Analiza komunikatów: Często zadawane pytania dotyczące przejrzystości odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Ważne
Funkcje opisane w tym artykule są obecnie dostępne w publicznej wersji zapoznawczej. Ta wersja zapoznawcza jest udostępniana bez umowy dotyczącej poziomu usług i nie zalecamy korzystania z niej w przypadku obciążeń produkcyjnych. Niektóre funkcje mogą być nieobsługiwane lub ograniczone. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uzupełniające warunki korzystania z wersji zapoznawczych platformy Microsoft Azure.
Co to jest analiza komunikatów?
Analiza komunikatów to funkcja sztucznej inteligencji, która analizuje przychodzące komunikaty klientów w celu wyodrębniania szczegółowych informacji, które pomagają deweloperom w ulepszaniu interakcji z klientami. Wykrywa język, określa intencję (na przykład pytanie dotyczące usługi lub skargę) i identyfikuje kluczowe tematy. Analiza komunikatów może pomóc firmom zrozumieć, jak dobrze działają strategie komunikacji i poprawić interakcje z klientami.
Co może zrobić analiza komunikatów?
Analiza komunikatów korzysta z zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji w usłudze Azure OpenAI, aby oferować wielowymiarowe funkcje interakcji z klientem. Korzysta z usług Azure OpenAI do przetwarzania komunikatów odbieranych za pośrednictwem platform takich jak WhatsApp. Oto, co robi:
- Wykrywanie języka: identyfikuje język komunikatu, zapewnia współczynnik ufności i tłumaczy komunikat na angielski, jeśli oryginalna wiadomość nie jest w języku angielskim.
- Rozpoznawanie intencji: analizuje komunikat w celu określenia celu klienta, takiego jak szukanie pomocy lub przekazywanie opinii.
- Wyodrębnianie kluczowych fraz: wyodrębnia ważne terminy i nazwy z komunikatu, co może być kluczowe dla kontekstu.
To połączenie funkcji umożliwia firmom dostosowanie odpowiedzi i lepsze zarządzanie interakcjami klientów.
Jakie są zamierzone zastosowania analizy komunikatów?
Zapewnianie analizy komunikatów dla agentów lub działów pomaga firmom efektywnie rozwiązywać problemy i zapewnić bezproblemowe środowisko użytkownika końcowego.
Natychmiastowe przekazywanie opinii klientom przez rozpoznanie ich potrzeb.
Zwiększenie wydajności zespołów obsługi klienta przez nadanie priorytetów komunikatom w oparciu o pilność lub emocje.
Poprawa jakości interakcji klientów dzięki zrozumieniu kontekstu i niuansów zapytań lub komentarzy.
Jak została oceniona analiza komunikatów? Jakie metryki są używane do oceny wydajności?
Testowanie przed wdrożeniem:
Testowanie jednostkowe: twórz i uruchamiaj testy jednostkowe dla każdego składnika systemu, aby upewnić się, że działają prawidłowo w izolacji.
Testowanie integracji: testowanie integracji różnych składników systemowych, takich jak interakcja między odbiornikiem elementu webhook, interfejsem API usługi Azure OpenAI i usługą Event Grid. Testowanie pomaga zidentyfikować problemy, w których składniki wchodzą w interakcje.
Walidacja i weryfikacja:
Weryfikacja ręczna: Przeprowadzanie sesji testowania ręcznego, w których członkowie zespołu symulują rzeczywiste przypadki użycia, aby zobaczyć, jak dobrze system przetwarza i analizuje komunikaty.
Bashing błędów: organizowanie zdarzeń bashing błędów, w których członkowie zespołu i uczestnicy projektu współpracują ze sobą, aby znaleźć jak najwięcej problemów w krótkim czasie. Te zdarzenia mogą pomóc odkryć nieoczekiwane błędy lub problemy z użytecznością.
Opinie w środowisku produkcyjnym:
Opinie użytkowników: zbieranie i analizowanie opinii od użytkowników końcowych. Te bezpośrednie dane wejściowe mogą zapewnić wgląd w to, jak dobrze funkcja spełnia wymagania i oczekiwania użytkowników.
Ankiety użytkowników i wywiady: przeprowadzaj ankiety i wywiady z użytkownikami w celu zbierania danych jakościowych dotyczących wydajności systemu i środowiska użytkownika.
Jakie są ograniczenia analizy komunikatów? Jak użytkownicy mogą zminimalizować wpływ ograniczeń analizy komunikatów podczas korzystania z systemu?
Wyniki fałszywie dodatnie:
- System może od czasu do czasu generować fałszywie dodatnie analizy, szczególnie w przypadku czynienia z niejednoznacznymi, sprzecznymi lub sarkastycznymi treściami oraz kulturowo specyficznymi frazami i idiomami z komunikatów klientów, których nie można dokładnie interpretować.
Nieobsługiwane języki/problemy z tłumaczeniem:
- Jeśli model nie obsługuje języka, nie można go wykryć poprawnie ani poprawnie przetłumaczyć. W obsługiwanych językach mogą również występować mylące tłumaczenia, które należy poprawić lub utworzyć własne modele tłumaczenia.
Które czynniki operacyjne i ustawienia umożliwiają efektywne i odpowiedzialne korzystanie z analizy komunikatów?
Jawne składniki meta-monitu: ulepsz monity systemu za pomocą jawnych składników meta-prompt, które prowadzą sztuczną inteligencję do lepszego zrozumienia kontekstu konwersacji. Takie podejście może poprawić istotność i dokładność analizy, zapewniając jaśniejsze instrukcje dotyczące tego, na czym system powinien skupić się podczas ocen.
Odpowiedzi z puszkami dla wiadomości poufnych: flaguje poufne tematy lub pytania w odpowiedzi analizy. Pomaga to zapewnić, że odpowiedzi są zgodne z szacunkiem i zgodnie z prawem, zmniejszając ryzyko błędów lub nieodpowiednich odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję.
Plan wydania etapowego: aby zebrać opinie i zapewnić stabilność systemu, zaimplementuj wdrożenie etapowe rozpoczynające się od wersji zapoznawczej obejmującej ograniczoną bazę użytkowników przed pełnym wdrożeniem. Takie podejście etapowe umożliwia dostosowanie w czasie rzeczywistym i zarządzanie ryzykiem na podstawie rzeczywistych środowisk użytkownika.
Aktualizuj plan reagowania na zdarzenia: regularnie aktualizuj plan reagowania na zdarzenia, aby uwzględnić procedury, które dotyczą integracji nowych funkcji lub potencjalnych nowych zagrożeń. Ta strategia zapewnia, że zespół jest przygotowany do efektywnego obsługi nieoczekiwanych sytuacji i może zachować integralność systemu i zaufanie użytkowników.
Plan wycofywania: opracuj strategię wycofywania, która umożliwia szybką zmianę poprzedniego stabilnego stanu, jeśli nowa funkcja prowadzi do nieoczekiwanych problemów. Aby zapewnić możliwości szybkiego reagowania w sytuacjach krytycznych, zaimplementuj tę strategię w potokach wdrażania.
Analiza opinii: aby zebrać szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań, regularnie zbieraj i analizuj opinie użytkowników, szczególnie od firmy Contoso. Ta opinia ma kluczowe znaczenie dla ciągłego ulepszania i pomaga zespołowi programistycznemu zrozumieć rzeczywisty wpływ funkcji, co prowadzi do bardziej ukierunkowanych i skutecznych aktualizacji.