Разработка GPT-ботов для бизнеса: от неудачных опытов к успешным решениям

Сегодня только глухой не слышал про chatGPT. Да и то, если не слышал, то читал.

Интернет уже завален статьями на тему “Что умеет GPT?”, “Как пользоваться GPT?”, “Как применять GPT в бизнесе?”. Последним вопросом задались и мы. И вот что из этого не получилось.

Итак, как применять GPT в бизнесе? Можно пощекотать нервы вашему штатному копирайтеру и легко сгенерировать контент для соц.сетей хоть на месяц вперед. Можно вывести бизнес на международный рынок в два клика получив достойный перевод этого самого контента на иностранный язык. Написать маркетинговую стратегию? Легко.

Но что насчет более конкретных, прикладных задач? Сможет ли GPT взять например, функцию первой линии тех.поддержки? Сможет ли проводить опросы и собирать данные в отчет? “Да, может”, - решили мы.

И вот мы создали два потрясающих, по-нашему мнению, решения на базе GPT-модели. Оба решения работают в связке с Google-таблицами. И по сути, чтобы настроить работу бота под себя, нужно было просто заполнить простейшую табличку. Но обо всем по порядку.

Наша первая разработка позволяла настраивать и проводить опросы с помощью простой Google-таблицы. Все, что нужно было заполнить в ней - это названия столбцов. И все, кастомный бот готов. По этим параметрам GPT и проводил опрос. А все ответы он сохранял в ту же табличку, то есть получался наглядный отчет, удобно собранный в одном месте.

Мы даже записали ролик с подробным объяснением работы бота.

И сделали демку, в которой можно было попробовать бота.

Нам казалось, это классное решение. Ведь с помощью него можно было проводить NPS-опросы, собирать обратную связь от сотрудников, собирать данные для оформления заказа. Казалось, получился такой универсальный инструмент, который можно настроить и применять как угодно и где угодно.

Второе решение понравилось нам еще больше, так как оно могло легко заменить первую линию тех.поддержки. Чтобы настроить бота под себя, также была нужна Google-таблица. В ней нужно было указать категории, или темы вопросов, и информацию, которую бот будет использовать для ответа.

Где же здесь работа GPT, раз нужно прописывать информацию для ответов, возможно, спросите вы. Сейчас объясним.

Было бы здорово, если бы чат-бот был бы такой волшебной палочкой, который безошибочно находит всю информацию о вашей компании и условиях работы, а заодно и мысли читает, но… увы. Возможно, однажды такие боты и появятся, но позже - Илон Маск попросил притормозить разработку продвинутого ИИ.

Поэтому пока что бота нужно направлять, для этого и нужна табличка, которую вы заполните.

Отметим, что в табличке нужно прописывать лишь “сухие данные”, к которым будет обращаться чат-бот. Но сам ответ он будет генерировать самостоятельно, имитируя общение с живым оператором.

Например, в табличке вы прописываете категорию “Доставка” и указываете информацию: “Доставка по России и странам СНГ. Стоимость от 500р, рассчитывается индивидуально в зависимости от веса товара”.

К вам приходит клиент и спрашивает, есть ли доставка в Беларусь. Из “должностной инструкции” чат-бот знает, что вы доставляете товары в страны СНГ, а GPT в курсе, что Беларусь относится к странам СНГ. Поэтому бот ответит клиенту, что доставка в Беларусь есть, условия такие-то.

Если пользователь задает вопрос, который бот не может соотнести с категориями из таблицы, он извинится перед пользователем и пообещает исправиться. А сам вопрос сохранит в ту же Google-таблицу, при этом предложив свою категорию, которая могла бы соотноситься с этим вопросом. Нужно лишь время от времени проверять табличку и при необходимости вносить правки, тем самым дообучая бота. Причем со временем его ответы будут становиться все точнее и эффективнее,

Не можем не отметить здесь преимущество GPT перед другими NLP-моделями: GPT куда лучше работает с опечатками. В случае с NLP-моделями, пришлось бы прописать все варианты возможных опечаток или грамматических ошибок, чтобы бот понимал пользователя подобно живому человеку. Это потребовало бы постоянного обучения с лингвистом и огромное количество денежных и временных ресурсов. Но GPT здесь справляется самостоятельно, без всяких дополнительных действий.

Для этого бота мы также сделали демку, попробовать его в деле можно здесь. Что же произошло в итоге? Аудитория осталась равнодушна к нашим решениям. А в демках упорно пыталась пообщаться с ботом, как с обычным chatGPT. То есть, использовать его как обычную болталку.

Что поделать, спрос рождает предложение. Тогда мы запилили простейшего Telegram-бота, который дублирует весь функционал chatGPT. Только без VPN, иностранных sim-карт и вечного “ChatGPT is at capacity right now”.

Мы сделали бота бесплатным, ввели только дневной лимит на 10 000 токенов в день, чтобы не перегружать бота. И о чудо, бот начал вируситься.

Воспользоваться им, кстати, можно тут.

Да, мы ввели подписку, которая увеличивает лимит и по которой в скором времени будет доступна версия GPT-4. Стоимость поставили символическую, так как у нас нет цели заработать на этом боте. А вот для чего нам нужен такой бесплатный бот, мы расскажем в другой статье.

ChatGPT годится не только для развлечения, генерирования контента или кода, ему можно поручить вполне прикладные задачи. Эта языковая модель куда круче обычных NLP, ее легче дообучать и файнтьюнить. Все это можно сделать через обычный промпт. Она отлично извлекает сущности. Потенциал применения GPT-модели огромен.

Но пока что, увы, рынок этого не понимает. Мы же продолжим исследовать этот потенциал и будем дальше искать варианты применения GPT, о чем обязательно расскажем в следующих статьях.