无需培训即可产生情景与人性兼具的客户对话

  • 通过准确的查询识别、保留对话历史记录以及跨渠道的无缝上下文切换来解决客户对话中断的问题，Orchestrator LLM 将客户满意度提高了 60%
  • Orchestrator LLM 了解客户意图，无需手动培训即可触发相应的工具，从而将运营成本降低了 60％

 

生成式人工智能 (AI) 客户服务自动化领域的全球领导者 Yellow.ai 今天推出了 Orchestrator LLM，这是业界首创的代理模式，可在进行个性化、情境化对话的同时决定最合适的下一步行动。通过保留上下文，生成式 AI 代理模型可以更快、更准确地解决问题，从而使客户满意度提高了 60% 以上。

传统聊天机器人，通常缺乏情境感知和对过去互动的记忆，可能导致对话不连贯，让客户不满意。这些限制，源于其处理超出程序响应的查询的能力有限；而能力有限，源于对意图和话语的培训不足。但是，随着大型语言模型 (LLM) 的出现，在自动化客户体验中增强个性化，变得越来越可行。引领这项创新，Yellow.ai 的 Orchestrator LLM 通过以下方式直接应对了这些挑战：

  • 通过高级的上下文切换功能，增强客户体验： Orchestrator LLM 在上下文切换方面表现出色，可进行闲聊，确保查询之间的平稳过渡，提供连贯流畅的用户体验。它巧妙地分析对话，识别多种意图并维护上下文，引导用户实现主要目标，同时尽量减少突然结束的情况。Orchestrator LLM 通过将过去的互动保留在记忆窗口中并重新审视原始查询，让展开的对话更全面、更像人类。
  • 零培训，实现最大运营效率：Orchestrator LLM 无需事先培训，即可提供针对客户需求量身定制的最佳解决方案。它实时决定如何激活适当的代理工作流程或对话流程，以响应用户的请求。例如，此模型可以立即确定是从知识库检索信息、启动新的对话流程还是升级到在线客服，同时保留对话的上下文。这种流程简化，显著降低了60％的运营成本，并将代理生产率提高了 50％。

"释放  LLM的全部潜力，需要强大的协调框架。我们的 Orchestrator LLM 是中央集成中心，可与各种 AI 工具和后端系统无缝协作，以提供更具凝聚力和个性化的客户体验。" Yellow.ai 首席执行官兼联合创始人 Raghu Ravinutala 说。 "此次发布，进一步凸显了我们对开发多个内部 LLM 的承诺，并推动了我们的使命，即通过 AI 优先的解决方案来自动提供类人体验，重新定义客户服务领域。"

"Orchestrator LLM 可以真正彻底改变客户服务行业。它预测客户需求并提供即时相关响应的能力，有助提高客户忠诚度和运营效率。" Waste Connections 首席信息官 Eric Hansen说。

Yellow.ai 在为不同的客户服务用例开发多个内部 LLM 方面，取得了长足的进步。此公司不但推出了用于零设置、以目标为导向的对话、总结和问答解答的 YellowG LLM，还推出了印度尼西亚首款以超过 11 种地区语言提供客户支持的模型 Komodo-7B。这些 LLM 的幻觉率 (hallucination rate) 低于 1%，平均响应时间为 0.6 秒，旨在满足企业设定的严格标准，确保安全、精确和个性化的客户互动。此外，此公司已成功为各大企业部署了 150 多个生成式 AI 机器人，展示了其强大的生成式 AI 功能，并专注于为客户服务提供 AI 优先解决方案。