Анализ сообщений: вопросы и ответы о прозрачности ответственного искусственного интеллекта
Внимание
Функции, описанные в этой статье, в настоящее время находятся в общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения об уровне обслуживания. Ее не следует использовать для производственных рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены. Дополнительные сведения см. в статье Дополнительные условия использования Предварительных версий Microsoft Azure.
Что такое анализ сообщений?
Анализ сообщений — это функция ИИ, которая анализирует входящие сообщения клиентов для извлечения аналитических сведений, которые помогают разработчикам улучшить взаимодействие с клиентами. Он обнаруживает язык, определяет намерение (например, вопрос службы или жалобу) и определяет ключевые темы. Анализ сообщений может помочь компаниям понять, насколько хорошо работают стратегии взаимодействия и улучшают взаимодействие с клиентами.
Что может сделать анализ сообщений?
Анализ сообщений использует расширенные возможности искусственного интеллекта с помощью Azure OpenAI, чтобы предложить многообразную функциональность для взаимодействия с клиентом. Он использует службы Azure OpenAI для обработки сообщений, полученных через платформы, такие как WhatsApp. Вот что это делает:
- Обнаружение языка: определяет язык сообщения, предоставляет оценки достоверности и переводит сообщение на английский язык, если исходное сообщение не на английском языке.
- Распознавание намерений: анализирует сообщение для определения цели клиента, например поиска справки или предоставления отзывов.
- Извлечение ключевых фраз: извлекает важные термины и имена из сообщения, что может быть важным для контекста.
Это сочетание функций позволяет предприятиям адаптировать свои ответы и лучше управлять взаимодействием с клиентами.
Что такое предполагаемое использование анализа сообщений?
Предоставление анализа сообщений для агентов или отделов помогает предприятиям эффективно устранять проблемы и обеспечивать простой интерфейс конечных пользователей.
Предоставление немедленной обратной связи клиентам путем распознавания их потребностей.
Повышение эффективности команд обслуживания клиентов путем приоритета сообщений на основе срочности или эмоций.
Улучшение качества взаимодействия с клиентом путем понимания контекста и нюансов своих запросов или комментариев.
Как вычислили анализ сообщений? Какие метрики используются для измерения ее производительности?
Тестирование перед развертыванием:
Модульное тестирование. Разработка и запуск модульных тестов для каждого компонента системы, чтобы обеспечить правильную работу в изоляции.
Тестирование интеграции: тестирование интеграции различных системных компонентов, таких как взаимодействие между приемником веб-перехватчика, API OpenAI Azure и Сеткой событий. Тестирование помогает определить проблемы, связанные с компонентами.
Проверка и проверка:
Проверка вручную. Проводите сеансы ручного тестирования, в которых участники команды имитируют реальные варианты использования, чтобы узнать, насколько хорошо системные процессы и анализирует сообщения.
Ошибка Bashing: упорядочение событий с ошибками, в которых члены команды и заинтересованные лица работают вместе, чтобы найти максимально возможное количество проблем в течение короткого времени. Эти события могут помочь выявить непредвиденные ошибки или проблемы с удобством использования.
Отзывы в рабочей среде:
Отзывы пользователей: сбор и анализ отзывов от конечных пользователей. Эти прямые входные данные могут предоставлять аналитические сведения о том, насколько хорошо функция соответствует потребностям и ожиданиям пользователей.
Опросы пользователей и интервью. Проведение опросов и интервью с пользователями для сбора качественных данных о производительности системы и пользовательском интерфейсе.
Каковы ограничения анализа сообщений? Как пользователи могут свести к минимуму влияние ограничений анализа сообщений при использовании системы?
Ложные срабатывания:
- Система иногда может создавать ложные положительные анализы, особенно при работе с неоднозначным, конфликтующим или саркастическим содержимым, а также с определенными фразами и идиомами из сообщений клиентов, которые он не может точно интерпретировать.
Неподдерживаемые языки и проблемы перевода:
- Если модель не поддерживает язык, она не может быть правильно обнаружена или переведена должным образом. Кроме того, в поддерживаемых языках могут быть вводящие в заблуждение переводы, которые необходимо исправить или создать собственные модели перевода.
Какие операционные факторы и параметры обеспечивают эффективное и ответственное использование анализа сообщений?
Явные компоненты мета-запроса. Улучшение запросов системы с помощью явных компонентов мета-запроса, которые помогут ИИ лучше понять контекст беседы. Этот подход может повысить релевантность и точность анализа, предоставив более четкие инструкции по тому, что система должна сосредоточиться на ходе ее оценки.
Консервированные ответы для конфиденциальных сообщений: флаги конфиденциальных тем или вопросов в ответе на анализ. Это помогает гарантировать, что ответы уважаются и юридически соответствуют требованиям, уменьшая риск ошибок или неуместных ответов, создаваемых ИИ.
План поэтапного выпуска: для сбора отзывов и обеспечения стабильности системы реализуйте поэтапное развертывание, начиная с предварительной версии с использованием ограниченной пользовательской базы до полного развертывания. Этот поэтапный подход обеспечивает корректировку в режиме реального времени и управление рисками на основе фактических пользовательских возможностей.
Обновление плана реагирования на инциденты: регулярно обновляет план реагирования на инциденты, чтобы включить процедуры, которые решают интеграцию новых функций или потенциальных новых угроз. Эта стратегия гарантирует, что команда готова эффективно обрабатывать непредвиденные ситуации и может поддерживать целостность системы и доверие пользователей.
План отката: разработка стратегии отката, которая позволяет быстро вернуться к предыдущему стабильному состоянию, если новая функция приводит к непредвиденным проблемам. Чтобы обеспечить возможности быстрого реагирования во время критических ситуаций, реализуйте эту стратегию в конвейерах развертывания.
Анализ отзывов. Чтобы собирать полезные сведения, регулярно собирать и анализировать отзывы пользователей, особенно от Contoso. Эта обратная связь имеет решающее значение для непрерывного улучшения и помогает команде разработчиков понять реальное влияние функций, что приводит к более целевым и эффективным обновлениям.