Suheluse muutmine LLM-ide ja juturobotitega

Enamik ettevõtteid kasutab LLM-e läbi üldiste tööriistade – ja saab üldisi tulemusi. Tõeline eelis tuleb keelemudelite integreerimisest toodetesse ja töövoogudesse, mis on kohandatud teie andmete, loogika ja kasutajatega.

Rääkige meie CTO-ga

Mida me tegelikult ehitame

Kohandatud vestluslik tehisintellekt, mis läheb kaugemale poelettidel olevatest juturobotitest — käsitledes keerulisi dialooge, kavatsuse äratundmist ja konteksti säilitamist ning integreeritud teie olemasolevatesse rakendustesse ilma täieliku ümberehitamiseta.

Kohandatud vestluslik tehisintellekt

Pooleliolevatest juturobotitest kaugemale – käsitledes keerulisi dialooge, kavatsuse äratundmist ning täieliku vestluse jooksul konteksti säilitamist, mitte ainult üksikvastuseid.

Integreeritud Teie tehnoloogiasse

Me integreerime LLM-id teie olemasolevatesse ärirakendustesse ilma täieliku ümbertegemiseta ning täiendame mudeleid teie erandlike andmete põhjal täpse, väga brändikohase väljundi saavutamiseks.

RAG-Baseeritud, mitmekanaliline

RAG arhitektuurid toetavad iga vastuse teie tegeliku sisu põhjal. Vajadusel laiendame hääle- ja multimodaalseks liidesteks kõigil teie klientide kasutatavatel kanalitel.

Juhtivad platvormid LLM-ide ja juturobotite jaoks

Iga kiht valitud kasutusjuhtumi järgi – võimekuse, latentsuse, hinna ja privaatsusnõuete alusel – mitte ühtegi ühesugust vaikimisi tehnoloogiapaketti igal pool ei kasutata.

01

Põhimudelid

GPT-4o, Claude, Gemini, Llama 3, Mistral — valitud kasutusjuhtumi põhjal võimekuse, latentsuse, hinna ja privaatsusnõuete järgi.

02

Orkestreerimine ja Agendid

LangChain, LlamaIndex — agentuuripõhised töövood, mitmeastmeline arutelu ja RAG töövood.

03

Vektorandmebaasid

Pinecone, Weaviate, pgvector — semantiline otsing ja teadmistepõhine päring.

04

Juturobot ja sõnumside

Dialogflow, Rasa — ja kohandatud liidesed veebis, mobiilseadmetes, WhatsAppis, Slackis ja MS Teamsis.

05

Hääl ja kõne

Whisper kõnelt tekstile; ElevenLabs, Azure Speech hääle sünteesimiseks.

06

Pilve infrastruktuur

AWS Bedrock, Azure OpenAI teenus, Google Vertex AI — turvaline ja skaleeritav mudelite majutamine koos ettevõtte jälgitavusega.

Miks meile meeskonnad helistavad?

LLMid ja vestlusrobotid lahendavad levinud äriprobleeme

Enamik meeskondi pöördub välja siis, kui nad jõuavad samasse murdepunkrti: tugijärjekorrad, mis ei lakka kunagi kasvamast, kaasamine, mis tundub ebajärjepidev igal kanalil, ja vestlused, mis pärast sulgemist ei too kaasa praktilist teadmist. Korrektselt üles ehitatud LLM süsteem võib korraga kõik kolm lünka täita — aidates meeskondadel skaleerida tuge, pakkuda järjepidevamaid kogemusi ja muuta vestlused väärtuslikeks ärilisteks teadmisteks.

Manuaalne klienditugi

Automatiseeri korduvad kliendipäringud ja paku kohest tuge, vabastades oma meeskonna keerukamateks ülesanneteks.

Mittejärjepidev kasutaja kaasamine

Kasuta intelligentsed vestlusrobotid, et säilitada järjepidevaid ja isikupärastatud interaktsioone kõigil kliendi puudutuspindadel.

Piiratud vestluse ülevaade

Saavuta väärtuslik analüütika vestlustest, et mõista reaalajas kliendi vajadusi, eelistusi ja meeleolu.

DIY LLM-i ja vestlusrobotite lahenduste riskid

Poeriiulitelt saadavad demo- ja kodused katsed satuvad tihti samadesse takistustesse. Me ehitame juba esimesest päevast neid vältima.

Keelte napp arusaamine

Halvasti treenitud mudelid võivad päringuid valesti mõista, mis põhjustab ebatäpseid või asjatuid vastuseid.

Turvalisuse ja privaatsuse riskid

Vestlusandmete väär käitlemine võib viia nõuetele mittevastavuse ja andmete lekkimiseni.

Ettearvamatud rakenduskulud

Ebatõhus disain või optimeerimise puudumine võib kulutusi suurendada üle eelarve piires.

Levinud küsimused

Poeriiulifunktsioon vastab üldise teadmega. Kohandatud süsteem on peenhäälestatud teie ärisaladustel, suudab toime tulla keerukate dialoogide ja kavatsuste äratundmisega ning on otse integreeritud teie olemasolevatesse rakendustesse, mitte ei ole lisatud vidinana.

Rakendame RAG arhitektuure, et iga vastus põhineks teie tegelikul sisul, mitte väljamõeldistel, ning konteksti säilitamist, et vestlus jääks täpseks mitme pöörde vältel.

Ehita custom liidesed veebis, mobiilil, WhatsAppis, Slackis ja MS Teamsis ning vajadusel laiendame ka heli- ja multimodaalseid liideseid, kasutades Dialogflow, Rasa või täielikult kohandatud lahendusi.

Jah — integreerime LLMid olemasolevatesse rakendustesse ilma täieliku ümberehitamiseta, ühendades need teie praeguste süsteemide ja andmetega, mitte asendades neid.

Suheluse muutmine LLM-ide ja juturobotitega

Mida me tegelikult ehitame