Платформа Voximplant представляет бета-версию Avatar, готового универсального NLP-решения для автоматизированного общения, которое действительно работает. 

Мы рады сообщить о запуске бета-версии Avatar – NLP-решения, которое интегрировали в платформу Voximplant.

Сфокусируйтесь на бизнес-логике с помощью платформы

С помощью Avatar вы можете легко интегрировать NLP в общение с клиентами, выйти на рынок быстрее и с меньшими затратами. Больше не нужно одновременно работать с несколькими провайдерами, прописывать сложную логику и мучаться с интеграциями, чтобы все заработало. 

Вам также не придется пересылать персональные данные клиентов между провайдерами, что особенно важно в эпоху GDPR.

Мы собрали на платформе все, что вам нужно: 

  • Синтез и распознавание речи для связи аудиопотоков с диалоговой системой
  • Алгоритм машинного обучения для ботов
  • Телефонию, чтобы обрабатывать звонки
  • Вебхуки для связи с вашей CRM

Берем на себя поддержку и масштабирование инфраструктуры, чтобы вы могли сосредоточиться на клиентском опыте.

Используйте современные модели машинного обучения

Некоторые провайдеры предлагают устаревшие модели машинного обучения. Бывает так, что во время разговора с устаревшим ботом клиент оказывается «запертым» в ветке разговора.  

Представьте ситуацию: клиент звонит в поддержку банка, чтобы перевести деньги с одного счета на другой. Во время разговора клиент хочет убедиться, что у него достаточно денег на карте и сумма перевода не превышает баланс. Устаревший бот не сможет переключиться на новую задачу, и клиент так и не переведет деньги. 

Avatar натурально имитирует человеческое общение и может легко переключиться на новую задачу, если клиент меняет тему разговора.

Создавайте сложную логику диалога с помощью JS

Раньше, чтобы создать умного бота, нужно было разбираться в телекоммуникациях, владеть навыками разработки ПО и машинного обучения. Avatar упрощает эту задачу и позволяет разработчикам с минимальным знанием JavaScript создавать «умных» ботов.

Как это работает:

  1. Классифицируем намерения: Avatar распределяет услышанные фразы согласно заранее прописанным намерениям.
  2. Извлекаем информацию: достаем из речи числа и даты, чтобы затем преобразовывать информацию в машиночитаемые данные.
  3. Обрабатываем сценарий: информация переходит в сценарий, где Avatar определяет, как ответить на вопрос, и нужно ли запрашивать информацию из CRM.

Отлаживайте и улучшайте нейросеть в текстовом режиме

Машинное обучения не идеально. Боты иногда будут ошибаться. Но вы можете улучшать модель с помощью записей разговоров с клиентами. 

С небольшими корректировками модель со временем начнет работать лучше. Наши механизмы машинного обучения работают на современных сетях-трансформерах, которые специально дообучили на разговорных данных.

Создайте бота за пять шагов

  1. Зайдите в аккаунт на платформе. Если у вас еще нет аккаунта, вы можете зарегистрироваться по ссылке.
  2. Создайте нового бота. Перейдите в раздел «Avatars», создайте и назовите своего бота . После этого вы получите пустого бота с базовыми сценариями и намерениями.
  3. Добавьте намерения под каждый сценарий. Добавьте несколько вариантов одного запроса. Также добавьте ответы для этих запросов.
  4. Создайте сценарий диалога. Настройте готовый шаблон диалога под вашу задачу.
  5. Интегрируйте сценарий с платформой. Настройте интеграцию под себя или используйте готовое решение.

Вот и все! Более подробную инструкцию смотрите в документации, она доступна на английском языке.

Оставляйте отзывы в «Телеграме»

Тестируйте новый продут и оставляйте отзывы в «Телеграме». Так вы внесете свой вклад в разработку продукта. Ваше участие и обратная связь помогут нам подготовить лучшую версию к публичному запуску продукта.