Análise de mensagens: FAQ sobre transparência de IA responsável
Importante
A funcionalidade descrita neste artigo está atualmente em visualização pública. Esta versão de pré-visualização é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não a recomendamos para cargas de trabalho de produção. Algumas funcionalidades poderão não ser suportadas ou poderão ter capacidades limitadas. Para obter mais informações, veja Termos Suplementares de Utilização para Pré-visualizações do Microsoft Azure.
O que é a Análise de Mensagens?
A Análise de Mensagens é um recurso de IA que analisa as mensagens recebidas dos clientes para extrair insights que ajudam os desenvolvedores a melhorar as interações com os clientes. Ele deteta o idioma, determina a intenção (como uma pergunta de serviço ou reclamação) e identifica os principais tópicos. A Análise de Mensagens pode ajudar as empresas a entender como suas estratégias de comunicação estão funcionando e melhorar suas interações com os clientes.
O que a Análise de Mensagens pode fazer?
A Análise de Mensagens aproveita os recursos avançados de IA com o Azure OpenAI para oferecer funcionalidade multifacetada para interação com o cliente. Ele usa os serviços do Azure OpenAI para processar mensagens recebidas por meio de plataformas como o WhatsApp. Veja o que ele faz:
- Deteção de idioma: identifica o idioma da mensagem, fornece pontuações de confiança e traduz a mensagem para inglês se a mensagem original não estiver em inglês.
- Reconhecimento de intenção: analisa a mensagem para determinar o propósito do cliente, como procurar ajuda ou fornecer feedback.
- Extração de frases-chave: extrai termos e nomes importantes da mensagem, o que pode ser crucial para o contexto.
Essa combinação de recursos permite que as empresas personalizem suas respostas e gerenciem melhor as interações com os clientes.
Quais são os usos pretendidos da Análise de Mensagens?
O fornecimento de Análise de Mensagens para agentes ou departamentos ajuda as empresas a resolver problemas de forma eficiente e fornece uma experiência perfeita ao usuário final.
Fornecer feedback imediato aos clientes, reconhecendo as suas necessidades.
Aumentar a eficiência das equipes de atendimento ao cliente, priorizando mensagens com base na urgência ou emoção.
Melhorar a qualidade das interações com os clientes, compreendendo o contexto e as nuances das suas consultas ou comentários.
Como foi avaliada a Análise de Mensagens? Que métricas são usadas para medir o desempenho?
Testes pré-implantação:
Teste de unidade: Desenvolva e execute testes de unidade para cada componente do sistema para garantir que eles funcionem corretamente isoladamente.
Teste de integração: teste a integração de diferentes componentes do sistema, como a interação entre o recetor webhook, a API OpenAI do Azure e a Grade de Eventos. Os testes ajudam a identificar problemas em que os componentes interagem.
Validação e verificação:
Verificação manual: Conduza sessões de teste manuais onde os membros da equipe simulam casos de uso do mundo real para ver como o sistema processa e analisa as mensagens.
Bug Bashing: Organize eventos de bug bashing onde os membros da equipe e as partes interessadas trabalham juntos para encontrar o maior número possível de problemas em um curto espaço de tempo. Esses eventos podem ajudar a descobrir bugs inesperados ou problemas de usabilidade.
Feedback na Produção:
Feedback do usuário: colete e analise o feedback dos usuários finais. Essa entrada direta pode fornecer informações sobre como o recurso atende às necessidades e expectativas do usuário.
Inquéritos e Entrevistas aos Utilizadores: Realizar inquéritos e entrevistas com os utilizadores para recolher dados qualitativos sobre o desempenho do sistema e a experiência do utilizador.
Quais são as limitações da Análise de Mensagens? Como os usuários podem minimizar o impacto das limitações do Message Analysis ao usar o sistema?
Falsos positivos:
- O sistema pode ocasionalmente gerar análises de falsos positivos, particularmente quando se lida com conteúdo ambíguo, conflituoso ou sarcástico, e frases e expressões idiomáticas culturalmente específicas de mensagens de clientes que não consegue interpretar com precisão.
Idiomas não suportados/ Problemas de tradução:
- Se o modelo não suportar o idioma, ele não poderá ser detetado corretamente ou traduzido corretamente. Também pode haver traduções enganosas nos idiomas suportados que você precisa corrigir ou construir seus próprios modelos de tradução.
Que fatores operacionais e configurações permitem o uso eficaz e responsável da Análise de Mensagens?
Componentes de metaprompt explícitos: aprimore os prompts do sistema com componentes de metaprompt explícitos que guiam a IA na compreensão melhor do contexto da conversa. Esta abordagem pode melhorar a pertinência e a precisão da análise, fornecendo instruções mais claras sobre aquilo em que o sistema se deve concentrar durante as suas avaliações.
Respostas enlatadas para mensagens confidenciais: sinaliza tópicos ou perguntas confidenciais na resposta da análise. Isso ajuda a garantir que as respostas sejam respeitosas e estejam em conformidade legal, reduzindo o risco de erros ou respostas inadequadas geradas pela IA.
Plano de lançamento em fases: para coletar comentários e garantir a estabilidade do sistema, implemente uma distribuição em estágios começando com uma visualização envolvendo uma base de usuários limitada antes de uma implantação completa. Essa abordagem em fases permite ajustes em tempo real e gerenciamento de riscos com base nas experiências reais do usuário.
Atualizar o Plano de Resposta a Incidentes: atualize regularmente o plano de resposta a incidentes para incluir procedimentos que abordem a integração de novos recursos ou potenciais novas ameaças. Essa estratégia garante que a equipe esteja preparada para lidar com situações inesperadas de forma eficaz e possa manter a integridade do sistema e a confiança do usuário.
Plano de reversão: desenvolva uma estratégia de reversão que permita a reversão rápida para um estado estável anterior se o novo recurso levar a problemas inesperados. Para garantir capacidades de resposta rápida durante situações críticas, implemente esta estratégia nos pipelines de implantação.
Análise de feedback: para coletar informações acionáveis, colete e analise regularmente comentários de usuários, especialmente da Contoso. Esse feedback é crucial para a melhoria contínua e ajuda a equipe de desenvolvimento a entender o impacto real dos recursos, levando a atualizações mais direcionadas e eficazes.