Stefan Preusler, "LeapLytics" generalinis direktorius
Praėjusiais metais išgyvenau vieną iš tų akimirkų, kai pagalvoji: tai negali būti teisinga. Mūsų komanda ką tik trečią kartą per savaitę atsakė į tą patį klausimą - kaip licencijuoti mūsų "Power BI" vaizdinę medžiagą, kai įmonė turi ir kūrėjų, ir grynųjų žiūrovų. Tas pats klausimas. Trečias kartas. Penktadienio popietę, kai niekas nebenorėjo būti prie savo darbo stalo.
Problema buvo ne klausimas, o laikas
Mūsų klientai atvyksta iš skirtingų laiko juostų. Didelė dalis mūsų naudotojų yra Pietų Amerikoje, daugiausia Argentinoje ir Brazilijoje. Jie mums rašo vidurnaktį mūsų laiku. O kai atsakome, jie jau miega. Ši laiko juostų skirtumų ir pasikartojančių klausimų kilpa mums kainuoja daugiau valandų, nei norėčiau pripažinti.
Pirmoji idėja buvo paprasta: sukurti DUK puslapį. Taip ir padarėme. Niekas jo neskaitė. Arba bent jau ne tinkami žmonės tinkamu laiku. Negaliu jų kaltinti - man taip pat labiau patinka tiesiog įvesti klausimą į paieškos juostą, o ne slinkti dokumentais.
Antrasis bandymas buvo gatavas pokalbių roboto įrankis - įdiekite jį, parašykite keletą šabloninių atsakymų ir viskas. Tai taip pat nepadėjo. Atsakymai buvo per daug statiški, per daug bendri. Kai tik kas nors suformuluodavo klausimą šiek tiek kitaip, nei tikėtasi pagal šabloną, - nieko. Tyla. Arba dar blogiau: atsakymas, visiškai neatitinkantis esmės.
Posūkio taškas: RAG
Tuomet rimtai ėmėme domėtis RAG - Retrieval-Augmented Generation. Skamba techniškai, bet pagrindinė idėja paprasta: užuot kodavę atsakymus į robotą, suteikiate jam prieigą prie savo dokumentų, produktų aprašymų, palaikymo bilietų, DUK, ir jis, prieš atsakydamas, pats suranda reikiamą informaciją.
Tai buvo ta akimirka, kai viskas susiklostė.
Pradėjome sistemingai rinkti dažniausiai pasitaikančias pagalbos temas. Ne remdamiesi nuojauta, bet iš tikrųjų klausdami savo klientų: Koks buvo jūsų pirmasis klausimas, kai pradėjote naudotis mūsų produktu? Kokia problema jums kainavo daugiausiai laiko? Kai kurie atsakymai mus nustebino - dalykai, kuriuos laikėme savaime suprantamais, akivaizdžiai tokie nebuvo.
Šį turinį įtraukėme į pokalbių roboto žinių bazę. Svarbiausia: galime ją dinamiškai plėsti. Naujas produktas, naujas pasikartojantis klausimas - įtraukiame jį į bazę, ir robotas nuo to momento jį žino. Jokio atstatymo iš naujo, jokių IT bilietų, jokio laukimo.
Kalbos problema ir kaip ją išsprendėme
Štai viena detalė, kurios neįvertinau: daug mūsų produktų duomenų, dokumentų ir vidinių aprašymų yra anglų kalba. Tačiau mūsų klientai Pietų Amerikoje rašo ispaniškai. Jie pagrįstai tikisi atsakymo ispanų kalba.
Panašu, kad tai nedidelė problema. Taip nebuvo. Botas, kurio kažko klausiama ispaniškai, o jis atsako angliškai, nėra palaikymas - tai nusivylimas.
Sprendimas buvo sukonfigūruoti robotą taip, kad jis nustatytų naudotojo kalbą ir atsakytų ta kalba, net jei pagrindinė informacija pateikiama anglų kalba. Dabar tai veikia patikimai. Mūsų klientas Buenos Airėse gauna atsakymą ispanų kalba net tada, kai mūsų komanda miega.
Ką iš tikrųjų šiandien veikia botas
Praėjus trims mėnesiams po veikimo pradžios, matome, kad maždaug 60-70% gaunamų pagalbos užklausų visiškai išsprendžia robotas - be jokio žmogaus įsikišimo. Likę klausimai vis dar patenka į mūsų pašto dėžutę, tačiau su vienu esminiu skirtumu: botas jau užfiksavo kontekstą, suskirstė užklausą į kategorijas ir mes iš karto matome, apie ką ji yra.
Tačiau yra dar vienas poveikis, kurio nesitikėjau: pokalbių robotas padeda klientams išsiaiškinti jų pačių klausimus. Kartais ne iki galo žinote, kokia yra jūsų problema - kažką įvedate, robotas užduoda papildomą klausimą ir staiga suprantate: aha, iš tikrųjų tai ir turėjau omenyje. Tai nebuvo planuota funkcija. Ji tiesiog įvyko.
Ką norėčiau, kad išsivežtumėte
Jei turite nedidelę komandą, kuri vis atsakinėja į tuos pačius pagalbos klausimus, nepradėkite nuo technologijų. Pradėkite nuo šių klausimų rinkimo ir supratimo. Tuomet apsvarstykite, ar jums tinka RAG pagrįstas metodas.
Botas nepakeičia žmogaus pagalbos. Tačiau jis sugrąžina mums laiką, kurio reikia tikrai sudėtingoms problemoms spręsti ir iš tikrųjų miegoti visą naktį.
Stefanas Preusleris yra programinės įrangos bendrovės "LeapLytics", kuri specializuojasi "Power BI" vizualizacijų ir duomenų vizualizavimo srityje, įkūrėjas ir generalinis direktorius. Jis kuria produktus, kurie supaprastina duomenų procesus ir padaro juos prieinamesnius įmonėms.
