روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي لا يعمل؟ 6 حلول فعّالة

في هذا المقال:

• الحل 1: مصدر معرفة روبوت الدردشة للدعم الفني غير مكتمل أو قديم
• الحل 2: التدفق لم يُختبر قط مقابل الصياغة الحقيقية
• الحل 3: حد التحويل مضبوط بشكل خاطئ
• الحل 4: نموذج الذكاء الاصطناعي ضعيف القدرات أمام الأسئلة التي تتلقاها
• الحل 5: التغطية اللغوية لا تتطابق مع عملائك
• الحل 6: لا أحد يراجع ما يخطئ فيه الروبوت

معظم الفرق تُعدّل روبوت الدردشة للدعم الفني بالذكاء الاصطناعي مرة واحدة، ثم تراه يعمل بشكل جيد في الأسابيع الأولى، فتتوقف عن الاهتمام. ثم تتصاعد عمليات التحويل، ويبدأ العملاء في تكرار أنفسهم، ولا يستطيع أحد تحديد السبب بدقة، لأن لا أحد نظر إلى ما يفشل فعلاً.

الحل 1: مصدر معرفة روبوت الدردشة للدعم الفني بالذكاء الاصطناعي غير مكتمل أو قديم

هذا هو السبب الأكثر شيوعاً على الإطلاق، والأسهل في التحقق. روبوت الدردشة يعرف فقط ما تحتويه مصادر المعرفة المتصلة به. إذا تغير منتج، أو حُدثت سياسة، أو أُطلقت ميزة جديدة ولم يتم تحديث محتوى المصدر بها، فسيقدم الروبوت الإجابة القديمة بثقة.

استخرج قائمة الأسئلة التي يخطئ فيها الروبوت أكثر من غيرها وتحقق من كل سؤال مقابل محتوى المصدر الفعلي. إذا كانت المعلومة مفقودة تماماً من المصدر، فهذه فجوة في النطاق. إذا كانت موجودة في المصدر ولكن الروبوت لا يزال يخطئ، فقد يكون المحتوى نفسه سيئ التنظيم، أو مدفوناً، أو مناقضاً له في مكان آخر من نفس المصدر.

على سبيل المثال، تحديث صفحة التسعير الذي يغير عدد المقاعد المضمنة في إحدى الباقات سيكسر بصمت كل إجابة لروبوت الدردشة حول تلك الباقة حتى يقوم شخص ما بتحديث مصدر المعرفة لمطابقتها.

الحل 2: التدفق لم يُختبر قط مقابل الصياغة الحقيقية

التدفق الذي يُبنى ويُختبر فقط بأسئلة اختبارية مرتبة جيدة الصياغة يتصرف بشكل مختلف عن ذلك الذي يُختبر مقابل كيفية كتابة العملاء فعلاً. الأسئلة الحقيقية أقصر، وأقل رسمية، وغالباً ما تفتقر إلى سياق تتضمنه أسئلة الاختبار المرتبة.

استخرج عشرين رسالة حقيقية من العملاء من سجل التذاكر الخاص بك، وكلما كانت أكثر فوضوية كان أفضل، واختبر التدفق يدوياً من خلالها. دوّن كل موضع تكون فيه الإجابة خاطئة، أو غير مكتملة، أو صحيحة تقنياً لكنها مربكة. هذا التمرين الواحد عادةً ما يكشف مشكلات حقيقية أكثر من أسبوع كامل من المقاييس الإجمالية.

إذا كان فريقك يعتمد أيضاً على مساعد الإجابات بالذكاء الاصطناعي لصياغة ردود الوكلاء، فإن نفس مشكلات مصدر المعرفة التي تعطل روبوت الدردشة ستظهر هناك أيضاً، لأن كلتا الميزتين تستندان إلى نفس المحتوى الأساسي.

هل أنت جاهز للارتقاء بعملك؟

جرّب LiveAgent مجانًا واكتشف الفرق بنفسك.

طلب عرض تجريبي تجربة مجانية 30 يومًا

الحل 3: حد التحويل مضبوط بشكل خاطئ

يتيح لك روبوت الدردشة من LiveAgent تحديد حد أدنى لعدد ردود الذكاء الاصطناعي قبل أن يصبح التحويل إلى بشري متاحاً، أو ترك وكيل الذكاء الاصطناعي يقرر متى يحوّل من تلقاء نفسه. إذا ضبطت هذا الإعداد بشكل خاطئ في أي من الاتجاهين، فسيبدو كمشكلة أداء عندما تكون في الواقع مشكلة تكوين.

إذا جعلت الحد مرتفعاً جداً، يعلق العملاء في دورة من ردود الروبوت غير المفيدة قبل أن يتمكنوا من الوصول إلى شخص بشري. إذا جعلته منخفضاً جداً، يحوّل الروبوت أسئلة كان بإمكانه التعامل معها، مما يضخم معدل التصعيد ويهدر وقت الوكلاء على طلبات لم تكن تحتاج إلى بشري من الأساس.

راجع هذا الإعداد جنباً إلى جنب مع بيانات التصعيد الفعلية الخاصة بك، وليس مرة واحدة فقط عند الإعداد. ما كان مناسباً لحجم تذاكر أصغر أو مجموعة أضيق من الأسئلة قد يحتاج إلى تعديل مع توسع نطاق روبوت الدردشة الخاص بك.

الحل 4: نموذج الذكاء الاصطناعي ضعيف القدرات أمام الأسئلة التي تتلقاها

ليست كل نماذج الذكاء الاصطناعي تتعامل مع الأسئلة متعددة الأجزاء أو الغامضة بنفس الكفاءة. النموذج الذي يتعامل مع استفسارات الأسئلة الشائعة البسيطة بشكل جيد قد يبدأ بالفشل بمجرد أن يطرح العملاء أسئلة متعددة الطبقات تتطلب ربط معلومتين أو ثلاث معاً.

من الجدير التحقق من هذا أخيراً، وليس أولاً. ترقية النموذج لن تصلح مصدر معرفة غير مكتمل أو تدفقاً غير مُختبر، والفرق التي تقفز مباشرة إلى تغيير النموذج غالباً ما تجد نفس الإخفاقات مستمرة لأن المشكلة الحقيقية لم تكن في النموذج أبداً. بمجرد أن يصبح مصدر المعرفة والتدفق متينين، إذا كانت أسئلة التفكير المعقد لا تزال تفشل، فهنا يبرر النموذج الأقوى تكلفته. ينشر مزودو النماذج معايير التفكير واتباع التعليمات الخاصة بهم لمقارنة كهذه تماماً، ويستحق التحقق منها قبل افتراض أن كل نموذج يتعامل مع الأسئلة متعددة الأجزاء بنفس الطريقة.

اشترك في نشرتنا

أحدث النصائح والعروض مباشرة إلى بريدك.

البريد الإلكتروني

اشتراك

الحل 5: التغطية اللغوية لا تتطابق مع عملائك

يمكن لروبوت الدردشة الرد بأكثر من 100 لغة حسب نموذج الذكاء الاصطناعي المتصل به، لكن الدعم اللغوي يعمل فقط بقدر ما يعمل به مصدر المعرفة الأساسي بتلك اللغة. مصدر المعرفة المكتوب والمُحافظ عليه بالإنجليزية فقط سينتج إجابات أضعف وأقل دقة للعملاء الذين يكتبون بأي لغة أخرى، حتى لو كان الروبوت “يدعمها” تقنياً.

تحقق من حجم تذاكرك حسب اللغة مقابل مقدار مصدر المعرفة الموجود فعلاً بكل لغة. عدم التطابق هنا يبدو تماماً كمشكلة أداء عامة، لكن الحل هو ترجمة محتوى المصدر، وليس تعديل التدفق أو النموذج.

الحل 6: لا أحد يراجع ما يخطئ فيه الروبوت

روبوت الدردشة الذي كان مضبوطاً جيداً عند الإطلاق لا يبقى على هذا النحو من تلقاء نفسه. المنتجات تتغير، والعملاء يبدأون في طرح أنواع جديدة من الأسئلة، وتدفق كان يغطي كل شيء قبل ثلاثة أشهر يتوقف بهدوء عن تغطية ما يسأل عنه العملاء فعلاً اليوم.

حدد مراجعة أسبوعية منتظمة للمحادثات الفاشلة والمُحوّلة خلال الشهر الأول بعد أي تغيير، ثم انتقل إلى مراجعة شهرية بمجرد أن تستقر الأرقام. هذا هو الحل الوحيد في هذه القائمة الذي ليس تغييراً لمرة واحدة. إنه العادة التي تكتشف الأسباب الخمسة الأخرى قبل أن تتحول إلى نمط يلاحظه العملاء.

إذا كنت لا تزال تختار بين المنصات بدلاً من إصلاح منصة موجودة، فإن دليلنا حول كيفية اختيار روبوت دردشة بالذكاء الاصطناعي يغطي نفس المجالات الستة من منظور المشتري، قبل أن تلتزم بأي إعداد.

اختبر هذه الأسباب الستة بالترتيب قبل افتراض أن الإعداد بأكمله يحتاج إلى استبدال. معظم الفرق تجد أن المشكلة الحقيقية هي فجوة محددة قابلة للإصلاح، وليس عيباً أساسياً في روبوت الدردشة نفسه. روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي من LiveAgent يجعل معظم هذه الرافعات — مصادر المعرفة، وحدود التحويل، واختيار النموذج — قابلة للتكوين مباشرة، بحيث أن إصلاح أحد هذه الأسباب يستغرق عادةً ظهيرة واحدة، وليس إعادة بناء كاملة.