Как работают GPT службы поддержки? Могут ли отвечать лучше человека?
Всем нам надоели службы поддержки, где нужно выбирать из кучи пунктов и только в самом конце, система дает позвать оператора. С началом эпохи нейросетей, есть надежда, что вопросы будут решаться быстрее. Посмотрим, какие возможности есть на данный момент.
О чем статья?
В статье мы рассмотрим, как можно из нейросетей и скриптов слепить современный бот поддержки, который будет и быстро понимать ход беседы, и отвечать как адекватный человек, а не робот.
Каким должен быть нормальный бот поддержки?
Смотря, как со стороны клиента, так и со стороны бизнеса, вроде как понятно, каким должна быть техническая поддержка:
- Основное - быстро решать проблему, но это очень обобщенно;
- Отсутствие ожидания ответов оператора и таких моментов типа "ожидайте, разбираемся";
- Отсутствие долгой цепочки действий со стороны клиента, чтобы прийти к решению задачи;
- Высокий уровень компетенции поддержки для решения разносторонних запросов;
- не должна подвергаться человеческому фактору: это как ошибки в работе, так и грубость в общении;
Если смотреть с точки зрения бизнеса, то бот должен еще увеличивать вероятность покупки пользователем.
Можно ли обеспечить все эти функции на современном этапе развития нейросетей?
При всем понимании, какой должна быть поддержка, просто на скриптах и живых операторах, проблем полно. И, судя по всему, мы пришли к тому уровню развития, когда можно сделать полностью нейросетевую поддержку.
Тот же ChatGPT легко поймет суть вопроса исходя из обычного текстового сообщения, у него отсутствует человеческий фактор, а в связке с бд компании и загруженными скриптами общения, получается отлично. Но, чтобы это все сделать, надо немного покопаться и разобраться.
Структура нейросетевого бота поддержки изнутри
Предварительно мы видим, что можно сделать gpt поддержку, и теперь почти готовы разобраться, из чего же она состоит.
Для того, чтобы точнее понять, как решить задачу, надо придумать конкретную задачу. Давайте ее придумаем, чтоли:
К примеру, у нас сеть салонов красоты из 1000 точек. Получается, что у нас в поддержку идет гора обращений в день (30 тыс.) и это нужно учесть в себестоимости нашего бота поддержки. Поддержка должна консультировать клиентов по услугам, мастерам, адресам, а так же говорить о свободных слотах и записывать через систему Yclients. Помимо этого, при нестандартных вопросах, система все же передает запрос оператору (жалобы или что-то такое).
Техническая часть
Теперь нам надо понять, какие технологии нам надо использовать, чтобы все работало быстро и не жрало денег. Ну и вообще чтобы работало.
Какая нейросеть для общения
Первая мысль, конечно же chatgpt. Но давайте посчитаем, при модели gpt-4o-mini, считая 500 знаков на человека, будет уходить 0,3 рубля. Умножаем это на 30 тыс. пользователей в день. Получается: 9000 рублей в день.
Для сети из 1000 салонов может и нормально, но мы рассмотрели вариант нейросетей, которые можно установить локально на сервер компании, одну из них: Mistral, Qwen, DeepSeek-Coder, Mixtral, Llama 3.1.
В данном случае пользование нейросетью будет бесплатным, но надо будет платить за аренду сервера (или покупку), но выходит сильно дешевле.
Хотя для небольших объемов запросов, подойдет и ChatGPT.
База данных
Для того, чтобы нейросеть давала клиенту правильные ответы, подключаем нейросеть к базе данных компании через API crm-системы, либо напрямую к базе, если она лежит на сервере.
Так она сможет видеть перечень услуг, цены, сотрудников и другое.
Как нейросеть будет общаться с клиентом
Прописываем в технический промпт для нейросети примеры общения с клиентом, нужные скрипты общения.
Технический промпт: это основные принципы общения, которые позволяют нейросети держаться этикета и принципам продаж конкретной компании.
Интеграции
Для того, чтобы нейросеть могла видеть свободные окна для записи и записывать клиентов на процедуры, нам нужно подключить нашего бота к системе записи через API, в данном случае это Yclients.
Пример чата с нейросетевой поддержкой
Теперь рассмотрим, как на конкретный запрос клиента система будет реагировать.
Клиент: Какие у вас есть уходовые процедуры для волос?
Запрос уходит в языковую модель, она в свою очередь формирует запрос в базу данных и отвечает, учитывая технический промпт.
Поддержка: У нас есть ламинирование волос и кератиновое восстановление *взято из бд
Подскажите, на какой адрес вас записать?
*взято из технического промпта, указывающего, что бот должен проявлять инициативу по записи
Клиент: Запишите на Арбат в понедельник на 15 часов на ламинирование
Запрос уходит в языковую модель, она распознает, что клиента нужно записать на процедуру. Модель обращается в базу данных и ищет идентификатор салона, название которого содержит слово "арбат" и отправляет его в скрипт. Так же модель определяет, какая дата будет в понедельник. И таким образом обрабатывает все данные и отправляет их в скрипт для дальнейших операций.
Далее скрипт обращается через API в Yclients и проверяет, доступен ли слот, который запрошен от модели. Допустим он доступен.
Поддержка: Уважаемая X, записали вас на процедуру ламинация волос на понедельник, 20 марта в 15:00 по адресу Арбат, 14.
Модель, получив информацию от скрипта, пишет ответ клиенту. Для формирования ответа модель обращается в технический промпт. Там указано в том числе, какую информацию нужно писать клиенту при подтверждения записи. Но текст не фиксированный, указаны просто основные данные.
Выше мы разобрали простой вариант такого взаимодействия нейросеть-клиент, но вообще в такие системы можно очень много чего интегрировать. Все, что предоставляет Api и любые скрипты.
Что мы по итогу решили?
- Мгновенное понимание сути запроса
- Общение, как с живым человеком
- Автоматическая запись на процедуры
- Отсутствие человеческого фактора
- Снижение расходов на живых операторов
Мы в KolerskyAI уже сделали гору собственных проектов на основе нейросетей, так что и боты поддержки теперь делаем, пишите в тг или на почту mail@kolersky.com
А ниже наша первая статья о ChatGPT, прошло всего 2 года, но ответы старого GPT из 2023 уже кажутся смешными, а картинки жутко кривыми=)