วิธีการสร้างตัวแทน AI

อะไรที่ทำให้นักกีฬาได้รับเหรียญทอง การฝึก อะไรที่ทำให้นักดนตรีกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญ การฝึก แต่การฝึกไม่ได้ใช้กับแค่คนเท่านั้น ปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ มองเห็นคุณค่าของการฝึกปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อช่วยให้พวกมันก้าวไปข้างหน้า การสร้างและฝึกตัวแทน AI กำลังกลายมาเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเติบโต และด้วยการสอนตัวแทน AI ให้เข้าใจภาษาของมนุษย์ ตัวแทนจึงสามารถตอบสนองได้ดีขึ้น และทำงานที่มีประโยชน์มากกว่าที่เคย

เมื่อเทคโนโลยี AI ก้าวหน้าขึ้น ตัวแทนเหล่านี้จะซับซ้อนและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยลดช่องว่างระหว่างความคาดหวังของมนุษย์และประสิทธิภาพของ AI มาดูกันว่าตัวแทน AI คืออะไร และค้นพบพื้นฐานในการสร้างและฝึก AI รวมถึงขั้นตอนในการฝึกด้วยตนเอง

สิ่งที่เราจะพูดถึง:

• เอเจนต์ AI คืออะไร
• ทำความเข้าใจพื้นฐานในการสร้างตัวแทน AI
• 6 ขั้นตอนในการสร้างและฝึกตัวแทน AI
• สร้างและฝึกตัวแทน AI ของคุณเอง

ตัวแทน AI คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือผู้คนโดยปฏิบัติงานและตอบคำถาม คำหลักที่นี่คือ การช่วยเหลือผู้คน

ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยเหลือในการทำงานประจำวัน เช่น การจัดการอีเมลและกำหนดเวลานัดหมาย โดยเรียนรู้จากอินพุตภาษาต่างๆ งานเหล่านี้อาจมีตั้งแต่การตั้งคำเตือนและจัดการตารางเวลาไปจนถึงการให้ข้อมูล เช่น การอัปเดตสภาพอากาศหรือข่าวสาร ตัวแทน AI ได้รับการตั้งโปรแกรมให้เข้าใจและตอบสนองต่อภาษาของมนุษย์ ทำให้การโต้ตอบกับมนุษย์เป็นธรรมชาติและเป็นมิตรต่อผู้ใช้มากขึ้น

มีตัวแทน AI หลายประเภท รวมถึงตัวแทนช่วยเหลือและตัวแทนอัตโนมัติ ตัวอย่างของตัวแทนช่วยเหลือคือตัวแทนที่สามารถฝังไว้ในเครื่องมือของพนักงานเพื่อช่วยทำงานเฉพาะบุคคลที่เฉพาะเจาะจงกับบทบาทของผู้ใช้ ในขณะเดียวกัน ตัวแทนที่ทำงานอัตโนมัติสามารถเข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ซึ่งทำได้โดยใช้เครื่องมือสร้างตัวแทน เช่น Agentforce เพื่อสร้างการทำงานของตัวแทนแบบไดนามิก — ตรงข้ามกับการปฏิบัติตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า — และถูกเรียกใช้งานโดยการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลและระบบอัตโนมัติ

การฝึกตัวแทน AI เกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผล ซึ่งรวมถึงการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล การประเมิน การปรับแต่ง และการปรับใช้ข้อมูล นอกจากนี้ยังรวมถึงการติดตามและอัปเดตตัวแทนของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับเป้าหมายของคุณ มาดูรายละเอียดขั้นตอนเพื่อที่คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำสิ่งนี้ด้วยตนเอง

การสร้างและฝึกตัวแทน AI เกี่ยวข้องกับการสอนให้เข้าใจและตอบสนองต่อภาษาของมนุษย์ในลักษณะที่เป็นประโยชน์และเกี่ยวข้อง จาก Generative AI (GenAI) ถึง Conversational AI ข้อมูลของคุณคือหัวใจสำคัญของทั้งหมด การฝึกผสมผสานแนวคิดหลักหลายประการจากสาขา ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะการเรียนรู้ของกลไกและ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มาทบทวนกันแต่ละอย่างกันดีกว่า

การเรียนรู้ของกลไก (ML) เป็น AI ประเภทหนึ่งที่ให้ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงจากประสบการณ์โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรม ในการฝึกตัวแทน AI อัลกอริทึมการเรียนรู้ของกลไกจะใช้ข้อมูลในอดีต (ตัวอย่างการโต้ตอบของมนุษย์) เพื่อค้นหารูปแบบและตัดสินใจ ยิ่ง AI ประมวลผลข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งคาดการณ์และตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ได้ดีขึ้นเท่านั้น

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบระหว่างคอมพิวเตอร์และมนุษย์ผ่านภาษาธรรมชาติ จุดมุ่งหมายคือเพื่อให้คอมพิวเตอร์ประมวลผลและทำความเข้าใจข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมาก ในบริบทของตัวแทน AI, NLP จะทำให้ระบบสามารถเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษาของมนุษย์ได้ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและมีความหมาย

การติดป้ายกำกับข้อมูลถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการฝึก AI โดยมนุษย์จะใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล โดยเพิ่มแท็กหรือป้ายที่มีความหมายให้กับข้อมูลดิบ เพื่อให้ AI เข้าใจได้ ตัวอย่างเช่น ในการฝึกตัวแทน AI การติดป้ายกำกับข้อมูลอาจเกี่ยวข้องกับการแท็กส่วนต่างๆ ของคำพูดในประโยค การระบุความรู้สึกของข้อความ หรือการจัดหมวดหมู่คำถามเป็นหัวข้อต่างๆ ข้อมูลที่มีป้ายกำกับนี้จะทำหน้าที่เป็นแนวทางให้ AI เรียนรู้และใช้ป้ายกำกับเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจบริบทและความตั้งใจเบื้องหลังอินพุตของผู้ใช้

เมื่อสร้างตัวแทน AI ขั้นตอนแรกคือการกำหนดอย่างชัดเจนว่าคุณต้องการให้มันทำอะไร ซึ่งเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเกี่ยวกับงานและฟังก์ชันเฉพาะที่ตัวแทนจะดำเนินการ นี่คือวิธีดำเนินการ:

ขั้นตอนแรกคือการกำหนดงานและฟังก์ชันของตัวแทน AI ระบุปัญหาที่คุณต้องการให้ตัวแทน AI แก้ไขหรืองานที่คุณต้องการให้ตัวแทน AI จัดการ คุณต้องการตัวแทนอัตโนมัติหรือไม่ คุณต้องการมันเพื่อตอบคำถามของลูกค้า ช่วยให้ผู้ใช้ช้อปปิ้งออนไลน์หรือให้ข้อมูลเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ฟังก์ชันของตัวแทน AI ของคุณควรสอดคล้องกับความต้องการอยากตอบสนอง

เช่น คุณต้องการตัวแทนช้อปปิ้งเสมือนจริงหรือไม่ ตัวแทนนี้จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกดูสินค้าในร้านค้าออนไลน์ได้ พร้อมทั้งเสนอคำแนะนำการช้อปปิ้งเฉพาะบุคคลโดยพิจารณาจากความชอบและพฤติกรรมการช้อปปิ้งในอดีตของผู้ใช้ สามารถแนะนำไอเดียของขวัญ ค้นหาข้อเสนอที่ดีที่สุด หรือแม้กระทั่งช่วยเหลือในการเลือกแฟชั่น

ขั้นต่อไป คือ ระบุกลุ่มเป้าหมายของคุณ ผู้ใช้แต่ละรายมีความคาดหวังและวิธีการโต้ตอบกับเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI ที่ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์อาจจำเป็นต้องเข้าใจและใช้คำศัพท์ทางการแพทย์อย่างถูกต้อง

และพิจารณาเคสการใช้งานหรือสถานการณ์เฉพาะที่คุณจะใช้ตัวแทน AI การกำหนดสิ่งเหล่านี้สามารถช่วยชี้แจงให้ชัดเจนว่าคุณลักษณะและความสามารถใดมีความจำเป็น ตัวอย่างเช่นแชทบอทฝ่ายบริการลูกค้าจำเป็นต้องจัดการกับการสอบถาม การร้องเรียน และอาจรวมถึงธุรกรรมต่างๆ ด้วย ขณะที่ตัวแทนการช้อปปิ้งเสมือนจริงควรจะสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ เปรียบเทียบราคา และทำความเข้าใจถึงความต้องการของผู้ใช้ได้

เช่นเดียวกับที่นักเรียนเรียนรู้จากตำราเรียน ตัวแทน AI ก็เรียนรู้จากข้อมูลเช่นกัน หากข้อมูลไม่ถูกต้องหรือมีคุณภาพไม่ดี AI จะเรียนรู้สิ่งที่ผิดและทำผิดพลาด ข้อมูลคุณภาพสูงช่วยให้ AI เข้าใจและประมวลผลข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนได้อย่างแม่นยำ

ในการฝึกตัวแทน AI คุณต้องรวบรวมข้อมูลที่สะท้อนถึงการโต้ตอบที่ตัวแทนจะมีกับผู้ใช้ ซึ่งอาจรวมถึง:

• สำเนาข้อความ: รวบรวมสำเนาบทสนทนาจากบันทึกการแชท ตั๋วการสนับสนุน หรืออีเมลที่คล้ายกับการโต้ตอบที่คาดว่าจะเกิดขึ้นกับ AI
• การบันทึกเสียง: หาก AI ตอบสนองต่อคำสั่งหรือการสอบถามที่พูด การบันทึกเสียงถือเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ AI เข้าใจสำเนียง น้ำเสียง และรูปแบบการพูดที่แตกต่างกัน
• บันทึกการโต้ตอบ: ข้อมูลจากการโต้ตอบก่อนหน้านี้กับระบบที่คล้ายคลึงกันสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้และการสอบถามหรือคำสั่งทั่วไป

เมื่อคุณมีข้อมูลแล้ว คุณต้องเตรียมพร้อมสำหรับการฝึกโดยการล้างข้อมูล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ถูกต้อง การแก้ไขข้อผิดพลาด และการรับรองความสอดคล้องกันทั่วทั้งชุดข้อมูล ตัวอย่างเช่น แก้ไขข้อผิดพลาดในการพิมพ์ในข้อความหรือการกรองเสียงรบกวนพื้นหลังในการบันทึกเสียง

และสุดท้ายคือการติดป้ายกำกับ นี่คือการเพิ่มป้ายกำกับ — แท็ก หรือ ข้อมูลเมตา — เพื่ออธิบายว่าข้อมูลแต่ละชิ้นแสดงถึงอะไร ตัวอย่างเช่น การติดป้ายกำกับข้อความด้วยเจตนาของผู้ใช้ เช่น "การจองเที่ยวบิน" หรือ "สอบถามเวลาเปิด-ปิดร้านค้า" สิ่งนี้ช่วยให้ AI เข้าใจบริบทและวัตถุประสงค์ของข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน

ขั้นตอนนี้เป็นเรื่องของการเลือกโมเดลการเรียนรู้ของกลไกที่เหมาะสม ซึ่งจะกำหนดว่า AI ของคุณสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและดำเนินงานต่างๆ ได้ดีเพียงใด

มีโมเดลการเรียนรู้ของกลไกสองประเภท:

1. เครือข่ายประสาท: เป็นโมเดลที่มีประสิทธิภาพที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ พวกมันมีความสามารถพิเศษในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและการจดจำรูปแบบ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจและสร้างภาษาของมนุษย์
2. การเรียนรู้แบบเสริมแรง: โมเดลประเภทนี้เรียนรู้โดยการลองผิดลองถูก โดยใช้ข้อมูลตอบรับจากการกระทำเพื่อปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง มีประโยชน์สำหรับตัวแทน AI ที่ต้องตัดสินใจหรือปรับปรุงพฤติกรรมของตนเองตามการโต้ตอบของผู้ใช้

แล้วจะเลือกโมเดลที่เหมาะสมอย่างไรดี

พิจารณาฟังก์ชันและงานของตัวแทน AI ที่คุณต้องการให้ดำเนินการ ตัวอย่างเช่น หากตัวแทนจำเป็นต้องทำความเข้าใจและสร้างการตอบสนองแบบเดียวกับมนุษย์ เครือข่ายประสาทอาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

และพิจารณาข้อมูลที่คุณรวบรวม ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่การเรียนรู้แบบเสริมแรงอาจเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่ AI สามารถเรียนรู้จากการโต้ตอบอย่างต่อเนื่องกับผู้ใช้

คุณยังมีตัวเลือกในการใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกไว้ล่วงหน้า โมเดลเหล่านี้เป็นโมเดลที่ได้รับการพัฒนาและฝึกโดยนักวิจัยเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีได้ เพราะพวกมันได้เรียนรู้ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับภาษาและการโต้ตอบระหว่างมนุษย์มากมายแล้ว

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของโมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้า:

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): โมเดลนี้ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างข้อความ และสามารถปรับแต่งเพื่อดำเนินการงานเฉพาะ เช่น การตอบคำถามหรือการเขียนเนื้อหา
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) เป็น ที่รู้จักในความสามารถในการเข้าใจบริบทของคำศัพท์โดยอิงจากสภาพแวดล้อมโดยรอบ ทำให้มีประโยชน์สำหรับงานที่ต้องมีความเข้าใจภาษาอย่างลึกซึ้ง เช่น การวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือการแปลภาษา

แม้ว่าโมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าจะมีความรู้กว้างขวาง แต่ก็อาจไม่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านงานเฉพาะที่ตัวแทน AI ของคุณต้องดำเนินการ คุณจะต้องปรับแต่งมันให้ละเอียด การปรับแต่งละเอียดจะมีการฝึกโมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าอย่างต่อเนื่องบนชุดข้อมูลเฉพาะของคุณ ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถปรับให้เข้ากับความแตกต่างของแอปพลิเคชันเฉพาะของคุณได้

ถึงเวลาที่จะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของกลไกจริงๆ โดยใช้ข้อมูลที่คุณเตรียมไว้แล้ว ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนที่ AI ของคุณจะเริ่มเรียนรู้จากตัวอย่างที่คุณให้ไว้ เพื่อให้สามารถดำเนินการงานต่างๆ ด้วยตัวเองได้ในที่สุด

นี่คือขั้นตอนในการฝึกตัวแทน AI ของคุณ:

1. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณ: ก่อนที่คุณจะเริ่มการฝึก ให้ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ของกลไกของคุณ อาจเกี่ยวข้องกับการติดตั้งไลบรารีซอฟต์แวร์และเฟรมเวิร์กที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของกลไก
2. โหลดข้อมูลของคุณ: นำเข้าข้อมูลที่ได้รับการทำความสะอาดและติดป้ายกำกับลงในสภาพแวดล้อมของคุณ เพื่อให้สามารถใช้สำหรับการฝึกได้
3. แบ่งข้อมูล: แบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นอย่างน้อยสองชุด: การฝึกและการทดสอบ ชุดการฝึกคือสิ่งที่คุณจะใช้ในการสอนโมเดลของคุณ และชุดการทดสอบจะใช้เพื่อประเมินว่าโมเดลของคุณเรียนรู้ได้ดีแค่ไหน
4. เลือกโมเดล: จากการตัดสินใจนี้ ให้เริ่มต้นโมเดลการเรียนรู้ของกลไกที่คุณต้องการฝึก
5. กำหนดค่าพารามิเตอร์การฝึก: ตั้งค่าพารามิเตอร์ที่จะชี้นำกระบวนการการฝึก ซึ่งรวมถึงอัตราการเรียนรู้ ขนาดชุด และจำนวน Epoch อัตราการเรียนรู้จะกำหนดว่าโมเดลจะปรับพารามิเตอร์มากน้อยแค่ไหนในการตอบสนองต่อข้อผิดพลาดที่สังเกตได้ในระหว่างการประมวลผลข้อมูล ขนาดชุดคือจำนวนตัวอย่างข้อมูลที่โมเดลเห็นก่อนที่จะอัปเดตพารามิเตอร์ภายใน และจำนวน Epoch ซึ่งแสดงถึงการผ่านสมบูรณ์ผ่านชุดข้อมูลการฝึกทั้งหมด ส่งผลต่อความลึกของการเรียนรู้ Epoch ส่วนใหญ่เปิดโอกาสให้โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลมากขึ้น
6. ฝึกโมเดล: เริ่มกระบวนการฝึก โมเดลจะใช้ข้อมูลการฝึกเพื่อเรียนรู้โดยปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อลดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด
7. ติดตามกระบวนการฝึก: ติดตามมาตรวัดประสิทธิภาพ เช่น ความแม่นยำหรือการสูญเสียระหว่างการฝึก ตัวชี้วัดเหล่านี้จะบอกคุณว่าโมเดลเรียนรู้ได้ดีแค่ไหน หากโมเดลไม่ทำงานตามที่คาดหวัง คุณอาจต้องปรับพารามิเตอร์การฝึก ตัวอย่างเช่น หากการสูญเสียการฝึกไม่ได้ลดลง ให้พิจารณาลดอัตราการเรียนรู้

การพัฒนาตัวแทน AI เกี่ยวข้องกับการทดสอบและตรวจสอบระบบเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานตามที่คาดหวังและบรรลุเป้าหมายที่คุณกำหนดไว้ ขั้นตอนนี้ช่วยให้คุณระบุและแก้ไขปัญหาต่างๆ ก่อนที่ตัวแทน AI จะถูกนำไปใช้งานเต็มรูปแบบ

เริ่มต้นด้วยการรันตัวแทน AI ผ่านชุดงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือการสอบถามเพื่อดูว่าจะตอบสนองอย่างไร นี่ก็เหมือนการสอบย่อยเพื่อดูว่ามันเรียนรู้สิ่งที่มันควรจะเรียนรู้หรือไม่

วัดความแม่นยำและประสิทธิภาพของงานของตัวแทน AI ตรวจสอบว่าการตอบสนองถูกต้องหรือไม่ ใช้เวลาในการตอบสนองนานแค่ไหน และการโต้ตอบราบรื่นหรือไม่

จากนั้นคุณจะต้องเลือกจากวิธีการทดสอบที่แตกต่างกัน:

• การทดสอบยูนิต: ทดสอบส่วนประกอบหรือชิ้นส่วนแต่ละส่วนของตัวแทน AI เพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละส่วนทำงานได้อย่างถูกต้อง
• การทดสอบผู้ใช้: เชิญผู้ใช้จริงมาทดสอบตัวแทน AI ในการตั้งค่าที่ควบคุม ซึ่งช่วยให้คุณเห็นว่าตัวแทนทำงานอย่างไรในสถานการณ์โลกแห่งความเป็นจริง และผู้ใช้โต้ตอบกับตัวแทนอย่างไร
• การทดสอบ A/B: เปรียบเทียบตัวแทน AI สองเวอร์ชันเพื่อดูว่าเวอร์ชันใดทำงานได้ดีกว่า ตัวอย่างเช่น คุณอาจทดสอบรูปแบบการตอบสนองหรือกระแสการโต้ตอบสองแบบที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าแบบใดมีประสิทธิภาพมากกว่า

ระวังการโอเวอร์ฟิตและประสิทธิภาพต่ำเกินไป การโอเวอร์ฟิตจะเกิดขึ้นเมื่อตัวแทน AI ทำงานได้ดีกับข้อมูลฝึก แต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อจัดการกับปัญหาการโอเวอร์ฟิต คุณสามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบแบบไขว้ ซึ่งคุณจะหมุนเวียนข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกและการทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถสรุปผลได้ดี

และหากตัวแทน AI ไม่ทำงานตามที่คาดหวัง ให้พิจารณาทบทวนขั้นตอนการฝึกเพื่อปรับพารามิเตอร์ เพิ่มข้อมูล หรือแม้กระทั่งฝึกโมเดลใหม่

กำหนดกลไกในการรวบรวมคำติชมจากผู้ใช้ เช่น แบบสำรวจ แบบฟอร์มคำติชม หรือการสัมภาษณ์โดยตรง ใส่ใจกับสิ่งที่ผู้ใช้ชอบและไม่ชอบ รวมถึงสิ่งที่พวกเขาพบว่าน่าสับสน ใช้ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงตัวแทน AI อย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งกระแสการสนทนา การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลเพิ่มเติม หรือการปรับแต่งอินเทอร์เฟซผู้ใช้

ในที่สุด ก็ถึงเวลาที่จะใช้งานตัวแทน AI ของคุณในสภาพแวดล้อมจริง และค้นพบว่า AI โต้ตอบกับผู้ใช้จริงอย่างไร

ตัดสินใจว่าคุณต้องการใช้งานตัวแทน AI ที่ไหน — เว็บไซต์ของคุณ ในแอปมือถือ หรือบนแพลตฟอร์มที่สั่งงานด้วยเสียง จากนั้น ผสานการทำงานตัวแทน AI เข้ากับแพลตฟอร์มที่คุณเลือก โดยอาจต้องมีการฝังโค้ดลงในเว็บไซต์ การกำหนดค่าตัวแทนในแอปมือถือ หรือการตั้งค่าตัวแทนด้วย API ของแพลตฟอร์มเสียง

เมื่อผสานการทำงานแล้ว เปิดตัวแทน AI เพื่อเริ่มโต้ตอบกับผู้ใช้ ให้แน่ใจว่าระบบสนับสนุนทั้งหมดพร้อมใช้งานเพื่อให้การเปิดตัวราบรื่น

ตรวจสอบเป็นประจำว่าตัวแทน AI ทำงานได้ดีเพียงใด เข้าใจคำถามของผู้ใช้ได้ถูกต้องหรือไม่ การจัดการการสนทนาที่ซับซ้อนเป็นอย่างไร คุณสามารถใช้เครื่องมือที่ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพของตัวแทน AI ได้ เครื่องมือเหล่านี้สามารถแสดงเวลาตอบสนอง อัตราความสำเร็จ และระดับความพึงพอใจของผู้ใช้ได้

คุณสามารถทำได้โดยการรวบรวมข้อคิดเห็นของผู้ใช้โดยตรงผ่านแพลตฟอร์ม อาจอยู่ในรูปแบบของการให้คะแนน ความคิดเห็น หรือลิงก์สำรวจโดยตรงหลังจากการโต้ตอบกับตัวแทน AI คุณยังสามารถตั้งค่าการบันทึกข้อผิดพลาดเพื่อบันทึกเมื่อมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้นได้ รับการแจ้งเตือนหากมีข้อผิดพลาดเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันหรือประสิทธิภาพลดลง ช่วยให้ดำเนินการได้อย่างรวดเร็ว

ด้วยการปรับใช้ตัวแทน AI อย่างระมัดระวังและตั้งระบบตรวจสอบ คุณสามารถมั่นใจได้ว่าตัวแทนจะไม่เพียงแต่เริ่มต้นอย่างแข็งแกร่งเท่านั้น แต่ยังปรับตัวและปรับปรุงตามเวลา และตอบสนองความต้องการและความคาดหวังของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง

เท่านี้การฝึกของคุณก็เสร็จสมบูรณ์! การสร้างและฝึกตัวแทน AI ของคุณเองอาจดูเป็นเรื่องยุ่งยาก แต่ด้วย Salesforce คุณจะอยู่แนวหน้าของนวัตกรรมเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนธุรกิจของคุณให้ก้าวไปข้างหน้า เข้าถึงเครื่องมือและเฟรมเวิร์กอันล้ำสมัยที่ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการฝึก ช่วยให้มั่นใจได้ว่าตัวแทน AI ของคุณมีความชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพ เมื่อคุณใช้ประโยชน์จากพลังของ AI คุณจะเข้าถึงระดับใหม่ของผลผลิตและข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นกลยุทธ์ที่ดำเนินการได้เพื่อการเติบโต

ยินดีต้อนรับอนาคตในวันนี้ด้วยการวางแผนเส้นทางของตัวแทนของคุณด้วย Salesforce และเตรียมพร้อมสำหรับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ชาญฉลาดและเชื่อมต่อกันมากขึ้น

Caylin White เป็นหัวหน้าบรรณาธิการและผู้จัดการการเติบโตสำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่ Salesforce เธอเขียนเนื้อหาให้กับอุตสาหกรรม SaaS หลายแห่ง เช่น WordPress และ BuzzSumo มาเป็นเวลา 15 ปี เชี่ยวชาญด้าน SEO แต่ไม่ลืมเพิ่มมุมมองที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางให้กับงานเขียนทุกชิ้น