Biznes zasilany sztuczną inteligencją
Baza wiedzy
Baza wiedzy to cyfrowy silnik twojej firmy. Ten ustrukturyzowany zbiór unikalnych danych napędza automatyzację opartą na sztucznej inteligencji.
Systemy / Bazy danych / Feed produktowy
Model LLM może automatycznie wywołać odpowiednią funkcję przekazując do niej parametry. Dzięki temu możesz integrować się z dowolnym systemem czy bazą danych.
Dokumenty
Wzbogać wiedzę swojego chatbota dodając dokumenty. Nasza platforma błyskawicznie je przetwarza, umożliwiając natychmiastowe wykorzystanie zawartych w nich informacji.
Strony internetowe
Dodaj dowolny adres URL lub mapę witryny, aby natychmiastowo dodać zawarte na stronach internetowych informacje do bazy wiedzy.
Zastosowania
Automatyzacja wspierana sztuczną inteligencją to szereg przełomowych rozwiązań — od ultrapersonalizowanych rozmów z klientami po zaawansowaną optymalizację procesów biznesowych.
Doradca produktowy
Spersonalizowane rekomendacje i porównania produktów – pomóż swoim klientom szybciej znaleźć dokładnie to, czego potrzebują!
Obsługa klienta
Koniec szukania. Wyposaż swoich klientów lub pracowników w błyskawiczne odpowiedzi oparte na treściach Twojej strony internetowej.
Marketing
Personalizuj komunikację, zbieraj informacje zwrotne w czasie rzeczywistym i buduj zainteresowanie produktem poprzez angażujące kampanie.
Najcześciej zadawane pytania
Tutaj znajdziesz odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące naszych rozwiązań.
Jaka jest różnica między generatywnym AI a tradycyjnymi botami?
Generatywne AI potrafi rozumieć kontekst i samodzielnie tworzyć odpowiedzi, zamiast korzystać z gotowych scenariuszy. Dzięki temu reaguje elastycznie na różne formy pytań i lepiej dopasowuje odpowiedzi do intencji użytkownika. Tradycyjne boty działają według z góry ustalonych reguł i odpowiadają tylko na wcześniej przewidziane zapytania.
Czy moje dane firmowe są bezpieczne i nie służą do trenowania publicznych modeli?
Wszystkie dane klientów przechowywane są w Europie, na bezpiecznych serwerach. Stosujemy metodę minimalizacji liczby danych (w szczególności osobowych) potrzebnych do zrealizowania danego zadania. Jesteśmy zintegrowani z dostawcami modeli językowych przez API, a dane między nami wymieniane nie służą do trenowania ani publicznych modeli, ani innych projektów które prowadzimy jako KODA.
Jak zapewniacie wysoką jakość i kontekstowość odpowiedzi?
W naszej platformie udostępniamy mechanizmy umożliwiające precyzyjną kontrolę działania modeli AI, takie jak wywoływanie funkcji do doprecyzowania intencji klienta i zawężania odpowiedzi, regulację parametru „temperatury” określającego poziom swobody generowania treści, dzielenie bazy wiedzy na odpowiednio tagowane fragmenty oraz projektowanie promptów, które zobowiązują model do udzielania odpowiedzi wyłącznie w oparciu o zweryfikowane materiały z bazy wiedzy.
Czy chatbot może tworzyć odpowiedzi w oparciu o nasze wewnętrzne pliki i instrukcje?
W przypadku Asystentów opartych o Generative AI, ich wiedza merytoryczna zawsze opiera się na dokumentach przekazanych przez markę, której taki Asystent ma pomagać. Pozwala to na kontrolę odpowiedzi i odpowiedzialność za przekazywane informacje. Mogą to być regulaminy, instrukcje czy innego rodzaju know-how marki.
Jak system radzi sobie z pytaniami wieloznacznymi lub niejasnymi?
Przygotowujemy modele w taki sposób, aby zamiast halucynowania, dopytywały użytkownika o szczegóły konieczne do tego, aby doprecyzować odpowiedź.
Jak szybko AI uczy się nowych informacji wprowadzonych do bazy?
Nowo wprowadzone materiały do bazy, natychmiast uzupełniają wiedzę Asystenta i można go o nie pytać od razu.
Czy oferujecie wsparcie w zakresie "prompt engineeringu" dla naszych administratorów?
W ramach współpracy, KODA oferuje wsparcie doświadczonych prompt engineerów, aby rozwijać umiejętności Human+AI w organizacjach naszych klientów. Przeprowadzamy szkolenia, a także jesteśmy dostępni dla osób zaangażowanych w projekt po stronie klienta, przez cały czas jego trwania.
Czy model AI jest odporny na próby "zmanipulowania" bota przez użytkownika?
Tak, nasi wirtualni asystenci przygotowywani są na próby prompt hackingu.
Czy system pozwala na korzystanie z modeli typu Open Source (np. Mistral, Llama)?
Możemy wykorzystać niemal dowolny model językowy, w zależności od kontekstu użycia oraz wymagań organizacyjnych i bezpieczeństwa naszego klienta.
Jakie są modele rozliczania kosztów za LLM?
W przypadku modeli LLM rozliczamy się za tokeny lub znaki, co uzależnione jest od wybranego modelu językowego. Możemy pakietować wiadomości i wystawić swój token, bądź podpiąć pod projekt token klienta, który wówczas rozlicza się bezpośrednio ze zużycia z dostawcą modelu. Możemy przygotować także blokadę, która po osiągnięciu w projekcie wybranego pułapu zużycia, blokuje do niego dostęp.