Finversia-TV
Обучение GPT-бота всего за пару минут - теперь и по информации на сайтах A− A= A+
Скорость создания и дообучения интеллектуальных ботов достигла нового уровня.
Еще год назад создание бота за 2 месяца считалось очень быстрым. С началом широкого использования больших языковых моделей запускать ботов научились за пару недель. RND-команда BSS пошла дальше и уже обучает бота всего за несколько минут. Генеративная нейросеть может обрабатывать как обычные текстовые документы, так и извлекать информацию из PDF и Excel файлов. А теперь GPT-бота можно обучить еще и с помощью информации, размещенной на сайтах.
Протестировать функционал обучения интеллектуального бота можно на бесплатном демо-стенде. Достаточно просто ввести адрес сайта в окне загрузки и уже через пару минут вы сможете задавать вопросы GPT-боту в режиме свободного диалога по информации с этого сайта.
BSS является одним из лидеров в РФ по разработке и внедрению продуктов на базе речевых технологий с использованием генеративного искусственного интеллекта в финсекторе, ритейле, телекоме, медицине и госсекторе. Нейросетевые технологии позволяют достигать высокого уровня персонализации, беспрецедентного Time2Market, повышения качества обслуживания и конверсии продаж.
Компания использует как собственные LLM-модели для инсталляции в контуре заказчика, так и облачные, например от Яндекса или Сбера. При этом обеспечивается высокая точность ответов роботов за счет применения технологии RAG, а также безопасность чувствительной информации за счет тонкой настройки промптов для генеративных моделей.
Так, GPT-поиск по базе знаний с применением технологии RAG позволяет существенно увеличить производительность сотрудников, улучшить качество обслуживания клиентов, снизить затраты на обучение персонала, уменьшить объем рутинных запросов и повысить согласованность действий между подразделениями.
LLM также обогатило речевую аналитику новым инструментарием, который позволяет еще быстрее принимать решения, реагировать на изменения рынка и предпочтения клиентов, выявлять области для улучшений продуктов и бизнес-процессов, управлять рабочей нагрузкой операторов и обеспечивать благоприятную рабочую атмосферу.
О технологии RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это технология, сочетающая поиск информации и создание текста с помощью искусственного интеллекта. Она используется для того, чтобы найти нужные сведения из базы данных или интернета и на их основе создать качественный ответ или текст. RAG позволяет получать более точные и достоверные ответы, так как он использует информацию из проверенных источников. Она позволяет комбинировать информацию из разных источников, чтобы создать полный и информативный ответ. Так как RAG ограничивает генерацию ответов данными конкретной базы знаний, это позволяет избежать генерации ответов с недостоверной информацией. Благодаря использованию RAG можно быстро получить нужную информацию и создать содержательный текст без необходимости искать и анализировать множество источников самостоятельно.
