательно следим за тенденциями развития ИИ и активно внедряем новейшие технологии в свои проекты. Мы видим огромный потенциал LLM для создания инновационных решений, которые помогут нашим клиентам достичь новых высот в своем бизнесе. Хотите узнать больше о том, как ИИ может преобразить ваш бизнес? Свяжитесь с нами, и мы с радостью проконсультируем вас!
Заключение:
В этой статье мы рассказали о том, почему мы в PROGRESSIYA выбрали LLM и Botpress для создания ИИ-ассистентов. Мы уверены, что этот подход позволяет нам создавать самые современные и эффективные решения для наших клиентов. Если вы хотите быть на острие технологического прогресса, выбирайте будущее – выбирайте LLM и Botpress!