Как LLM и генеративный ИИ меняют голосовые технологии

В последние годы технологии разговорного искусственного интеллекта (ИИ) и виртуальных помощников активно развиваются. Благодаря возможностям генеративного ИИ, эти технологии обещают изменить пользовательский опыт и станут предпочтительным каналом коммуникации в ближайшем будущем.

Новые тенденции и расширение возможностей

Согласно научной статье научной статье Аннет Джамп, прогнозируется, что в течение ближайших пяти лет голос станет основным пользовательским интерфейсом для 60% взаимодействий. Это изменение откроет новые возможности для различных сфер, таких как продажи, подбор персонала и управление корпоративными базами знаний. Источник: Gartner

Одним из ключевых выводов является то, что комбинированный ИИ, который предполагает использование нескольких новых технологий, может открыть новые ценности и возможности. С помощью базовых моделей, генеративного ИИ и быстрого проектирования на основе промтов, лидеры IT-продуктов могут улучшить функциональность диалоговых решений искусственного интеллекта и виртуальных помощников. Эти процессы могут привести к расширению проактивного реагирования на запросы от ИИ, прогнозированию данных и поддержке в режиме реального времени.

Влияние генеративного ИИ на рынок диалогового ИИ изучается в научной статье Габриэле Ригона и его коллег. Они подчеркивают, что технология GenAI позволит AI-аватарам поддерживать 70% цифровых и маркетинговых коммуникаций к 2025 году. Кроме того, к 2026 году 50% программного обеспечения для диалогового ИИ будет включать возможности проактивного искусственного интеллекта.

Растущий уровень интеллекта виртуальных помощников становится все более заметным. Благодаря интеграции GenAI, виртуальные помощники переходят на экспертный уровень, выполняя такие задачи, как обобщение информации, ее поиск, а также генерация разнообразных креативных ответов.

Применение генеративного ИИ в создании голосовых роботов

Компания КВИНТ, занимающаяся разработкой голосовых роботов для автоматизации бизнес-звонков, уже имеет обширный опыт использования моделей NLU, основанных на намерениях, и теперь внедряет в своих роботов prompt-engineering и LLM. Эти технологии позволили улучшить разговорные способности виртуальных помощников, сделав их более умными и привлекательными.

На данный момент мы используем prompt-engineering для автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы, планирования встреч и ускорения обучения модели NLU. Этот подход играет ключевую роль в точной настройке наших виртуальных помощников. Тщательно разрабатывая подсказки и предоставляя конкретные инструкции, мы обучаем наши модели генерировать ответы, соответствующие бизнес-целям наших клиентов.

Применение LLM при разработке виртуальных помощников также позволило нам персонализировать пользовательский опыт. Обучая наши модели на больших наборах данных, мы можем улавливать нюансы различных отраслей и адаптировать голосовых роботов. Такой уровень персонализации повышает актуальность и точность информации, предоставляемой голосовыми агентами КВИНТ.

Кроме того, LLM позволил нашим роботам обрабатывать сложные запросы и точнее понимать намерения пользователей. Это привело к повышению удовлетворенности клиентов и снижению необходимости вмешательства человека в поддержку пользователей.

Вывод

Внедрение больших языковых моделей в разработку виртуальных помощников изменило правила игры для КВИНТ. Используя возможности prompt-engineering и LLM, мы можем создавать интеллектуальных голосовых роботов, которые действительно улучшают пользовательский опыт. Поскольку диалоговый ИИ продолжает развиваться, мы рады исследовать новые возможности и расширять границы того, чего могут достичь наши виртуальные ассистенты.