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吾名爱妃,性好静亦好动。好编程,常沉浸于代码之世界,思维纵横,力求逻辑之严密,算法之精妙。亦爱篮球,驰骋球场,尽享挥洒汗水之乐。且喜跑步,尤钟马拉松,长途奔袭,考验耐力与毅力,每有所进,心甚喜之。
吾以为,编程似布阵,算法如谋略,需精心筹谋,方可成就佳作。篮球乃团队之艺,协作共进,方显力量。跑步与马拉松,乃磨炼身心之途,愈挫愈勇,方能达至远方。愿交志同道合之友,共探此诸般妙趣。诸君,此文尚佳,望点赞收藏,谢之!
ChatGPT推出十个月后,ChatGPT使科技界陷入疯狂状态。
在这种狂热中,呼叫中心供应商推出了许多由GenAI驱动的功能,以吸引最初的媒体关注,并说服客户终于是时候接受人工智能了。
然而,在2024年8月下旬只有五个“新”用例成功进入了列表。
这是否意味着GenAI在联络中心的创新已经放缓?不。
相反,供应商已经将重点转移到功能优化上,而不是生成上。这涉及重新构建他们的初始解决方案,以确保最佳性能。
此类优化举措包括允许客户附加其首选的LLM模型来支持用例,无论是通用LLM(如ChatGPT)还是定制模型。
许多呼叫中心甚至将拥有多个LLM,为其所选平台上的众多用例提供支持,因此他们知道在哪里使用哪个LLM,包括Salesforce在内的一些供应商将根据特定用例对LLM进行基准测试。
除了能够附加选定的LLM之外,一些提供商(如Five9)还允许客户自定义为GenAI用例提供动力的提示。这使得个体企业能够更好地定制生成的产出。
一些供应商甚至走得更远。考虑NICE。它为每个客户构建了一个独特的内存图——EnlightenXM。然后,它会向LLM提供数据,以个性化其输出。
预计2024/25年及以后将出现更多创新思维。毕竟,低垂的果实用例已经存在了。现在,这一切都是关于创造性工程和差异化。
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