Enamik ettevõtteid kasutab LLM-e üldiste tööriistade kaudu — ja saab üldisi tulemusi. Tegelik eelis tuleb siis, kui keelereeglid integreeritakse toodetesse ja töövoogudesse, mis on kohandatud teie andmete, loogika ja kasutajate jaoks.
Kohandatud vestluslik tehisintellekt, mis läheb tavapärastest vestlusrobotitest kaugemale — käsitledes keerukaid dialooge, kavatsuste äratundmist ja konteksti säilitamist, integreerituna teie olemasolevatesse rakendustesse ilma täielike ümbertegemisteta.
Kohandatud vestluslik tehisintellekt
Tavapärastest vestlusrobotitest kaugemale — keerukate dialoogide, kavatsuste äratundmise ja kogu vestluse konteksti säilitamine, mitte ainult üksikvastustele.
Integreeritud teie süsteemi
Me integreerime LLM-id teie olemasolevatesse ärirakendustesse ilma täielike ümbertegemisteta ning täpsustame mudeleid teie ärisaladustelandmete alusel täpsemate ja brändile vastavamate tulemuste jaoks.
RAG-põhine, mitme kanali lahendus
RAG-arhitektuurid põhinevad iga vastuse teie tegelikul sisul. Vajadusel laiendame hääle ja multimodaalsete liideste toele kõigis kanalites, mida teie kliendid kasutavad.
Iga kiht valitud vastavalt kasutusjuhule — võimekuse, latentsuse, hinna ja privaatsusnõuete järgi — mitte ühegi vaikimisi virna rakendamine kõikjal.
GPT-4o, Claude, Gemini, Llama 3, Mistral�a0— valitud vastavalt kasutusjuhule võimekuse, latentsuse, hinna ja privaatsusnõuete järgi.
LangChain, LlamaIndex�a0— agendi töövood, mitmeastmeline mõtlemine ja RAG-torustikud.
Pinecone, Weaviate, pgvector�a0— semantilised otsingud ja teadmiste leidmine.
Dialogflow, Rasa�a0— ning kohandatud liidesed veebile, mobiilseadmetele, WhatsAppi, Slacki ja MS Teamsi jaoks.
Whisper�a0kõnest tekstiks; ElevenLabs, Azure Speech�a0häälte sünteesiks.
AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Vertex AI — turvaline, skaleeritav mudelite majutamine koos ettevõtte jälgimisvõimalustega.
Enamik meeskondi jõuab samale murdepunktile: tugijärjekorrad, mis pidevalt kasvavad, ebajärjekindel kaasatus kõikides kanalites ning vestlused, mis pärast sulgemist annavad vähe või üldse mitte rakendatavaid teadmisi. Korrektselt üles ehitatud LLM-süsteem suudab üheaegselt kõrvaldada kõik kolm puudujääki — aidates meeskondadel tuge skaleerida, pakkudes järjepidevamaid kogemusi ja muutes vestlused väärtuslikeks ärilisteks teadmisteteks.
Käsitsi klienditugi
Automatiseerige korduvad kliendipäringud ja pakkige kohest tuge, vabastades oma meeskonna keerukamate ülesannete jaoks.
Järjepidevuse puudumine kasutajate kaasamisel
Kasuta nutikaid vestlusroboteid, et säilitada järjepidevaid ja isikupärastatud suhtlusi kõigis kliendi kokkupuutepunktides.
Piiratud vestluslikud teadmised
Saavuta väärtuslikke analüüse vestlustest, et mõista klientide vajadusi, eelistusi ja meeleolu reaalajas.
Väljaspool keele mõistmise puudulikkus
Hästi väljaõppeta mudelid võivad päringuid valesti tõlgendada, mille tulemusena antakse ebatäpseid või asjatuid vastuseid.
Turvalisuse ja privaatsuse riskid
Vestlusandmete vale käsitlemine võib viia nõuete rikkumiseni ja andmete lekkimiseni.
Ettearvamatud rakenduskulud
Ebakõlblik disain või optimeerimise puudumine võib kulusid suurendada algsetest eelarvetest oluliselt üle.
Poeriiulilt võetud tööriist annab vastuseks üldisi teadmisi. Eritellimusel süsteem on treenitud sinu ärisaladustel, suudab käsitleda keerukaid dialooge ja kavatsuste äratundmist ning on otse integreeritud sinu olemasolevatesse rakendustesse, mitte lihtsalt lisatud vidinana.
Rakendame RAG- arhitektuure, et iga vastus põhineks sinu tegelikul sisul, mitte poleks leiutatud, ning konteksti säilitamist, nii et vestlus jääks mitu ringi täpseks.
Loome eritellimusel liideseid veebis, mobiilis, WhatsAppis, Slackis ja MS Teamsis, samuti vajadusel hääle ja multimodaalsete liideste jaoks, kasutades Dialogflow, Rasa või täielikult eritellimusel lahendusi.
Jah — integreerime LLM-e olemasolevatesse rakendustesse ilma täieliku ümbertegemiseta, ühendades need sinu praeguste süsteemide ja andmetega, mitte asendades neid.
