🤖 Das Zeitalter der KI: Wie Chatbots den Kundensupport revolutionieren
Wir betreten das Zeitalter der KI und erleben eine Transformation in der Art und Weise, wie wir den Kundensupport und Code generieren. Von Deep Learning über Large Language Models (LLMs) bis hin zu generativer KI hat KI die Macht, fast alles zu transformieren. KI war jedoch nicht immer so allgegenwärtig. Die ersten KI-Tools hatten erhebliche Einschränkungen, und die ersten Chatbots waren beispielsweise regelbasiert, was bedeutet, dass sie auf vordefinierten Regeln oder Skripten basierten. Dies beschränkte ihre Kapazität erheblich auf das, was ihnen zugeführt wurde.
🤖 Die Evolution von Chatbots
KI-basierte Chatbots haben seitdem einen langen Weg zurückgelegt. Sie nutzen Fortschritte in den Fähigkeiten des maschinellen Lernens und des Deep Learnings, um das Verständnis natürlicher Sprache zu verbessern. Mit der Einführung von LLMs erleben wir eine neue Evolution. Large Language Models verwenden massive Datenmengen und eine Kombination aus Deep-Learning-Algorithmen, neuronalen Netzen und Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung, um menschenähnliche Antworten auf Anfragen zu generieren.
🤖 Watson X Assistant: Eine Conversational AI-Plattform
Lassen Sie uns zeigen, worüber wir sprechen, mit Watson X Assistant, einer Conversational AI-Plattform, die entwickelt wurde, um AI-basierte Chatbots zu erstellen und bereitzustellen. Mit der Einführung von generativer KI arbeitet Watson X Assistant daran, Benutzererfahrungen zu transformieren und intelligentere, menschenähnliche Antworten zu liefern.
🤖 Nutzung von Neural Seek mit Watson X Assistant
Heute zeigen wir Ihnen, wie Sie Neural Seek nutzen können, ein Suchsystem für die natürliche Sprachgenerierung, das mit Watson X Assistant integriert wird. Zunächst müssen wir Watson X Discovery einrichten, wo unsere Daten gespeichert werden. Lassen Sie uns als Beispiel Roboterstaubsauger-Handbücher verwenden und in "Verbessern und Anpassen" gehen, um es zu testen.
🤖 Verbesserung unserer Antworten mit Neural Seek
Lassen Sie uns fragen: "Wie wechsle ich den Filter?" Die Antwort, die wir erhalten, ist nicht großartig, also versuchen wir, eine andere Frage zu stellen: "Wie oft sollte ich das Wischtuch wechseln?" Diesmal beantwortet es die gestellte Frage überhaupt nicht. Um unsere Antworten zu verbessern, richten wir Neural Seek ein, um mit Discovery und Assistant zu arbeiten.
🤖 Einrichten von Neural Seek
Jetzt gehen wir zur Seite der Ersteinrichtung, um unsere Erweiterung weiter zu optimieren. Wir haben bereits die anfänglichen Informationen hier vorausgefüllt, wie worüber wir sprechen, und wir haben uns auch mit Watson Discovery verbunden. Dann kam in der "Über"-Sektion dieser Absatz von selbst. In "Anpassen" sehen wir im Wesentlichen, wie es aussehen sollte und ob wir uns neuere oder ältere Dokumente ansehen sollten.
🤖 Generieren von Fragen mit Q&A
Jetzt werden in Q&A tatsächlich alle unsere Dokumente betrachtet und es werden einige Fragen generiert, um unsere Aktionen in Watson X Assistant zu starten. Es sagt also, dass wir basierend auf diesen Daten denken, dass die Leute diese Fragen stellen werden.
🤖 Integration von Neural Seek mit Watson X Assistant
Klicken Sie jetzt auf die Registerkarte "Integrieren". Merken Sie sich hierbei Ihren API-Schlüssel und laden Sie Ihre benutzerdefinierte Open-API-Datei herunter. Öffnen Sie nun die Integrationsseite in Watson X Assistant und klicken Sie auf "Benutzerdefinierte Erweiterung erstellen". Befolgen Sie die Schritte, um Ihre Open-API-Datei zu importieren, und klicken Sie auf "Fertig". Scrollen Sie nun nach unten und klicken Sie auf "Hinzufügen" auf Ihrem Neural Seek-Kachel, um die Erweiterung hinzuzufügen. Befolgen Sie die Schritte, um die Authentifizierung für Neural Seek einzurichten. Für den Authentifizierungstyp stellen Sie sicher, dass er auf API-Schlüssel-Authentifizierung eingestellt ist und fügen Sie Ihren Neural Seek-API-Schlüssel aus früher in das angegebene Feld ein. Klicken Sie auf "Fertigstellen".
🤖 Hinzufügen von Neural Seek zu unserem Dialog
Jetzt, da wir unsere Neural Seek-Erweiterung eingerichtet haben, fügen wir sie unserem Dialog hinzu. Erstellen Sie zunächst eine neue Aktion. Als nächstes erstellen wir eine Aktion und starten schnell mit einer Vorlage, bevor wir unseren Neural Seek-Starterkit hinzufügen, den wir gerade generiert haben. Hier sehen Sie unsere Neural Seek-Suchaktion. Wir müssen sie konfigurieren, damit Sie sehen können, dass sie all diese Informationen für uns generiert hat. Wir müssen unsere Erweiterung bearbeiten, die von uns erstellte Erweiterung auswählen und für die Operation möchten wir eine Antwort von Neural Seek suchen. Für Parameter setzen wir "Frage" gleich "Abfragetext". Klicken Sie auf "Anwenden" und speichern Sie dann die Aktion.
🤖 Verwendung von Neural Seek zur Verbesserung unserer Antworten
Jetzt möchten wir zu "Keine Aktion passt" gehen, was bedeutet, dass, wenn wir keine der Phrasen mit etwas übereinstimmen können, das wir in Watson X Assistant eingerichtet haben, es zu Neural Seek gehen und diese Antwort für uns aus Discovery abrufen wird. Lassen Sie uns den vorausgefüllten Text entfernen, sodass dies im Grunde genommen der "alles andere"-Knoten ist. Gehen Sie nun zu einer Unteraktion und gehen Sie zu Neural Seek-Suche, bevor Sie auf "Anwenden", "Speichern" und "Vorschau" klicken.
🤖 Die Kraft der generativen KI
Lassen Sie uns fragen: "Was ist ein X Assistant? Wie wechsle ich den Filter?" Es geht zu Neural Seek und hier sehen Sie die Antwort, die es generiert hat. Um den Filter zu wechseln, öffnen Sie die Filtertür, entfernen Sie den Filter, indem Sie den Griff greifen, schütteln Sie Schmutz ab, setzen Sie den Filter wieder ein und schließen Sie die Filtertür. Ersetzen Sie den Filter alle zwei Monate. Dies ist eine wirklich gute und genaue Antwort.
🤖 Fazit
Wie wir gesehen haben, kann Neural Seek Ihren Chatbots helfen, Gespräche genauso gut wie jeder Mensch zu führen, und das liegt an seinen generativen KI-Fähigkeiten. Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie generative KI mit Watson X Assistant nutzen können, besuchen Sie bitte die Watson X Assistant-Seite.
Pros
- KI-basierte Chatbots können den Kundensupport effizienter und effektiver als Menschen bewältigen.
- Large Language Models verwenden massive Datenmengen und eine Kombination aus Deep-Learning-Algorithmen, neuronalen Netzen und Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung, um menschenähnliche Antworten auf Anfragen zu generieren.
- Neural Seek kann dazu beitragen, die Genauigkeit von Chatbot-Antworten zu verbessern.
Cons
- KI-basierte Chatbots können komplexe oder nuancierte Kundenanfragen möglicherweise nicht so gut wie Menschen bewältigen.
- Die Verwendung von KI im Kundensupport kann zu einer Entfremdung der Kunden führen.
