3 месяца, 16 рук и пара км кода: как мы запустили сервис для маркетплейсов с ИИ, который сам отвечает на отзывы
Как любой невротик-перфекционист, после подключения первого клиента я сел развивать продукт и даже не думал соваться на рынок. А потом пришел Валя и жесточайшим образом меня обманул. Он сказал: «Ты все делаешь неправильно. Давай проведем 10 кастдевов, ну придет к нам 1-2 клиента, будет чуть больше работы, все успеем доделать...».
Я покритикую. Для вас это будет точкой роста))) Так вроде принято говорить.
1. Нейросеть, а вы используете ChatGPT явно, это по-английски думающая сеть. Все эти “спасибо вам за ваш заказ» калька с your )) это сразу бросается в глаза и режет глаз.
2. Ответы сети ни о чем, потому что промт для api gpt составлен слабый. Ответ должен состоять из трех частей. Похвалить за отзыв, решить проблему, если она есть (ответить на вопрос), предложить купить что-то еще в воронке продаж, попросить подписаться (вспоминаем ютубное «подпишись на мой канал»-это примитивно, но работает)
3. У нейронок нет сарказма, вернее так сарказм английский и русский отличается. В это время с задней парты «ну да, конечно» … А пользователи WB с отзывами ну как бы помягче - специфические. ОЗОН именно поэтому пока не дает отвечать по api, чтобы этот инструмент хоть как-то работал.
В общем и целом пока это оооочень сыроват. Есть точки роста. )))
1. Нейросети, в том числе ChatGPT, генерируют тексты исходя из всех текстов, что они увидели в интернете. Внутреннего монолога, как у человека, у них нет. Когда они отвечают на вопросы, заданные на русском языке, они базируются на русских текстах и строят фразы так, как это принято на русском языке.
2. У каждого из брендов есть свой подход к тому, как надо отвечать на отзывы. Кто-то обращается к клиенту на ты, кто-то на вы. Кто-то пишет о себе в первом лице, кто-то в третьем. Нет универсального рецепта "что такое хороший ответ на отзыв", каждый бренд решает это сам, исходя из своего позиционирования. Поэтому у нас есть возможность подстраивать ответы под конкретного клиента. Если надо просить подписаться — будем просить подписаться. Если надо отвечать как очень токсичная 15-летняя девочка — тоже можно. Зависит от пожеланий клиента
3. У нас есть две нейросети: одна служит для категоризации отзывов по темам, вторая — для генерации ответов. Улавливать сарказм — это задача для первой сетки. Она сделана на базе дообученного Bert. Именно с сарказмом мы возились очень долго, но у нас вышли неплохие результаты. Точность категоризации 98.5%. Наша сетка смотрит не только на текст отзыва, но и на контекст: название товара, описание, поставленную оценку. Единственное, с чем у нас бывают проблемы, так это с отзывами, где основной смысл скрыт в фотке. Например, отзыв с текстом "какая красота", а на фотографии телефон, сломанный пополам — вот тут мы сарказм не поймем. Но мы и над этим работаем.