Виртуальные ассистенты с генеративным искусственным интеллектом

Виртуальные помощники Vocamate AI – новое поколение роботов, при создании которых используются все последние технологии

• Распознавание и синтез речи (ASR и TTS) позволяют ассистентам воспринимать то, что говорит человек и генерировать речь в ответ.
• NLU – чтобы точно понимать запросы человека и давать корректные ответы.
• Модель нашей собственной разработки, основанная на нейросетях-трансформерах, позволяет роботам с точностью понимать контекст, нюансы смысла и намерения собеседника.  
• Базы знаний обеспечивают знания ассистентов в разных предметных областях. Они содержат всю необходимую информацию, которую виртуальный ассистент предоставляет пользователям.
• Интеграция с генеративными нейросетями для ведения свободного диалога. 

Что такое роботы с генеративным ИИ

Сегодня компании все чаще внедряют роботов, интегрированных с LLM, которые помогают повысить скорость и эффективность бизнес-процессов.

При создании таких помощников мы обучаем LLM-модель на собственных данных компании и применяем подход RAG, для того, чтобы бот мог отвечать на основе информации из предметно-ориентированной базы знаний. Ассистент будет отвечать на все вопросы о компании или продукте не заготовленными статьями из базы знаний, а генерировать ответы на лету, строя их на данных из баз знаний компании. Он будет обращаться к сайту компании, нормативным документам, инструкциям, собирать наиболее релевантную информацию, резюмировать ее и давать пользователю компактный и точный ответ в простой и понятной форме. Также он сможет ответить на любой вопрос из области общих знаний.

Такой ассистент станет полноценным консультантом, который ведет максимально свободный диалог и с которым легко и удобно взаимодействовать. Дополнительное преимущество такого подхода — упрощается процесс создания специализированных баз знаний, а значит повышается скорость разработки виртуальных ассистентов.

Преимущества использования генеративного ИИ в разговорных ассистентах

Робот, интегрированный с LLM:

1. Точно распознает запросы, сформулированные в свободной форме.
2. При поиске ответов опирается на базу знаний и отвечает только в соответствии с ней.
3. Не выдает в ответ длинные статьи из базы знаний, а резюмирует информацию из них и дает емкие, точные, релевантные ответы.
4. Ведет естественный диалог – отвечает простым, дружелюбным, понятным для пользователя языком.
5. Становится умнее – не просто отвечает стандартными статьями из базы знаний, а может анализировать информацию из разных статей, делать выводы и проводить сравнения.
6. Уходит от заскриптованности – может вести нелинейный диалог и отвечать на нестандартные вопросы.

Как обеспечить безопасность чуствительных данных

При интеграции с LLM неизбежно возникает вопрос безопасности данных, которые передаются в облако для обработки LLM-моделью. Большие языковые модели могут обрабатывать и хранить персональную информацию пользователей и включать ее в состав обучающих данных для обучения моделей. В результате, модель может выдавать данные компаний в ответах другим пользователям.

Если роботы для ответов на вопросы обращаются к публичной информации, доступной на сайте компании, то нет никакой опасности в передаче этих данных в LLM. Если же роботы работают с конфиденциальными данными компании или личными данными клиентов, то используется небольшая open-source модель, которая устанавливается в закрытый контур заказчика. Таким образом, данные не передаются в облако и обеспечивается полная защита от утечек.  

Чтобы подробнее обсудить возможности создания виртуальных помощников с генеративным ИИ, свяжитесь с нашими экспертами.