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.