Цель:
Разработка интеллектуального помощника, способного оперативно и точно отвечать на клиентские запросы, используя глубокие знания о предоставляемых услугах.
Задача:
Создать нейро-консультанта, обученного на базе знаний компании, который обеспечивает:
- Полноту и релевантность ответов.
- Возможность поддержания диалога.
Вводные данные:
- База знаний компании, включающая детализированную информацию о предоставляемых услугах.
- Контрольные вопросы для тестирования качества ответов.
Выходные данные:
Виртуальный помощник, способный:
- Отвечать на вопросы клиентов с высокой точностью.
- Вести диалог для уточнения запросов.
- Обеспечивать быстрые ответы через веб-интерфейс.
Интеграция и интерфейс:
- Реализация диалогового режима через LangChain (ConversationalRetrievalChain, LCEL).
- Создание веб-интерфейса с использованием Streamlit.
Оптимизация:
- Использование режима stream OpenAI для ускорения реакции нейро-консультанта.
- Внедрение дополнительных тестов через ipywidgets в Jupyter Notebook.
- Перенос алгоритма в VSCode и создание Docker-контейнера для удобного развертывания.
Достижения и метрики
- Точность ответов: 0.88 (по трехбалльной шкале от -1 до 1) на выборке из 512 контрольных вопросов.
- Оптимизации:
- Добавлена фильтрация по услугам для релевантности.
- Реализован синонимический словарь для улучшения качества ответов.
- Диалоговый режим обеспечивает корректные запросы через OpenAI.
Технологический стек
- API и фреймворки:
- OpenAI API, LangChain, Streamlit, FastAPI.
- Инструменты и среды:
- VSCode, ipywidgets, Google Colab, Docker.
Результат
Разработанный нейро-консультант предоставляет точные и быстрые ответы клиентам, улучшая качество обслуживания и снижая нагрузку на сотрудников. Благодаря высокой адаптивности системы, она может быть интегрирована в бизнес-процессы заказчика и масштабирована для дальнейшего применения.
