ستيفان بريوسلر، الرئيس التنفيذي لشركة LeapLytics
في وقت ما من العام الماضي، مررت بواحدة من تلك اللحظات التي تفكر فيها: لا يمكن أن يكون هذا صحيحاً. كان فريقنا قد أجاب للتو على نفس السؤال للمرة الثالثة في أسبوع واحد - كيف نرخص مرئيات Power BI الخاصة بنا عندما يكون لدى الشركة منشئو المحتوى ومشاهدوه فقط. نفس السؤال. للمرة الثالثة. بعد ظهر يوم الجمعة عندما لم يعد أحد يريد أن يكون في مكتبه.
المشكلة لم تكن في السؤال - بل في التوقيت
يأتي عملاؤنا من مناطق زمنية مختلفة. ويقع جزء كبير من مستخدمينا في أمريكا الجنوبية، وخاصة الأرجنتين والبرازيل. يراسلوننا في منتصف الليل بتوقيتنا. وبحلول الوقت الذي نرد فيه، يكونون نائمين بالفعل. هذه الحلقة من الفجوات في المناطق الزمنية وتكرار الأسئلة تكلفنا ساعات أكثر مما أود الاعتراف به.
كانت الفكرة الأولى بسيطة: إنشاء صفحة للأسئلة الشائعة. وقد فعلنا ذلك. لم يقرأها أحد. أو على الأقل ليس الأشخاص المناسبين في الوقت المناسب. لا أستطيع أن ألومهم حقًا - أنا أيضًا أفضل كتابة سؤال في شريط البحث بدلاً من التمرير عبر الوثائق.
كانت المحاولة الثانية عبارة عن أداة دردشة آلية جاهزة - قم بتضمينها، واكتب بعض الردود النموذجية، وانتهى الأمر. لم ينجح ذلك أيضاً. كانت الإجابات ثابتة جداً وعامة جداً. في اللحظة التي صاغ فيها شخص ما سؤاله بشكل مختلف قليلاً عن القالب المتوقع - لا شيء. الصمت. أو ما هو أسوأ من ذلك: إجابة لم تكن صحيحة تماماً.
نقطة التحول: RAG
عندها أصبحنا جادين في تطبيق RAG - الجيل المعزز للاسترجاع. يبدو الأمر تقنياً، لكن الفكرة الأساسية بسيطة: بدلاً من ترميز الإجابات في الروبوت، يمكنك منحه إمكانية الوصول إلى مستنداتك الخاصة، وأوصاف المنتجات، وتذاكر الدعم، والأسئلة الشائعة - ويسترجع المعلومات ذات الصلة بنفسه قبل الرد.
كانت تلك هي اللحظة التي اتضحت فيها الأمور بالنسبة لنا.
بدأنا في جمع مواضيع الدعم الأكثر شيوعاً بشكل منهجي. ليس بناءً على حدسنا، ولكن من خلال سؤال عملائنا فعلياً: ماذا كان سؤالك الأول عندما بدأت استخدام منتجنا؟ ما المشكلة التي كلفتك معظم الوقت؟ لقد فاجأتنا بعض الإجابات - أشياء كنا نعتبرها بديهية لم تكن كذلك.
قمنا بتغذية هذا المحتوى في القاعدة المعرفية لروبوت الدردشة الآلية. والجزء الأساسي: يمكننا توسيعها ديناميكيًا. إطلاق منتج جديد، سؤال متكرر جديد - نضيفه إلى القاعدة، ويعرفه الروبوت من تلك النقطة. لا إعادة بناء من الصفر، ولا تذاكر تكنولوجيا المعلومات، ولا انتظار.
مشكلة اللغة - وكيف قمنا بحلها
إليك تفصيلاً قللت من أهميته: الكثير من بيانات منتجاتنا ووثائقنا وأوصافنا الداخلية باللغة الإنجليزية. لكن عملاءنا في أمريكا الجنوبية يكتبون بالإسبانية. وهم يتوقعون بحق الرد باللغة الإسبانية.
هذا يبدو وكأنه مشكلة صغيرة. لم تكن كذلك. الروبوت الذي يُسأل عن شيء ما باللغة الإسبانية ويجيب باللغة الإنجليزية ليس دعمًا - إنه إحباط.
كان الحل هو تهيئة الروبوت لاكتشاف لغة المستخدم والرد بهذه اللغة - حتى عندما تكون المعلومات الأساسية باللغة الإنجليزية. وهذا يعمل الآن بشكل موثوق. يحصل عميلنا في بوينس آيرس على الإجابة باللغة الإسبانية، حتى عندما يكون فريقنا نائماً.
ما يفعله الروبوت في الواقع اليوم
بعد مرور ثلاثة أشهر من بدء البث المباشر، نرى أن ما يقرب من 60-70% من طلبات الدعم الواردة يتم حلها بالكامل بواسطة الروبوت - دون أي تدخل بشري. لا تزال الأسئلة المتبقية تصل إلى صندوق البريد الوارد لدينا، ولكن مع اختلاف واحد حاسم: لقد قام الروبوت بالفعل بالتقاط السياق وتصنيف الطلب، ونرى على الفور ما يدور حوله.
ولكن هناك تأثير آخر لم أكن أتوقعه: يساعد روبوت الدردشة الآلي العملاء على توضيح أسئلتهم الخاصة. في بعض الأحيان لا تعرف تمامًا ما هي مشكلتك - تكتب شيئًا ما، ويسألك الروبوت عن المتابعة، وفجأة تدرك: آه، هذا في الواقع ما قصدته. لم تكن هذه ميزة مخطط لها. لقد حدثت للتو.
ما الذي أريدك أن تستخلصه من ذلك
إذا كان لديك فريق صغير يواصل الإجابة على أسئلة الدعم نفسها مراراً وتكراراً، فلا تبدأ بالتكنولوجيا. ابدأ بجمع هذه الأسئلة وفهمها. ثم انظر ما إذا كان النهج القائم على RAG منطقي بالنسبة لك.
الروبوت ليس بديلاً عن الدعم البشري. لكنه يعيد لنا الوقت الذي نحتاجه للتعامل مع المشاكل المعقدة حقًا - وللنوم ليلاً.
ستيفان بريوسلر هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة LeapLytics، وهي شركة برمجيات متخصصة في مرئيات Power BI وتصور البيانات. يقوم ببناء المنتجات التي تجعل عمليات البيانات أبسط وأكثر سهولة للشركات.
