Identifikimi i qëllimit
Përkufizim i shpejtë
Identifikimi i qëllimit është detyra e identifikimit të asaj që një person dëshiron të arrijë nga ajo që shkruan ose thotë, në mënyrë që një sistem të mund të përgjigjet ose të drejtojë kërkesën. Qëllimet tipike janë ndjekja e një porosie, kërkesa për një rimbursim ose pyetje për një produkt.
Në këtë faqe
Si funksionon identifikimi i qëllimit
Chatbotët klasikë mbështeteshin në një klasifikues të qëllimit të trajnuar mbi fraza shembuj për çdo qëllim: “ku është paketa ime”, “porosia ime nuk ka mb arrived” dhe “numri i ndjekjes?” të gjitha etiketuar si track_order. Një nxjerrës i slotëve pastaj nxirrte detaje si numri i porosisë. Datasetet e kërkimit si BANKING77 (Casanueva dhe kolegët, 2020), me 77 qëllime të hollësishme bankare, tregojnë sa të vështira janë dallimet e hollësishme edhe për modelet e mira.
Me modelet e mëdha të gjuhës, identifikimi i qëllimit shpesh është implicit. Modeli lexon mesazhin, vendos se çfarë dëshiron personi dhe zgjedh se cilin mjet të thërrasë. Disa ekipe ende mbajnë një hap të klasifikimit të qartë për të drejtuar bisedat, për t'i etiketuar ato për raportim ose për të aktivizuar flukse të veçanta të punës.
Pse ka rëndësi në shërbimin ndaj klientit
Dijeni qëllimin përcakton se çfarë ndodh më pas: përgjigje nga FAQ, kërkoni një porosi, hapni një kthim, dërgoni bisedën në faturim, ose thërrisni një person menjëherë për një ankesë. Të grumbulluara mbi mijëra biseda, qëllimet gjithashtu i tregojnë një biznesi për çfarë klientët vërtet e kontaktojnë atë — input për përmirësimin e faqeve, politikave dhe produkteve.
Në e-commerce, qëllimet më të shpeshta zakonisht janë statusi i porosisë, kohët e dorëzimit, kthimet dhe shkëmbimet, pyetje për produktet dhe problemet me pagesat.
Rreziqet e zakonshme
Mesazhet reale shpesh përmbajnë disa qëllime (“ku është porosia ime, dhe a mund ta ndryshoj madhësinë?”). Listat e qëllimeve të fiksuara plaken shpejt ndërsa produktet dhe politikat ndryshojnë, dhe një bisht i gjatë i kërkesave të rralla kurrë nuk përshtatet me ndonjë etiketë. Pragjet e besueshmërisë që janë shumë të ulëta dërgojnë klientët në rrugën e gabuar; pragjet që janë shumë të larta eskalojnë gjithçka. Sistemet duhet të lejojnë një rënie — të bëjnë një pyetje sqaruese ose të dorëzojnë — në vend që të detyrojnë një të dhënë.
Menaxhimi i qëllimeve në AI SmartTalk
AI SmartTalk nuk kërkon të definoni një listë qëllimesh. Modeli i gjuhës së ndihmësit interpreton çdo mesazh dhe zgjedh midis mjeteve të tij — kërkimi i njohurive, kërkimi i produkteve, kontrolli i porosive, rezervimi i takimeve, dorëzimi. Për rrugëzimin dhe raportimin, bisedat mund të etiketohen, dhe flukset e punës SmartFlow mund të ndahen me një kusht AI mbi atë që tha klienti. Pyetjet që ndihmësi nuk mund të përgjigjet janë listuar në mënyrë që ekipi të plotësojë boshllëqet.
Pyetjet më të shpeshta
Cila është diferenca midis një qëllimi dhe një entiteti?
Qëllimi është ajo që personi dëshiron (ndjekja e një porosie); entitetet janë detajet e nevojshme për ta bërë atë (numri i porosisë, adresa e emailit).
A kanë nevojë ende ndihmësit e bazuar në LLM për klasifikimin e qëllimeve?
Jo për të përgjigjur, sepse modeli interpreton kërkesën direkt. Një klasifikim i qartë mbetet i dobishëm për rrugëzim, analiza dhe aktivizimin e proceseve të fiksuara.
Sa shumë qëllime duhet të ketë një bot mbështetje?
Me një klasifikues klasik, filloni me një duzinë qëllimesh që mbulojnë shumicën e volumit dhe shtoni më shumë ndërsa të dhënat i tregojnë ato. Me një agjent LLM, përqendrohuni në mjete dhe njohuri që çdo qëllim i shpeshtë kërkon.