ຄຳຕອບສັ້ນໆ: chatbot AI ແມ່ນຊອບແວທີ່ຈັດການການສົນທະນາ - ຜ່ານທາງຂໍ້ຄວາມ ຫຼື ສຽງ - ໂດຍໃຊ້ AI ເພື່ອຕີຄວາມໝາຍເຈດຕະນາ ແລະ ສ້າງຄຳຕອບທີ່ເປັນທຳມະຊາດ, ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ສະຄຣິບທີ່ຄົງທີ່. ມັນຈັບຄູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈກັບເຄື່ອງມື (ເຊັ່ນ: ຖານຄວາມຮູ້ ຫຼື ລະບົບການອອກປີ້) ເມື່ອມັນຕ້ອງການຢືນຢັນຂໍ້ເທັດຈິງ ຫຼື ປະຕິບັດການກະທຳຕ່າງໆ. ຖ້າມັນບໍ່ສາມາດກວດສອບຂໍ້ມູນໄດ້, ມັນຄວນຈະຍົກລະດັບໄປສູ່ມະນຸດ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ມອບໝາຍເຈົ້າຂອງທີ່ຊັດເຈນສຳລັບຜົນຜະລິດຂອງ chatbot, ກົດລະບຽບການຍົກລະດັບ ແລະ ການທົບທວນປະສິດທິພາບ.
ຄວາມໂປ່ງໃສ : ບອກຜູ້ໃຊ້ວ່າເວລາໃດມັນເປັນ AI, ມັນໃຊ້ຂໍ້ມູນຫຍັງ, ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງມັນຢູ່ໃສ.
ຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ : ສະໜອງທາງເລືອກ “ລົມກັບມະນຸດ” ທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເສັ້ນທາງການອຸທອນ.
ການກວດສອບ : ບັນທຶກການກະຕຸ້ນ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ການກະທຳ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບເພື່ອໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມຂໍ້ຜິດພາດໄດ້.
ການຕ້ານທານການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ : ຈຳກັດການອະນຸຍາດເຄື່ອງມື ແລະ ບລັອກການຮ້ອງຂໍທີ່ລະອຽດອ່ອນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຮົ່ວໄຫຼ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ຈັນຍາບັນຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຫຼັກການ ແລະ ການປະຕິບັດສຳລັບລະບົບ AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ມີມະນຸດເປັນສູນກາງ.
🔗 ຄວາມລຳອຽງຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ຂໍ້ມູນ ແລະ ການອອກແບບທີ່ມີອະຄະຕິເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ບໍ່ຍຸດຕິທຳແນວໃດ.
🔗 ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຂອງ AI ແມ່ນຫຍັງ?
ການຂະຫຍາຍ AI ໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມໄວ ແລະ ຕົ້ນທຶນໄວ້.
🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ?
ວິທີການທີ່ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈແບບຈຳລອງເຂົ້າໃຈງ່າຍ, ສາມາດກວດສອບໄດ້ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື.
ການປະຕິບັດຕົວຈິງແລ້ວ AI Chatbot ແມ່ນຫຍັງ (ຄຳນິຍາມທີ່ບໍ່ໜ້າເບື່ອ) 🤝
chatbot AI ແມ່ນໂປຣແກຣມສົນທະນາທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອຕີຄວາມໝາຍຂໍ້ຄວາມ ແລະ ສ້າງຄຳຕອບ. ບໍ່ເໝືອນກັບ chatbot ແບບເກົ່າທີ່ກົງກັບຄຳສຳຄັນ ແລະ ຕອບກັບແບບສະຄຣິບອອກມາ, chatbot AI ສາມາດຈັດການກັບປະໂຫຍກທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ຕິດຕາມສະພາບການ (ບາງຄັ້ງ), ແລະ ສ້າງຄຳຕອບທີ່ບໍ່ໄດ້ຂຽນໄວ້ລ່ວງໜ້າເປັນແຖວຕໍ່ແຖວ. Zendesk (chatbot ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ ທຽບກັບ AI) Intercom (chatbot ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ)
ໃນລະດັບສູງ, chatbot AI ສ່ວນໃຫຍ່ເຮັດສາມຢ່າງຄື:
-
ເຂົ້າໃຈ : ຄິດໄລ່ສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ກຳລັງຖາມ (ເຈດຕະນາ + ສະພາບການ) IBM (ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທຳມະຊາດ)
-
ເຫດຜົນ ຫຼື ຕັດສິນໃຈ : ເລືອກການກະທຳ ຫຼື ສ້າງຄຳຕອບ NIST (AI RMF, GenAI profile)
-
ຕອບກັບ : ສ້າງຄຳຕອບການສົນທະນາໃນພາສາທຳມະຊາດ Google Developers (LLMs / tokens)
ສະນັ້ນແນວຄວາມຄິດຫຼັກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ AI Chatbot ແມ່ນ ຫຍັງຄື: ລະບົບທີ່ສາມາດສື່ສານກັບມະນຸດໂດຍໃຊ້ພາສາ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການຂຽນສະຄຣິບດ້ວຍຕົນເອງສຳລັບທຸກໆປະໂຫຍກ.
ບາງອັນຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອການສົນທະນາທົ່ວໄປ, ບາງອັນເພື່ອສະໜັບສະໜູນທຸລະກິດ, ບາງອັນສຳລັບການຊ່ວຍເຫຼືອພາຍໃນບໍລິສັດ, ແລະ ບາງອັນສຳລັບການຂາຍສິນຄ້າໂດຍບໍ່ມີສຽງຄືກັບພະນັກງານຂາຍທີ່ຊຸກຍູ້ (ດີ... ພະຍາຍາມ). 🛒
ປະຫວັດສາດສັ້ນໆ: ເປັນຫຍັງ “chatbot” ຈຶ່ງມີຄວາມໝາຍແຕກຕ່າງໃນຕອນນີ້ 🧠
ມີສອງຍຸກຂອງ chatbot ຢ່າງກວ້າງຂວາງຄື:
-
ບອທ໌ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ : “ຖ້າຜູ້ໃຊ້ເວົ້າວ່າ X, ໃຫ້ຕອບ Y.” ເຊື່ອຖືໄດ້, ແຕ່ມີຂໍ້ຈຳກັດ. Zendesk (chatbots ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ)
-
ບອທ໌ສົນທະນາທີ່ໃຊ້ AI : ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນ, ປັບຕົວເຂົ້າກັບການໃຊ້ປະໂຫຍກ, ສ້າງຄຳຕອບ. AWS (ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ?)
ບອທ໌ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບແມ່ນຄືກັບທາງລົດໄຟ: ໝັ້ນຄົງ, ຄາດເດົາໄດ້, ແລະເຈົ້າໄປພຽງແຕ່ບ່ອນທີ່ມີລາງລົດໄຟເທົ່ານັ້ນ. ບອທ໌ AI ແມ່ນຄ້າຍຄືກັບແພແມ່ນ້ຳຫຼາຍກວ່າ - ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ໄວ, ບາງຄັ້ງກໍ່ຕື່ນເຕັ້ນ, ບາງຄັ້ງເຈົ້າກໍ່ຕຳກ້ອນຫີນແລະເຮັດອາຫານວ່າງຂອງເຈົ້າຫຼົ່ນ. ຄຳປຽບທຽບນັ້ນບໍ່ສົມບູນແບບ... ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈມັນ. 😬
chatbot AI ທີ່ທັນສະໄໝມັກຈະອີງໃສ່ຮູບແບບພາສາ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ຄວາມຈຳນວນຫຼາຍເພື່ອຄາດເດົາ ແລະ ສ້າງຄຳສັບຕໍ່ໄປໃນລຳດັບ. ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຄຳຕອບສາມາດຮູ້ສຶກວ່າ "ຂຽນ", ບໍ່ໄດ້ເລືອກ. ນັກພັດທະນາ Google (ຮູບແບບພາສາ ແລະ ໂທເຄັນ) AWS (ການຝຶກອົບຮົມ LLM / ການຄາດຄະເນໂທເຄັນຕໍ່ໄປ)
ວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI chatbots ພາຍໃຕ້ຝາປິດ (ໂດຍບໍ່ມີບັນຫາຫຍັງ) ⚙️
ລະບົບຕ່າງໆແຕກຕ່າງກັນໄປ, ແຕ່ chatbot AI ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນຈາກສ່ວນປະກອບຫຼັກຈຳນວນໜຶ່ງຄື:
1) ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP)
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ bot "ວິເຄາະ" ພາສາ:
-
ການກວດສອບເຈດຕະນາ (ສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງການ) Microsoft (ການຮັບຮູ້ເຈດຕະນາ)
-
ການສະກັດໜ່ວຍງານ (ເລກທີ່ສັ່ງຊື້, ວັນທີ, ຊື່ຜະລິດຕະພັນ, ສະຖານທີ່) Microsoft (ການສະກັດໜ່ວຍງານ) Jurafsky & Martin (NER, Stanford)
-
ເຂົ້າໃຈນ້ຳສຽງ ແລະ ການໃຊ້ປະໂຫຍກ (ໃນລະດັບໜຶ່ງ) IBM (ເຈດຕະນາ/ສະພາບການຂອງ NLU)
2) ສະໝອງ: ຮູບແບບ ຫຼື ເຄື່ອງຈັກຕັດສິນໃຈ 🧩
ນີ້ອາດຈະເປັນ:
-
ຕົວຈັດປະເພດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ + ກະແສທີ່ຂຽນສະຄຣິບໄວ້
-
ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM) ທີ່ສ້າງການຕອບສະໜອງ IBM (LLMs ສ້າງໂທເຄັນຕໍ່ໂທເຄັນ)
-
ການຕັ້ງຄ່າແບບປະສົມ (ເຊິ່ງເປັນເລື່ອງທຳມະດາຫຼາຍ)
3) ຄຸນສົມບັດທີ່ຄ້າຍຄືກັບສະພາບການ + ຄວາມຊົງຈຳ 📝
ບາງບັອດຕິດຕາມ:
-
ສິ່ງທີ່ເຈົ້າເວົ້າກ່ອນໜ້ານີ້
-
ລາຍລະອຽດໂປຣໄຟລ໌ຜູ້ໃຊ້ (ຖ້າອະນຸຍາດ)
-
ສະຖານະການສົນທະນາ (“ພວກເຮົາຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການຄືນເງິນດຽວນີ້”)
4) ເຄື່ອງມື ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ 🔌
ນີ້ແມ່ນເລື່ອງໃຫຍ່ສຳລັບບອທ໌ທຸລະກິດ:
-
ກວດສອບສະຖານະການສັ່ງຊື້
-
ການສ້າງປີ້ສະໜັບສະໜູນ
-
ການຄົ້ນຫາຖານຄວາມຮູ້
-
ການນັດໝາຍ
-
ການອັບເດດບັນທຶກລູກຄ້າໃນ CRM
ຫຼາຍຄົນຄິດວ່າ chatbots ເປັນພຽງແຕ່ "talky". ແຕ່ chatbots ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນຄ້າຍຄືກັບ "talky + ສາມາດເຮັດສິ່ງຕ່າງໆໄດ້." ແລະນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຢູ່.
ປະເພດຂອງ AI chatbots (ເພາະວ່າບໍ່ແມ່ນບອທ໌ທັງໝົດມີອາລົມດຽວກັນ) 🎭
ເມື່ອມີຄົນຖາມ ວ່າ AI Chatbot ແມ່ນຫຍັງ , ມັນຈະຊ່ວຍໄດ້ທີ່ຈະຮູ້ວ່າມີໝວດໝູ່, ບໍ່ແມ່ນສິ່ງດຽວ:
chatbots ສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ
-
ຈັດການຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ, ການແກ້ໄຂບັນຫາ, ການຄືນເງິນ, ຄຳຖາມກ່ຽວກັບບັນຊີ
-
ມັກຈະປະສົມປະສານກັບລະບົບການອອກປີ້
-
ເປົ້າໝາຍ: ຫຼຸດຜ່ອນເວລາລໍຖ້າ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ເພີ່ມຄວາມໄວໃນການແກ້ໄຂ Intercom (Fin / ບໍລິການລູກຄ້າ AI) Zendesk (AI ສຳລັບການບໍລິການ)
chatbot ການຂາຍ ແລະ ການສ້າງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ
-
ກວດສອບຄຸນສົມບັດລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ, ກຳນົດເວລາສາທິດ, ແນະນຳຜະລິດຕະພັນ
-
ຖ່າຍທອດສົດຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ ຫຼື ແພລດຟອມການສົ່ງຂໍ້ຄວາມ
-
ເປົ້າໝາຍ: ເຄື່ອນຍ້າຍຜູ້ຄົນໄວຂຶ້ນ... ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ລຳຄານ (ຍາກກວ່າທີ່ຄິດ) ລ່ອງລອຍ (Salesloft)
chatbot ຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນຕົວ
-
ຊ່ວຍໃນການຂຽນ, ການວາງແຜນ, ການສະຫຼຸບ, ການຮຽນ
-
ເປົ້າໝາຍ: ຜົນຜະລິດ ແລະ ຄວາມຊັດເຈນ ການກຳນົດລາຄາ/ແຜນການ ChatGPT ການກຳນົດລາຄາ/ແຜນການ Claude
ບັອດພາຍໃນບ່ອນເຮັດວຽກ
-
ຕອບຄຳຖາມກ່ຽວກັບ HR, ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານໄອທີ, ຂັ້ນຕອນການເຂົ້າຮ່ວມ
-
ເປົ້າໝາຍ: ຢຸດເກມປິງປອງ “ໃຜຮູ້ເລື່ອງນີ້?” 🙃
ບັອດຊຸມຊົນ ແລະ ຜູ້ສ້າງ
-
ຈັດການເຊີບເວີ Discord, ຕອບຄຳຖາມຂອງແຟນໆ, ດຳເນີນການປະສົບການແບບໂຕ້ຕອບ
-
ເປົ້າໝາຍ: ຂະຫຍາຍການມີສ່ວນຮ່ວມໂດຍບໍ່ສູນເສຍບຸກຄະລິກກະພາບ
ແລະດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ, ບາງຄົນເຮັດທຸກຢ່າງທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງ. ເສັ້ນຕ່າງໆມົວໆ.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ chatbot AI ທີ່ດີ? ✅🤖
ນີ້ແມ່ນພາກສ່ວນທີ່ຜູ້ຄົນຂ້າມໄປ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນກໍ່ເສຍໃຈທີ່ຂ້າມໄປ. chatbot AI ທີ່ “ດີ” ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ chatbot ທີ່ເວົ້າໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍເທົ່ານັ້ນ - ແຕ່ມັນຍັງເປັນ chatbot ທີ່ ຊ່ວຍໄດ້ .
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ແຍກ bot ທີ່ເປັນປະໂຫຍດອອກຈາກເຄື່ອງ chaos-machine:
-
ຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄຳຕອບທີ່ມີພື້ນຖານ
ຖ້າມັນປະດິດນະໂຍບາຍ ຫຼື ຂໍ້ເທັດຈິງຢ່າງໝັ້ນໃຈ, ນັ້ນກໍ່... ບໍ່ໜ້າຮັກ. OpenAI (ອາການຫຼອນ) NIST (ການໂຕ້ຖຽງ / ການຫຼອນ) -
ຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ
ບອທ໌ທີ່ເຂັ້ມແຂງຮູ້ວ່າເວລາໃດຄວນເວົ້າວ່າ "ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້" ຫຼື "ໃຫ້ຂ້ອຍເຊື່ອມຕໍ່ເຈົ້າ." ຄຳແນະນຳຂອງ Google RAG (ຕອບວ່າ "ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້" ຖ້າບໍລິບົດຂາດຂໍ້ມູນ) -
ການຈັດການສະພາບການ
ມັນຄວນຈື່ສິ່ງທີ່ເຈົ້າໄດ້ຖາມສອງຂໍ້ຄວາມກ່ອນໜ້ານີ້. ບໍ່ແມ່ນວ່າສົມບູນແບບສະເໝີໄປ, ແຕ່ຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ລອງເບິ່ງ. -
UX ທີ່ໄວ ແລະ ເປັນທຳມະຊາດ
ຕອບກັບສັ້ນໆ, ຄຳແນະນຳທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ປຸ່ມໄວເມື່ອຕ້ອງການ. -
ການຍົກລະດັບທີ່ດີຕໍ່ມະນຸດ
ບັອດທີ່ດັກເຈົ້າຢູ່ໃນວົງວຽນແມ່ນເຮືອນຜີສິງດິຈິຕອນ. -
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການຈັດການຂໍ້ມູນ
ບັອດບໍ່ຄວນແບ່ງປັນຫຼາຍເກີນໄປ, ເກັບຮັກສາລາຍລະອຽດທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ, ຫຼື ຮ້ອງຂໍຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຢ່າງບໍ່ເປັນທາງການ. ICO (ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ) ICO (ຄວາມຄາດຫວັງຄວາມສ່ຽງຂອງ chatbot) -
ການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງມື (ເມື່ອເໝາະສົມ)
ສຳລັບການນຳໃຊ້ທາງທຸລະກິດ, ມັນຄວນດຳເນີນການ - ບໍ່ພຽງແຕ່ອະທິບາຍວິທີທີ່ທ່ານສາມາດດຳເນີນການໄດ້.
ຈຸດທີ່ແປກແຕ່ເປັນຈິງ: ບອທ໌ທີ່ດີທີ່ສຸດມັກຈະຮູ້ສຶກຖ່ອມຕົວເລັກນ້ອຍ. ບອທ໌ທີ່ໝັ້ນໃຈເກີນໄປແມ່ນຄືກັບຄົນທີ່ຂັດຂວາງເຈົ້າເພື່ອຕອບຄຳຖາມທີ່ເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຖາມ; ມັນເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍເມື່ອຍ.
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກ chatbot AI ທີ່ນິຍົມ (ມີຈຸດແປກໆບາງຢ່າງ, ຄືກັບຊີວິດ) 📊
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນການປຽບທຽບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ. ບໍ່ສົມບູນແບບ, ບໍ່ແມ່ນທົ່ວໄປ, ແຕ່ມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮູ້ທິດທາງໄດ້ໄວ.
| ເຄື່ອງມື / ທາງເລືອກ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ (ຜູ້ຊົມ) | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ຜູ້ຊ່ວຍແບບ ChatGPT | ບຸກຄົນ, ທີມງານ, ການຊ່ວຍເຫຼືອທົ່ວໄປ | ຊັ້ນຟຣີ + ແຜນການຈ່າຍເງິນ | ດີເລີດໃນການຮ່າງ, ລະດົມສະໝອງ, ອະທິບາຍ - ສາມາດຮູ້ສຶກຄືກັບເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ສະຫຼາດ 🙂 ແຜນການ ChatGPT |
| ຜູ້ຊ່ວຍແບບ Claude | ທີມງານທີ່ເນັ້ນການຂຽນຫຼາຍ, ການວິເຄາະ | ຊັ້ນຟຣີ + ແຜນການຈ່າຍເງິນ | ມັກຈະເຂັ້ມແຂງໃນบริบทທີ່ຍາວກວ່າ ແລະ ການຂຽນທີ່ "ລະອຽດອ່ອນຕໍ່ໂຕນ", ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນ ແຜນການທີ່ສະຫງົບກວ່າ Claude |
| ຜູ້ຊ່ວຍແບບ Gemini | ຜູ້ຄົນທີ່ອາໄສຢູ່ໃນຊຸດເອກະສານ + ຜະລິດຕະພັນ | ຊັ້ນຟຣີ + ແຜນການຈ່າຍເງິນ | ສະດວກສຳລັບການສະຫຼຸບ, ການວາງແຜນ ແລະ ໜ້າວຽກຫຼາຍຂັ້ນຕອນ; ບາງຄັ້ງກໍ່ ມີແຜນການ Google AI ທີ່ກະຕືລືລົ້ນເກີນໄປ (Gemini) |
| ຜູ້ຊ່ວຍແບບ Copilot | ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຫ້ອງການ, ວິສາຫະກິດ | ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວຈະລວມເປັນຊຸດ / ຈ່າຍແລ້ວ | ເຄື່ອງມືເຮັດວຽກພາຍໃນທີ່ສະດວກ, ດີສຳລັບຄວາມສະດວກສະບາຍ "ເຮັດມັນຢູ່ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍຢູ່ແລ້ວ" ລາຄາ Microsoft 365 Copilot |
| ບອດສະໜັບສະໜູນແບບອິນເຕີຄອມ | ທີມງານຊ່ວຍເຫຼືອລູກຄ້າ | ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ / ອີງຕາມການນຳໃຊ້ | ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບກະແສການສະໜັບສະໜູນ, ການໂອນປີ້, ແລະສູນຊ່ວຍເຫຼືອ - ລາຄາ Intercom |
| AI ແບບ Zendesk | ອົງກອນສະໜັບສະໜູນມີຢູ່ໃນ Zendesk ແລ້ວ | ລາຄາເພີ່ມ | ເຮັດວຽກໄດ້ດີເມື່ອມັນສາມາດດຶງຂໍ້ມູນຈາກປີ້ ແລະ ມາໂຄຣທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ (ເຮັດວຽກຄືນໃໝ່ໜ້ອຍລົງ) ລາຄາ Zendesk |
| ບັອດແບບດຣິຟ | ທີມງານຂາຍ + ທີມງານທໍ່ສົ່ງ | ຊັ້ນພຣີມຽມ / ຊັ້ນທຸລະກິດ | ດີເລີດສຳລັບການຈັບ ແລະ ກຳນົດເສັ້ນທາງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນສາມາດເຮັດໃຫ້... ການຂາຍໄວແບບ Drift (Salesloft) |
| ບັອດແບບ ManyChat | ນັກກາລະຕະຫຼາດດ້ານສື່ສັງຄົມ + ການສົ່ງຂໍ້ຄວາມ | ແຜນການທີ່ມີຫຼາຍລະດັບ | ດີສຳລັບການອັດຕະໂນມັດ DMs ແລະ ກະແສງ່າຍໆ; ບໍ່ແມ່ນ "ການຫາເຫດຜົນຢ່າງເລິກເຊິ່ງ," ແຕ່ເປັນ ການກຳນົດລາຄາ ManyChat |
ໝາຍເຫດເລັກນ້ອຍ: ລາຄາມີການປ່ຽນແປງຫຼາຍໃນບັນດາຜູ້ຂາຍ ແລະ ແຜນການຕ່າງໆ, ສະນັ້ນ ໃຫ້ຄິດໃນ ຮູບແບບຕ່າງໆ (ຊັ້ນຟຣີ, ຕໍ່ບ່ອນນັ່ງ, ອີງຕາມການນຳໃຊ້) ແທນທີ່ຈະຄິດຫຼາຍກ່ຽວກັບຕົວເລກທີ່ແນ່ນອນ.
ບ່ອນທີ່ AI chatbots ເກັ່ງ (ແລະບ່ອນທີ່ພວກມັນຂາດຕົກບົກຜ່ອງ) 🌟😬
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ດີເລີດ
-
FAQ ແລະຄຳຖາມທີ່ຊ້ຳໆ
-
ການຄັດເລືອກການສະໜັບສະໜູນແຖວທຳອິດ
-
ການຄົ້ນຫາພື້ນຖານຄວາມຮູ້ + ການສະຫຼຸບ AWS (RAG / ພື້ນຖານພື້ນຖານຄວາມຮູ້)
-
ການກຳນົດເວລານັດໝາຍ
-
ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຕື່ມແບບຟອມ
-
ການຮ່າງອີເມວ, ເອກະສານ, ແລະ ສະຄຣິບຕ່າງໆ
-
ຄຳຖາມພາຍໃນຂອງບໍລິສັດ “ຂ້ອຍຈະເຮັດແນວໃດ…?”
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ບໍ່ດີປານໃດ (ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າໄດ້ອອກແບບຢ່າງລະມັດລະວັງ)
-
ການຕັດສິນໃຈທາງການແພດ, ກົດໝາຍ, ການເງິນ (ຄວາມສ່ຽງສູງ, ຄວາມສ່ຽງສູງ) NIST (ຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື)
-
ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ຕ້ອງການຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ
-
ການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນໂດຍບໍ່ຕ້ອງເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງມື
-
ການສະໜັບສະໜູນທາງດ້ານອາລົມເປັນການທົດແທນການດູແລທີ່ແທ້ຈິງ (ມັນສາມາດສະໜັບສະໜູນໄດ້, ແຕ່... ເຈົ້າຮູ້)
ເວົ້າກົງໄປກົງມາ - chatbot AI ແມ່ນໜ້າອັດສະຈັນຈົນກວ່າມັນຈະຜິດ. ແລະບາງຄັ້ງພວກມັນກໍ່ຈະຜິດ. ເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນຄວາມສົມບູນແບບ, ມັນແມ່ນການສ້າງຮົ້ວກັ້ນເພື່ອບໍ່ໃຫ້ "ຜິດ" ກາຍເປັນ "ອັນຕະລາຍ." OpenAI (ພາບຫຼອນ)
ລັກສະນະທົ່ວໄປທີ່ທ່ານຈະເຫັນໃນ chatbot AI ທີ່ທັນສະໄໝ 🧰
ຖ້າທ່ານກຳລັງປະເມີນສິ່ງໜຶ່ງ, ຄຸນສົມບັດເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍກວ່າການຕະຫຼາດທີ່ໜ້າສົນໃຈ:
-
ການຮັບຂໍ້ມູນຖານຄວາມຮູ້ : ຮຽນຮູ້ຈາກເອກະສານ, ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ, PDF, ບົດຄວາມໃນສູນຊ່ວຍເຫຼືອ
-
ການດຶງຂໍ້ມູນ (ຄົ້ນຫາ) ກ່ອນຕອບ : ດຶງຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແທນທີ່ຈະປັບປຸງ AWS (RAG) NIST (ວິທີການສົນທະນາ chatbot ທີ່ອີງໃສ່ RAG)
-
ການຈັດເສັ້ນທາງການສົນທະນາ : ສົ່ງບັນຫາໄປຫາທີມງານມະນຸດທີ່ຖືກຕ້ອງ
-
ການກວດຈັບຄວາມຮູ້ສຶກ : ສັງເກດເຫັນຄວາມອຸກອັ່ງ (ຫຼືພະຍາຍາມ)
-
ການສະໜັບສະໜູນຫຼາຍພາສາ : ເປັນປະໂຫຍດສຳລັບຜູ້ຊົມທົ່ວໂລກ
-
ການວິເຄາະ : ອັດຕາການໂຄ້ງງໍ, ອັດຕາຄວາມລະອຽດ, CSAT, ເຈດຕະນາອັນດັບຕົ້ນໆ
-
ການຄວບຄຸມຄວາມປອດໄພ : ຕົວກອງ, ບລັອກຫົວຂໍ້, ການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ OWASP (ຄວາມສ່ຽງຂອງ LLM)
-
ນໍ້າສຽງ ແລະ ສຽງເວົ້າທີ່ກຳນົດເອງ : ບຸກຄະລິກຂອງຍີ່ຫໍ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອາຍ 😄
ລາຍລະອຽດນ້ອຍໆອັນໜຶ່ງກ່ຽວກັບ "ມະນຸດ": ບອທ໌ທີ່ຖາມຄຳຖາມທີ່ຊັດເຈນໜຶ່ງຄຳຖາມໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມຮູ້ສຶກຄືກັບມະຫັດສະຈັນ. ບອທ໌ທີ່ຖາມຄຳຖາມທີ່ຊັດເຈນຫ້າຄຳຖາມຮູ້ສຶກຄືກັບເອກະສານ.
ຄວາມສ່ຽງ, ຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ສິ່ງທີ່ຜູ້ຄົນເວົ້າກັນຢ່າງກະຊິບ 👀
ຖ້າພວກເຮົາເປັນຄົນຈິງໃຈ, ການຖາມ ວ່າ AI Chatbot ແມ່ນຫຍັງ ກໍ່ຄວນລວມເອົາ "ແລະມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່?"
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ໃຫຍ່ໆ:
-
ອາການຫຼອນ (ເລື່ອງໄຮ້ສາລະທີ່ໝັ້ນໃຈ)
ບອດອາດຈະສ້າງຄຳຕອບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືແຕ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ນີ້ແມ່ນບັນຫາຄລາສສິກ. OpenAI (ອາການຫຼອນແມ່ນຫຍັງ) NIST (ການໂຕ້ຖຽງ / ການຫຼອນ) -
ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ
ຖ້າບອທ໌ເກັບຮັກສາ ຫຼື ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ນັ້ນແມ່ນຄວາມວຸ້ນວາຍທີ່ຮ້າຍແຮງ. ICO (ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ) -
ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ
ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ, ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ການກະທຳຂອງເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ ແມ່ນຄວາມກັງວົນທີ່ແທ້ຈິງ. OWASP (10 ອັນດັບຕົ້ນສຳລັບແອັບ LLM) OWASP (ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງໄວວາ) -
ອະຄະຕິ ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ
ບອທ໌ສາມາດຕອບສະໜອງແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຮູບແບບພາສາ ຫຼື ສຳນຽງ, ເຊິ່ງ... ບໍ່ແມ່ນອຸດົມການ. NIST (ອະຄະຕິ ແລະ ການພິຈາລະນາເຖິງອັນຕະລາຍ) -
ອັດຕະໂນມັດເກີນໄປ
ຖ້າຜູ້ນຳປະຕິບັດຕໍ່ບອທ໌ຄືກັບການທົດແທນທີມງານສະໜັບສະໜູນ, ລູກຄ້າຈະຮູ້ສຶກເຖິງມັນທັນທີ.
chatbot ຄືກັບມີດຮ້ານອາຫານ. ມີປະໂຫຍດຫຼາຍ, ອັນຕະລາຍຖ້າເຈົ້າຫຼິ້ນມັນ. ບໍ່ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ດີທີ່ສຸດ, ແຕ່ຂ້ອຍຍັງເກັບມັນໄວ້. 🍴
ວິທີການເລືອກ AI chatbot ສຳລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ (ລາຍການກວດສອບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ) 🧭
ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ໃຊ້ດ່ຽວ ຫຼື ທີມງານບໍລິສັດ, ໃຫ້ໃຊ້ຄຳແນະນຳເຫຼົ່ານີ້:
ຖ້າທ່ານເລືອກທີ່ຈະໃຊ້ສ່ວນຕົວ
-
ກຳນົດວ່າທ່ານຕ້ອງການ ຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຂຽນ , ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການຮຽນຮູ້ ຫຼື ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການວາງແຜນ .
-
ຕັດສິນໃຈວ່າເຈົ້າສົນໃຈ ຄວາມໄວ ຫຼື ຄວາມເລິກ .
-
ກວດສອບວ່າມັນຮັກສາສະພາບການໄວ້ດົນພໍສຳລັບໂຄງການຂອງທ່ານຫຼືບໍ່.
-
ຢືນຢັນວ່າທ່ານສາມາດຄວບຄຸມນ້ຳສຽງ ແລະ ແບບໄດ້ຫຼືບໍ່.
ຖ້າທ່ານເລືອກທຸລະກິດ
-
ຊີ້ແຈງເປົ້າໝາຍຫຼັກ: ການບ່ຽງເບນ , ການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ , ເວລາແກ້ໄຂ , CSAT .
-
ຢືນຢັນວ່າມັນເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງມືຂອງທ່ານ (CRM, ການອອກປີ້, ສິນຄ້າຄົງຄັງ, ປະຕິທິນ).
-
ຮັບປະກັນວ່າມັນສາມາດອ້າງອີງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນພາຍໃນ (ການດຶງຂໍ້ມູນພື້ນຖານຄວາມຮູ້) ແທນທີ່ຈະປະດິດຂຶ້ນມາ. AWS (RAG / ພື້ນຖານຄວາມຮູ້ທີ່ມີສິດອຳນາດ)
-
ຢືນຢັນວ່າການຍົກລະດັບຮູ້ສຶກລຽບງ່າຍ.
-
ຊອກຫາການວິເຄາະທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກການທົບທວນຄຸນນະພາບ.
-
ກວດສອບຄວາມປອດໄພ ແລະ ການຄວບຄຸມຂອງຜູ້ເບິ່ງແຍງລະບົບ. OWASP (ຄວາມສ່ຽງຂອງແອັບ LLM)
ນອກຈາກນັ້ນ, ທົດສອບມັນກັບຄຳຖາມທີ່ໜ້າເບື່ອ. ລູກຄ້າທີ່ພິມຕອນ 2 ໂມງເຊົ້າດ້ວຍການພິມຜິດ ແລະ ຄວາມໂກດແຄ້ນເລັກນ້ອຍ. ນັ້ນແມ່ນເຊລັ່ມຄວາມຈິງ. 😵💫
ຄຳແນະນຳທີ່ກະຕຸ້ນຄວາມຄິດ: ວິທີການໄດ້ຮັບຄຳຕອບທີ່ດີກວ່າຈາກ AI chatbot ✍️✨
ເຖິງແມ່ນວ່າ bot ທີ່ດີທີ່ສຸດກໍ່ບໍ່ສາມາດອ່ານໃຈຂອງທ່ານໄດ້ (ເປັນເລື່ອງທີ່ໜ້າເສົ້າໃຈ ແລະ ໜ້າເສົ້າໃຈ). ລອງໃຊ້ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້:
-
ໃຫ້ສະພາບການກ່ອນ
“ຂ້ອຍເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ອະທິບາຍງ່າຍໆ” ຫຼື “ສົມມຸດວ່າຂ້ອຍເປັນນັກວິຊາການ.” -
ຖາມໂຄງສ້າງ
“ໃຫ້ຂ້ອຍຈຸດເດັ່ນ,” “ໃຫ້ຂ້ອຍຂັ້ນຕອນ,” “ສະຫຼຸບແລ້ວຂະຫຍາຍ.” -
ຍົກຕົວຢ່າງ
“ນີ້ແມ່ນສອງຮ່າງ - ລວມເຂົ້າກັນ.” -
ກຳນົດຂໍ້ຈຳກັດ
“ຮັກສາມັນໃຫ້ບໍ່ເກີນ 120 ຄຳ,” “ບໍ່ມີຄຳສັບສະເພາະ,” “ນ້ຳສຽງ: ເປັນມິດແຕ່ໜັກແໜ້ນ.” -
ຖາມຫາພຶດຕິກຳການຢັ້ງຢືນ
“ຖ້າທ່ານບໍ່ແນ່ໃຈ, ໃຫ້ບອກຄຳຖາມ ແລະ ຖາມຄຳຖາມ.”
ເຈົ້າຍັງສາມາດເວົ້າວ່າ: “ກ່ອນທີ່ເຈົ້າຈະຕອບ, ໃຫ້ຖາມຂ້ອຍຄຳຖາມໜຶ່ງເພື່ອອະທິບາຍໃຫ້ຊັດເຈນ.” ມັນມີປະສິດທິພາບຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈ... ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າເຈົ້າຮີບຮ້ອນ, ມັນກໍ່ໜ້າລຳຄານ, ສະນັ້ນ, ແມ່ນແລ້ວ, ການແລກປ່ຽນ.
ສະຫຼຸບ: AI Chatbot ແມ່ນຫຍັງ 🧾🤖
ສະນັ້ນ, ສິ່ງທີ່ AI Chatbot ແມ່ນຫຍັງນັ້ນ ແມ່ນມາຈາກສິ່ງນີ້: ລະບົບການສົນທະນາທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ສາມາດເຂົ້າໃຈຂໍ້ຄວາມ ແລະ ສ້າງຄຳຕອບໃນພາສາທຳມະຊາດ - ມັກຈະມີຄວາມສາມາດໃນການດຳເນີນການຜ່ານເຄື່ອງມື ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງ. ຮຸ່ນທີ່ທັນສະໄໝບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຂຽນໄວ້ເທົ່ານັ້ນ. ພວກມັນໃກ້ຊິດກັບຜູ້ຊ່ວຍທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ສາມາດຈັດການກັບການປ່ຽນແປງ, ສະພາບການ ແລະ ການຮ້ອງຂໍຫຼາຍຂັ້ນຕອນ... ດ້ວຍຂອບເຂດທີ່ຕ້ອງການເພື່ອບໍ່ໃຫ້ພວກມັນແລ່ນໄປໃນທິດທາງທີ່ຜິດດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍເກີນໄປ. ນັກພັດທະນາ Google (ຮູບແບບພາສາ) NIST (GenAI ມີຄວາມສ່ຽງຄືກັບການສັບສົນ)
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້
-
chatbot AI ສົນທະນາກັບຜູ້ໃຊ້ຜ່ານຂໍ້ຄວາມ ຫຼື ສຽງ 💬
-
ສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດລວມຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານພາສາ + ການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງມືເຂົ້າກັນ ⚙️
-
ພວກມັນດີເລີດສຳລັບການສະໜັບສະໜູນ, ຜົນຜະລິດ, ແລະ ການກຳນົດເສັ້ນທາງລູກຄ້າ ✅
-
ເຂົາເຈົ້າອາດຈະຜິດ, ສະນັ້ນຮົ້ວກັ້ນຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ 😬 OpenAI (ພາບຫຼອນ)
-
ການເລືອກອັນໜຶ່ງແມ່ນຂຶ້ນກັບເປົ້າໝາຍ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ສະພາບການ, ການເຊື່ອມໂຍງ, ການວິເຄາະ 🧭
ຖ້າທ່ານຈື່ໄດ້ສິ່ງໜຶ່ງ: ໜ້າທີ່ຂອງ chatbot ບໍ່ແມ່ນການຟັງຄືກັບມະນຸດ. ມັນແມ່ນການເປັນປະໂຫຍດຄືກັບມະນຸດ... ແລະ ມີອາລົມໜ້ອຍລົງກ່ຽວກັບມັນ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເວົ້າງ່າຍໆ, AI chatbot ແມ່ນຫຍັງ?
chatbot AI ແມ່ນຊອບແວທີ່ສາມາດສົນທະນາກັບທ່ານຜ່ານທາງຂໍ້ຄວາມ - ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ດ້ວຍສຽງ - ໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດ. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຈັບຄູ່ຄຳສຳຄັນກັບຄຳຕອບທີ່ຂຽນໄວ້, ມັນພະຍາຍາມອະນຸມານເຈດຕະນາຂອງທ່ານ ແລະ ສ້າງການຕອບສະໜອງທີ່ເປັນທຳມະຊາດ. ໃນຫຼາຍໆລະບົບ, ມັນຍັງຕິດຕາມສະພາບການໃນທົ່ວຂໍ້ຄວາມ, ສະນັ້ນມັນຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ປະຕິບັດຕໍ່ແຕ່ລະຄຳຖາມຄືກັບການສົນທະນາໃໝ່.
chatbot AI ເຮັດວຽກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງແນວໃດແທ້?
chatbot AI ສ່ວນໃຫຍ່ແລ່ນຜ່ານວົງຈອນຄື: ເຂົ້າໃຈ, ຕັດສິນໃຈ, ຕອບສະໜອງ. ພວກມັນໃຊ້ NLP ເພື່ອກວດຫາເຈດຕະນາ ແລະ ດຶງລາຍລະອຽດເຊັ່ນ: ວັນທີ ຫຼື ເລກທີ່ສັ່ງຊື້ອອກມາ, ຈາກນັ້ນຮູບແບບ - ມັກຈະເປັນ LLM ຫຼື ການຕັ້ງຄ່າແບບປະສົມ - ເລືອກການກະທຳ ຫຼື ຮ່າງຄຳຕອບ. ບອທ໌ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດຍັງເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຖານຄວາມຮູ້, CRM, ຫຼື ລະບົບການອອກປີ້, ດັ່ງນັ້ນພວກມັນສາມາດເຮັດສິ່ງຕ່າງໆໄດ້, ບໍ່ພຽງແຕ່ເວົ້າເທົ່ານັ້ນ.
ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດລະຫວ່າງ chatbot ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ ແລະ chatbot AI?
chatbot ທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບຈະປະຕິບັດຕາມເສັ້ນທາງທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ: “ຖ້າຜູ້ໃຊ້ເວົ້າວ່າ X, ໃຫ້ຕອບ Y.” ພວກມັນສາມາດຄາດເດົາໄດ້, ແຕ່ພວກມັນຈະແຕກເມື່ອການໃຊ້ປະໂຫຍກບໍ່ສົມບູນແບບ ຫຼື ການຮ້ອງຂໍບໍ່ຄາດຄິດ. chatbot AI ສາມາດຈັດການກັບການປ່ຽນແປງຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ສ້າງຄຳຕອບທີ່ບໍ່ໄດ້ຂຽນໄວ້ລ່ວງໜ້າເປັນແຖວຕໍ່ແຖວ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບແມ່ນບາງຄັ້ງພວກມັນອາດຈະຜະລິດຄຳຕອບທີ່ຟັງແລ້ວມີຄວາມໝັ້ນໃຈທີ່ຍັງຕ້ອງການການປ້ອງກັນ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ.
ປະເພດຫຼັກຂອງ AI chatbots ສຳລັບທຸລະກິດແມ່ນຫຍັງ?
ໝວດໝູ່ທົ່ວໄປປະກອບມີບັອດສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ (ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ, ການແກ້ໄຂບັນຫາ, ການມອບປີ້), ບັອດການຂາຍ ແລະ ບັອດສ້າງລູກຄ້າທີ່ມີທ່າແຮງ (ການກຳນົດຄຸນສົມບັດ, ການກຳນົດເສັ້ນທາງ, ການກຳນົດເວລາ), ແລະ ບັອດສະຖານທີ່ເຮັດວຽກພາຍໃນ (ຊັບພະຍາກອນມະນຸດ, ໄອທີ, ການເລີ່ມເຮັດວຽກ). ນອກຈາກນີ້ຍັງມີບັອດຊຸມຊົນ ແລະ ບັອດຜູ້ສ້າງສຳລັບການມີສ່ວນຮ່ວມໃນຂອບເຂດໃຫຍ່. ໃນທາງປະຕິບັດ, ເຄື່ອງມືຫຼາຍຢ່າງປະສົມປະສານບົດບາດເຫຼົ່ານີ້, ດັ່ງນັ້ນ "ປະເພດ" ມັກຈະຂຶ້ນກັບບ່ອນທີ່ມັນຖືກນຳໃຊ້ ແລະ ສິ່ງທີ່ມັນຖືກປະສົມປະສານກັບ.
ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ AI chatbot ທີ່ດີສຳລັບການສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ?
ບັອດຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ດີແມ່ນຖືກຕ້ອງ, ຮູ້ຂີດຈຳກັດຂອງມັນ, ແລະຍົກລະດັບຄວາມສາມາດໃຫ້ມະນຸດໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍເມື່ອຕ້ອງການ. ມັນຄວນນຳສະເໜີສະພາບການໃນການສົນທະນາ, ຫຼີກລ່ຽງການປະດິດນະໂຍບາຍ, ແລະຮັກສາ UX ໃຫ້ໄວດ້ວຍການກະຕຸ້ນຫຼືປຸ່ມທີ່ຊັດເຈນ. ການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງມືກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນເຊັ່ນກັນ: ການກວດສອບສະຖານະການສັ່ງຊື້, ການສ້າງປີ້, ແລະການຄົ້ນຫາເນື້ອຫາຊ່ວຍເຫຼືອມັກຈະໃຫ້ຄຸນຄ່າຫຼາຍກວ່ານ້ຳສຽງທີ່ເວົ້າດ້ວຍຕົວມັນເອງ.
ເປັນຫຍັງ AI chatbots ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດພາບຫຼອນ ຫຼື ປະດິດສິ່ງຕ່າງໆຂຶ້ນມາ?
ອາການຫຼອນເກີດຂຶ້ນເມື່ອ chatbot ສ້າງພາສາທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ ເຊິ່ງບໍ່ໄດ້ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້. ຖ້າລະບົບບໍ່ດຶງຂໍ້ມູນຈາກຖານຄວາມຮູ້ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ - ຫຼື ບໍ່ມີບໍລິບົດພຽງພໍ - ມັນອາດຈະ "ຕື່ມໃສ່ຊ່ອງວ່າງ" ແທນທີ່ຈະຍອມຮັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການໃຊ້ການດຶງຂໍ້ມູນກ່ອນຕອບ ແລະ ຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີພຶດຕິກຳ "ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້" ເມື່ອແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂາດຫາຍໄປ.
ບອທ໌ AI ໃຊ້ສະພາບການ ແລະ “ຄວາມຊົງຈຳ” ໃນການສົນທະນາແນວໃດ?
chatbot ຫຼາຍອັນຕິດຕາມຂໍ້ຄວາມທີ່ຜ່ານມາ, ສະພາບການສົນທະນາ (ເຊັ່ນ: ການຢູ່ໃນກະແສການຄືນເງິນ), ແລະບາງຄັ້ງລາຍລະອຽດຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຫຼີກລ່ຽງຄຳຖາມທີ່ຊ້ຳກັນ ແລະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຈັດການກັບຄຳຮ້ອງຂໍຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ການຈັດການບໍລິບົດບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ສົມບູນແບບສະເໝີໄປ, ສະນັ້ນການອອກແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງປະກອບມີການຊີ້ແຈງໃນເວລາທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ການມອບໝາຍທີ່ຊັດເຈນເມື່ອ bot ບໍ່ສາມາດສືບຕໍ່ໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ.
ຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງການໃຊ້ AI chatbot ໃນການຜະລິດແມ່ນຫຍັງ?
ຄວາມສ່ຽງຫຼັກປະກອບມີການຫຼອນ, ຄວາມຜິດພາດດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະບັນຫາຄວາມປອດໄພເຊັ່ນ: ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ ຫຼື ການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນີ້ຍັງມີອະຄະຕິ ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບໃນຮູບແບບພາສາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ບວກກັບ “ອັດຕະໂນມັດເກີນໄປ” ບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕິດຢູ່ໃນວົງຈອນໂດຍບໍ່ມີການສະໜັບສະໜູນຈາກມະນຸດ. ການປ້ອງກັນ, ການກວດສອບ, ເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບ, ແລະ ການອະນຸຍາດເຄື່ອງມືທີ່ລະມັດລະວັງຊ່ວຍປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ “ຜິດພາດ” ກາຍເປັນ “ອັນຕະລາຍ”
ຂ້ອຍຈະເລືອກ chatbot AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຂ້ອຍໄດ້ແນວໃດ?
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເປົ້າໝາຍ: ຜະລິດຕະພາບສ່ວນຕົວ (ການຂຽນ, ການວາງແຜນ, ການຮຽນຮູ້) ຫຼື ຜົນໄດ້ຮັບທາງທຸລະກິດ (ການຫຼຸດຄວາມແຕກຕ່າງ, ເວລາແກ້ໄຂບັນຫາ, ການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ, CSAT). ຈາກນັ້ນປະເມີນຄວາມຍາວຂອງບໍລິບົດ, ການຄວບຄຸມສຽງ, ການເຊື່ອມໂຍງ (CRM, ການອອກປີ້, ປະຕິທິນ), ແລະ ວ່າມັນດຶງມາຈາກຖານຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານແທນທີ່ຈະປັບປຸງ. ທົດສອບດ້ວຍການສອບຖາມປະຈຳວັນທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ - ການພິມຜິດ, ກໍລະນີທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ, ຜູ້ໃຊ້ທີ່ອຸກໃຈ - ເພາະວ່ານັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ຄຸນນະພາບສະແດງອອກໄວ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - NIST.AI.600-1 (ໂປຣໄຟລ໌ AI RMF / GenAI) PDF - nist.gov
-
ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ແລະ ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ - ico.org.uk
-
ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ICO ເຕືອນອົງກອນຕ່າງໆບໍ່ຄວນລະເລີຍຄວາມສ່ຽງດ້ານການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສະຫຼຸບການສືບສວນ chatbot Snap “My AI” - ico.org.uk
-
OpenAI - ເປັນຫຍັງຮູບແບບພາສາຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດອາການຫຼອນ - openai.com
-
OWASP - 10 ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ - owasp.org
-
OWASP - LLM01: ການສັກຢາແບບວ່ອງໄວ - owasp.org
-
Amazon Web Services (AWS) - ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ແມ່ນຫຍັງ? - amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - ການສ້າງແບບເຕີມເຕັມການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ (RAG) ແມ່ນຫຍັງ? - amazon.com
-
NIST NCCoE - ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (ໜ້າໂຄງການ) - nist.gov
-
ນັກພັດທະນາ Google - ຫຼັກສູດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ລົ້ມເຫຼວ: ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ / ໂທເຄັນ - google.com
-
ບລັອກການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Google - ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າກ່ຽວກັບການສ້າງແບບເຕີມເຕັມທີ່ດ້ວຍການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ: ບົດບາດຂອງສະພາບການທີ່ພຽງພໍ - google
-
IBM - ຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທຳມະຊາດ (NLU) - ibm.com
-
IBM - ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ - ibm.com
-
Microsoft Learn - ຄຳແນະນຳ Copilot Studio: ການເຂົ້າໃຈພາສາ (ການຮັບຮູ້ເຈດຕະນາ / ການສະກັດເອົາໜ່ວຍງານ) - microsoft.com
-
ມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດ - Jurafsky & Martin: ການປະມວນຜົນການປາກເວົ້າ ແລະ ພາສາ (ບົດ PDF) - stanford.edu
-
Zendesk - Chatbot ທຽບກັບ AI ການສົນທະນາ - zendesk.co.uk
-
Zendesk - AI ສຳລັບການບໍລິການ - zendesk.co.uk
-
Zendesk - ລາຄາ - zendesk.co.uk
-
ອິນເຕີຄອມ - Chatbot ທຽບກັບ AI ການສົນທະນາ - ອິນເຕີຄອມ.com
-
ອິນເຕີຄອມ - ໜ້າຫຼັກ (Fin / ບໍລິການລູກຄ້າ AI) - intercom.com
-
ອິນເຕີຄອມ - ລາຄາ - intercom.com
-
Salesloft - ພຽງການລອຍລົມ (ຫນ້າເວທີ Salesloft) - salesloft.com
-
ManyChat - ລາຄາ - manychat.com
-
ChatGPT - ລາຄາ / ແຜນການ - chatgpt.com
-
Claude - ລາຄາ / ແຜນການ - claude.com
-
Google One - ແຜນ Google AI (Gemini) - google.com
-
Microsoft - ລາຄາ Microsoft 365 Copilot - microsoft.com