Повышение эффективности клиентской поддержки с помощью автоматической обработки заявок

Увеличение эффективности обслуживания клиентов через автоматическую обработку заявок

Введение

В быстром мире обслуживания клиентов эффективность и оперативность играют ключевую роль. Использование больших языковых моделей (LLM), таких, как GPT-3.5 от OpenAI, для оптимизации проектов в области клиентской поддержки открывает новые перспективы. В этой статье рассматривается применение LLM для автоматизации классификации запросов, предлагая безупречное и эффективное решение для команды поддержки клиентов. Кроме того, мы рассмотрим практическую реализацию кода, чтобы наглядно показать этот проект.

Цели обучения

• Изучить основные концепции больших языковых моделей и способы их оптимизации в различных аспектах управления проектами.
• Получить представление о конкретных сценариях проектов, включая классификацию запросов на основе настроений и автоматизированные комментарии к коду, чтобы понять разнообразные применения LLM.
• Изучить bewt практики, возможные проблемы и соображения при интеграции LLM в процессы управления проектами, обеспечивая эффективное и этичное использование этих продвинутых языковых моделей.

Эта статья была опубликована в рамках мероприятия Блогатон по Data Science.

Оптимизация больших языковых моделей для проектов (LLMOPs)

Оптимизация больших языковых моделей для проектов (LLMOPs) представляет собой сдвиг в парадигме управления проектами, используя продвинутые языковые модели для автоматизации и улучшения различных аспектов жизненного цикла проекта.

Автоматизированное планирование и документирование проекта

Ссылка: Улучшение понимания языка путем генеративного предварительного обучения” (Редфорд и др., 2018)

• В данной статье на искусственном интеллекте предлагается ML-BENCH новый подход искусственного интеллекта, разработанный для оценки эффективности LLMs в использовании существующих функций в библиотеках с открытым исходным кодом.
• Эта научная статья ознакомит вас с новаторской моделью машинного обучения для эффективного прогнозирования горения водорода использование отрицательного проектирования и метадинамики в реактивной химии.
• 5 бесплатных курсов, чтобы стать экспертом в машинном обучении

Продвинутые языковые модели, такие, как GPT-3 от OpenAI, проявляют свою мощь в понимании естественного языка, обеспечивая автоматизированное планирование проектов. Они анализируют текстовый ввод, чтобы сгенерировать всесторонние планы проектов, сокращая необходимость в ручном труде на стадии планирования. Кроме того, LLM способствует динамическому генерированию документации, обеспечивая актуальность проектной документации с минимальным участием человека.

Создание и оптимизация кода

Ссылка: BERT: предварительное обучение глубоких двунаправленных трансформеров для понимания языка” (Девлин и др., 2018)

Большие языковые модели проявляют исключительные способности в понимании высокоуровневых требований проекта и генерации фрагментов кода. Исследования показали возможность использования LLM для оптимизации кода, где эти модели предоставляют код на основе спецификаций и анализируют существующий код для выявления неэффективностей и предложения оптимизированных решений.

Системы поддержки принятия решений

Ссылка: Языковые модели обучаются на наборе примеров” (Браун и др., 2020)

Большие языковые модели действуют как надежные системы поддержки принятия решений, анализируя текстовые данные и предлагая ценные выводы. Они помогают оценивать отзывы пользователей, оценивать риски проекта или идентифицировать узкие места, внося вклад в обоснованное принятие решений в управлении проектами. Возможность обучения на небольшом количестве примеров позволяет моделям адаптироваться к конкретным сценариям принятия решений с минимальными примерами.

Анализ запросов на основе настроений

Ссылка: Различные исследования анализа настроений

Анализ настроений, являющийся ключевым компонентом LLMOPs, включает обучение моделей понимать и классифицировать эмоциональную окраску текста. В контексте поддержки клиентов анализ запросов на основе настроений позволяет определять приоритеты проблем на основе эмоциональной окраски клиентов. Это обеспечивает быстрое реагирование на запросы с отрицательными настроениями и, таким образом, повышает удовлетворенность клиентов.

Генерация сюжета с помощью искусственного интеллекта

Ссылка: Языковые модели – учащиеся на небольшом наборе данных (Brown и др., 2020)

В области интерактивных медиа языковые модели (LLMs) способствуют генерации сюжетов с помощью искусственного интеллекта. Это включает динамическое создание и адаптацию сюжетов на основе взаимодействия с пользователем. Модель понимает контекстные подсказки и настраивает повествование, предоставляя пользователям персонализированный и увлекательный опыт.

Проблема выбора запросов в службе поддержки клиентов

Команды службы поддержки клиентов часто сталкиваются с большим объемом входящих запросов, каждый из которых требует категоризации и присвоения приоритета. Ручной процесс выбора запросов может быть трудоемким и приводить к задержкам в решении критических проблем. LLMs могут сыграть важную роль в автоматизации процесса выбора запросов, что позволяет командам поддержки сосредоточиться на своевременном и практическом решении проблем клиентов.

1. Автоматическая категоризация запросов

Обучение LLMs пониманию контекста запросов службы поддержки клиентов и категоризация их на основе заранее определенных критериев – это возможно. Эта автоматизация обеспечивает упрощение процесса разрешения путем отправки запросов на соответствующие команды или лиц.

2. Присвоение приоритетов на основе содержания запроса

Оценка требует понимания срочности запроса на поддержку. LLMs могут автоматически назначать уровни приоритета, анализировать содержимое запросов и находить ключевые слова или выражения, указывающие на срочность. Это гарантирует быстрое решение насущных проблем.

3. Генерация ответов на общие запросы

Часто встречаемые запросы следуют предсказуемым шаблонам. LLMs могут использоваться для генерации стандартных ответов на распространенные проблемы, экономя время сотрудников поддержки. Это не только ускоряет время реакции, но и обеспечивает согласованность в общении.

Уникальная перспектива: выбор запросов в службе поддержки клиентов на основе настроения

Эта статья сосредоточена на уникальной перспективе в рамках LLMOPs – выборе запросов в службе поддержки клиентов на основе настроения. Используя анализ настроения с помощью LLMs, мы стремимся установить приоритеты запросов на поддержку, исходя из эмоционального тона, выраженного клиентами. Такой подход позволяет оперативно реагировать на запросы, отражающие негативное настроение, и повышать уровень удовлетворенности клиентов.

Реализация проекта: Система выбора запросов в службе поддержки клиентов на основе настроения

Наш уникальный проект предполагает создание системы выбора запросов в службе поддержки клиентов на основе настроения с использованием LLMs. Реализация кода продемонстрирует, как анализ настроения можно интегрировать в процесс выбора запросов, чтобы автоматически устанавливать приоритеты и категоризировать запросы на поддержку.

Реализация кода

# Импортирование необходимых библиотек
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline

# Запросы на поддержку для анализа
support_tickets = [    
    "Продукт отличный, но у меня возникли проблемы с установкой.",
    "Я чрезвычайно раздражен сбоем в работе сервиса!",
    "Мне нравятся новые функции в последнем обновлении! Прекрасная работа!",
    "Инструкции по устранению неполадок понятны и полезны.",
    "Я путаюсь в ценообразовании продукта. Можете предоставить больше информации?",
    "Сервис постоянно ненадежен, и это раздражает.",
    "Спасибо за быстрый ответ на мой вопрос. Очень ценю это!"
]

# Функция для выбора запросов на основе настроения
def triage_tickets(support_tickets, sentiment_analyzer):
    prioritized_tickets = {'positive': [], 'negative': [], 'neutral': []}
    for ticket in support_tickets:
        sentiment = sentiment_analyzer(ticket)[0]['label']
        
        if sentiment == 'NEGATIVE':
            prioritized_tickets['negative'].append(ticket)
        elif sentiment == 'POSITIVE':
            prioritized_tickets['positive'].append(ticket)
        else:
            prioritized_tickets['neutral'].append(ticket)
    
    return prioritized_tickets

# Использование модели анализа настроения по умолчанию
default_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis')
default_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, default_sentiment_analyzer)

# Использование пользовательской модели анализа настроения
custom_model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
custom_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(custom_model_name)
custom_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(custom_model_name)
custom_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model=custom_model, tokenizer=custom_tokenizer)
custom_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, custom_sentiment_analyzer)

# Использование AutoModel для анализа настроения
auto_model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
auto_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(auto_model_name)
auto_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(auto_model_name)
auto_sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model=auto_model, tokenizer=auto_tokenizer)
auto_prioritized_tickets = triage_tickets(support_tickets, auto_sentiment_analyzer)

# Отображение приоритетных запросов для каждого анализатора настроения
for analyzer_name, prioritized_tickets in [('Default Model', default_prioritized_tickets), ('Custom Model', custom_prioritized_tickets), ('AutoModel', auto_prioritized_tickets)]:
    print("---------------------------------------------")
    print(f"\nЗапросы с приоритетом, используя {analyzer_name}:")
    for sentiment, tickets in prioritized_tickets.items():
        print(f"\nЗапросы с {sentiment.capitalize()} настроением:")
        for idx, ticket in enumerate(tickets, start=1):
            print(f"{idx}. {ticket}")
        print()

Предоставленный код примерно демонстрирует практическую реализацию анализа настроений для триажа обращений клиентов с использованием библиотеки Transformers. Изначально код настраивает конвейеры анализа настроений с использованием разных моделей для демонстрации гибкости библиотеки. Анализатор настроений по умолчанию основан на предварительно обученной модели, предоставленной библиотекой. Кроме того, были введены две альтернативные модели: пользовательская модель анализа настроений (“nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment”) и AutoModel, демонстрирующая возможность настройки и использования внешних моделей в экосистеме Transformers.

В дальнейшем код определяет функцию triage_tickets, которая оценивает настроение каждого обращения в службу поддержки с использованием указанного анализатора настроений и классифицирует их как положительные, отрицательные или нейтральные настроения. Затем код применяет эту функцию к набору обращений в службу поддержки с использованием каждого анализатора настроений, представляя приоритетные обращения на основе настроений для сравнения. Такой подход позволяет более полно понять вариации моделей анализа настроений и их влияние на триаж обращений, подчеркивая гибкость и приспособляемость библиотеки Transformers в реальных приложениях.

ВЫВОД:

1. Модель по умолчанию

• Обращения с положительным настроением: 3 положительных обращения выражают удовлетворение продуктом или услугой.
• Обращения с отрицательным настроением: 4 обращения являются отрицательными, что указывает на проблемы или разочарование.
• Обращения с нейтральным настроением: не указано ни одного обращения.

2. Пользовательская модель

• Обращения с положительным настроением: В списке отсутствуют обращения с положительным настроением.
• Обращения с отрицательным настроением: В списке отсутствуют обращения с отрицательным настроением.
• Обращения с нейтральным настроением: Здесь перечислены все обращения, включая обращения с положительным и отрицательным настроением из Модели по умолчанию.

3. AutoModel:

• Обращения с положительным настроением: В списке отсутствуют обращения с положительным настроением.
• Обращения с отрицательным настроением: В списке отсутствуют обращения с отрицательным настроением.
• Обращения с нейтральным настроением: Здесь перечислены все обращения, включая обращения с положительным и отрицательным настроением из Модели по умолчанию.

Важно отметить, что анализ настроений иногда может быть субъективным, и интерпретация модели может не совпадать с человеческой интуицией. В реальном сценарии рекомендуется настраивать модели анализа настроений на специфические для домена данные для более точных результатов.

Показатели эффективности для оценки

Измерение показателей эффективности оптимизации больших языковых моделей для проектов (LLMOP), особенно в контексте триажа обращений на основе настроений, включает оценку ключевых метрик, отражающих эффективность, эффективность и надежность реализованной системы. Вот некоторые соответствующие показатели эффективности:

1. Точность категоризации обращений

• Определение: Измеряет процент обращений в службу поддержки, правильно классифицированных LLM.
• Важность: Обеспечивает точное понимание и классификацию контекста каждого обращения в службу поддержки LLM.
• Формула:

2. Точность назначения приоритета

• Определение: Оценивает правильность назначенных LLM уровней приоритета на основе содержания обращения.
• Важность: Отражает способность LLM определить срочные проблемы, способствуя эффективному и своевременному решению обращений.
• Формула:

3. Сокращение времени отклика

• Определение: Оценивает среднее время, сэкономленное при ответе на заявки в сравнении с ручным процессом.
• Важность: Указывает на повышение эффективности путем автоматизации ответов на обычные вопросы с использованием LLM-моделей.
• Формула:

4. Консистентность ответов

• Определение: Оценивает однородность ответов, генерируемых LLM-моделью для общих проблем.
• Важность: Гарантирует, что стандартные ответы, генерируемые LLM-моделью, поддерживают последовательность в общении с клиентами.
• Формула:

5. Точность определения настроений

• Определение: Оценивает правильность анализа настроений при классификации настроений клиентов.
• Важность: Оценивает способность LLM-модели правильно интерпретировать и приоритизировать запросы на основе эмоционального состояния клиентов.
• Формула:

6. Улучшение удовлетворенности клиентов

• Определение: Оценивает влияние применения LLM-моделей на общую оценку удовлетворенности клиентов.
• Важность: Измеряет успех LLM-операций в улучшении опыта обслуживания клиентов.
• Формула:

7. Ложно-положительная оценка в анализе настроений

• Определение: Рассчитывает процент запросов, которые неверно классифицированы как имеющие отрицательные настроения.
• Важность: Выявляет потенциальные области для улучшения точности анализа настроений.
• Формула:

8. Ложно-отрицательная оценка в анализе настроений

• Определение: Рассчитывает процент запросов, которые неверно классифицированы как имеющие положительные настроения.
• Важность: Указывает на области, где анализ настроений может требовать доработки для предотвращения упущения важных отрицательных настроений.
• Формула:

9. Устойчивость к настроениям, специфичным для отрасли

• Определение: Оценивает способность LLM-модели адаптироваться к нюансам настроений, специфичным для отрасли или области.
• Критерии: Проведение проверочных тестов на производительность анализа настроений с использованием специфических для отрасли данных.

10. Этические соображения

• Определение: Оценивает этические последствия и предубежденность, связанную с выводами анализа настроений.
• Критерии: Учитывается объективность и потенциальные предубеждения, вводимые LLM-моделью при классификации настроений.

Этические соображения

Применение больших языковых моделей (LLMs) вместе с OpenAI GPT-3. Этические соображения являются важными для обеспечения ответственного и достоверного применения LLM-моделей в управлении задачами и обслуживании клиентов. Вот основные этические аспекты, которые следует учитывать:

1. Предвзятость и справедливость:

Проблема: LLM обучаются на больших наборах данных, которые могут неосознанно поддерживать предвзятость, присутствующую в обучающих записях.

Смягчение: Регулярно оценивайте и аудируйте результаты модели на предмет предвзятости. Применяйте методы дебиасинга на этапе обучения.

2. Прозрачность:

Проблема: LLM, особенно такие сложные, как GPT-3.5, часто считаются “черными ящиками”, что затрудняет интерпретацию способов достижения конкретных выводов.

Смягчение: Повышение интерпретируемости модели путем обеспечения прозрачности в процессе принятия решений. Фиксируйте функции и проблемы, влияющие на выходы модели.

3. Обоснованное согласие:

Проблема: Пользователи, взаимодействующие с LLM-системами, не знают о приложенных языковых моделях или о возможных последствиях автоматизированных решений.

Смягчение: Приоритезируйте прозрачность в коммуникации с пользователем. Уведомляйте пользователей о использовании LLM в процессах управления проектами, объясняя их роль и потенциальное влияние.

4. Конфиденциальность данных:

Проблема: LLM, особенно при использовании в службе поддержки, анализируют большие объемы текстовых данных, которые могут содержать конфиденциальную информацию.

Смягчение: Применение надежных подходов к анонимизации и шифрованию информации. Используйте только данные, необходимые для обучения модели, и избегайте хранения чувствительной информации без необходимости.

5. Ответственность:

Проблема: Определение ответственности за результаты решений, основанных на LLM, может быть сложным из-за коллективной природы управления проектами.

Смягчение: Четко определите роли и обязанности в команде для контроля LLM-процессов. Установите механизмы ответственности для контроля и устранения возможных проблем.

6. Общественное восприятие:

Проблема: Общественное восприятие LLM может повлиять на доверие к автоматизированным системам, особенно если пользователи воспринимают предвзятость или отсутствие прозрачности.

Смягчение: Проводите прозрачную коммуникацию с общественностью о нравственных аспектах. Активно обращайтесь с опасениями и демонстрируйте приверженность ответственным практикам искусственного интеллекта.

7. Справедливое использование и предотвращение вреда:

Проблема: Возможность непреднамеренных результатов, злоупотребления или вреда при принятии решений, основанных на LLM.

Смягчение: Установите руководящие принципы ответственного использования и возможные препятствия LLM. Приоритезируйте решения, избегающие вреда и соответствующие нравственным принципам.

Решение этих этических вопросов является необходимым для поощрения ответственного и справедливого применения LLM в оптимизации проектов.

Заключение

Интеграция Large Language Models в процессы обработки обращений службы поддержки клиентов представляет собой значительный шаг в улучшении эффективности и оперативности. Реализация кода демонстрирует, как организации могут использовать LLM для приоритезации и категоризации обращений в поддержку на основе настроений клиента, подчеркивая уникальную перспективу Sentiment-Driven Ticket Triage. При стремлении к предоставлению исключительных клиентских впечатлений использование LLM для автоматической обработки заявок становится ценным активом, обеспечивая своевременное решение основных проблем и увеличение удовлетворенности клиентов.

Выводы

1. Large Language Models (LLM) проявляют удивительную гибкость в улучшении процессов управления проектами. От автоматизации документации и генерации кода до поддержки принятия решений, LLM являются ценным активом для оптимизации различных аспектов проектов.

2. Статья представляет уникальные проектные подходы, такие как Sentiment-Driven Task Prioritization и AI-Driven Storyline Generation. Эти подходы показывают, что креативное применение LLM может привести к инновационным решениям в сфере клиентской поддержки и интерактивных медиа.

3. Статья позволяет читателям применять LLM в своих проектах, предоставляя практические реализации кода для уникальных проектов. Будь то автоматизация обработки обращений, генерация комментариев к коду или создание динамичных сюжетных линий, практические примеры сокращают разрыв между теорией и практикой, способствуя более глубокому пониманию LLMOPs.

Часто задаваемые вопросы

Ссылки

1. https://arxiv.org/abs/2005.14165
2. https://huggingface.co/transformers/

Изображения, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.