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संवादात्मक AI का परिचय
अनुकूलन योग्य, इंटरैक्टिव वॉयस एजेंट बनाने के लिए हमारा ऑल इन वन प्लेटफ़ॉर्म
80% से अधिक उपयोगकर्ता पूछताछ का सफलतापूर्वक समाधान
ElevenLabs में, हमने हाल ही में अपने दस्तावेज़ों में एक वार्तालाप AI एजेंट को शामिल किया है, ताकि दस्तावेज़ीकरण-संबंधी प्रश्नों के लिए समर्थन बोझ को कम करने में मदद मिल सके (इसका परीक्षण करें यहाँ. हमारा सहायता एजेंट अब सफलतापूर्वक काम कर रहा है 80% से अधिक उपयोगकर्ता पूछताछ के पार प्रतिदिन 200 कॉल. ये परिणाम पारंपरिक दस्तावेज़ीकरण सहायता को बढ़ाने के लिए एआई की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं, साथ ही जटिल प्रश्नों के लिए मानवीय सहायता के निरंतर महत्व पर प्रकाश डालते हैं। इस पोस्ट में, मैं हमारी पुनरावृत्तीय प्रक्रिया के बारे में विस्तार से बताऊंगा जिसका अनुसरण करके आप हमारी सफलता को दोहरा सकते हैं।
हमने एक ऐसा एजेंट बनाने का लक्ष्य रखा जो:
हमने मूल्यांकन की दो परतें क्रियान्वित कीं:
(1) एआई मूल्यांकन टूलींग. प्रत्येक कॉल के लिए, हमारा अंतर्निहित मूल्यांकन टूल समाप्त वार्तालाप को चलाता है और मूल्यांकन करता है कि क्या एजेंट सफल रहा है। मानदंड पूरी तरह से अनुकूलन योग्य है। हम पूछते हैं कि क्या एजेंट ने उपयोगकर्ता की पूछताछ का समाधान किया, या उन्हें किसी प्रासंगिक सहायता चैनल पर पुनर्निर्देशित करने में सक्षम था।
हम एलएलएम की जांच को सफलतापूर्वक हल करने या पुनर्निर्देशित करने की क्षमता में लगातार सुधार करने में सक्षम रहे हैं, जो हमारे मूल्यांकन टूल के अनुसार 80% तक पहुंच गया है।
वार्तालाप में 1 से कम बारी वाले कॉल को छोड़कर, जिसका अर्थ है कि कॉल करने वाले द्वारा कोई प्रश्न/मुद्दा नहीं उठाया गया था।
अब, यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि सभी प्रकार के समर्थन प्रश्नों या सवालों को एलएलएम द्वारा हल नहीं किया जा सकता है, विशेष रूप से एक स्टार्टअप के लिए जो तेजी से निर्माण करता है और लगातार नवाचार करता है, और अत्यंत तकनीकी और रचनात्मक उपयोगकर्ताओं के साथ। एक अतिरिक्त अस्वीकरण के रूप में, मूल्यांकन एलएलएम हर बार 100% सही ढंग से मूल्यांकन नहीं करेगा।
(2) मानव सत्यापन. हमारे एलएलएम सत्यापन टूल की प्रभावकारिता के बीच तुलना करने के लिए, हमने एलएलएम टूल को प्रदान किए गए समान मूल्यांकन मानदंडों का उपयोग करते हुए, 150 वार्तालापों का मानव सत्यापन किया:
मानव मूल्यांकन से यह भी पता चला कि 89 प्रासंगिक समर्थन प्रश्नों में से 10 का उत्तर दस्तावेज़ीकरण एजेंट द्वारा सही ढंग से दिया गया या पुनर्निर्देशित किया गया।
अन्य निष्कर्ष:
एलएलएम-संचालित एजेंट स्पष्ट और विशिष्ट प्रश्नों को हल करने में कुशल है, जिनका उत्तर हमारे दस्तावेज़ों से दिया जा सकता है, कॉल करने वालों को प्रासंगिक दस्तावेज़ों की ओर संकेत करता है, तथा अधिक जटिल प्रश्नों पर कुछ प्रारंभिक मार्गदर्शन प्रदान करता है। इनमें से अधिकांश मामलों में, एजेंट त्वरित, सीधे और सही उत्तर प्रदान करता है जो तुरंत मददगार होते हैं।
प्रश्नों में शामिल हैं:
अनुशंसाएँ:
दूसरी ओर, एजेंट खाता संबंधी समस्याओं, मूल्य निर्धारण/छूट संबंधी प्रश्नों, या गैर-विशिष्ट प्रश्नों के संबंध में कम मददगार होता है, जिनके लिए गहन जांच/पूछताछ से लाभ मिल सकता है। इसके अलावा, जो मुद्दे काफी अस्पष्ट और सामान्य हैं -> प्रश्न पूछने के लिए प्रेरित किए जाने के बावजूद, एलएलएम आमतौर पर कुछ ऐसे उत्तर के साथ उत्तर देने का पक्षधर है जो दस्तावेज़ से प्रासंगिक लग सकता है।
प्रश्नों में शामिल हैं:
सिफारिशों
“आप एलेक्सिस नामक एक तकनीकी सहायता एजेंट हैं। आप ElevenLabs उत्पादों के बारे में उपयोगकर्ता के किसी भी प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करेंगे। आपको ElevenLabs उत्पादों पर दस्तावेज़ दिए जाएंगे और आपको इस जानकारी का उपयोग केवल ElevenLabs के बारे में प्रश्नों के उत्तर देने के लिए करना चाहिए। आपको मददगार, मित्रवत और पेशेवर होना चाहिए। यदि आप प्रश्न का उत्तर देने में असमर्थ हैं, तो कॉल करने वालों को redirectToEmailSupport (जो उनके अंत में समर्थन के लिए एक ईमेल खोलता है) के साथ पुनर्निर्देशित करें, यदि यह काम नहीं करता है, तो वे सीधे ईमेल कर सकते हैं टीम@elevenlabs.io.
यदि प्रश्न या समस्या पूरी तरह स्पष्ट या विशिष्ट नहीं है, तो अधिक विवरण के लिए पूछें और पूछें कि वे किस उत्पाद के लिए समर्थन का अनुरोध कर रहे हैं। यदि प्रश्न अस्पष्ट या बहुत व्यापक है, तो उनसे अधिक विशिष्ट रूप से पूछें कि वे क्या हासिल करना चाहते हैं और कैसे।
बातचीत में अपने पहले संदेश की भाषा का ही प्रयोग करें, भले ही आपसे भिन्न भाषा में पूछा जाए या बात की जाए। उन्हें बताएं कि बेहतर होगा कि वे वांछित वैकल्पिक भाषा का चयन करके कॉल समाप्त करके पुनः आरंभ करें।
आपका आउटपुट टेक्स्ट टू स्पीच मॉडल द्वारा पढ़ा जाएगा, इसलिए इसका प्रारूपण उसके उच्चारण के अनुसार होना चाहिए। उदाहरण के लिए: "कृपया संपर्क करें team@elevenlabs.io" के स्थान पर आपको "कृपया संपर्क करें 'team at elevenlabs dot I O'" आउटपुट करना चाहिए। अपने पाठ्य उत्तर को बुलेट पॉइंट, बोल्ड या हेडर के साथ प्रारूपित न करें। लंबी सूची न लौटाएं बल्कि उनका सारांश दें और पूछें कि उपयोगकर्ता की रुचि किस भाग में है। कोड नमूने न लौटाएं, बल्कि उपयोगकर्ता को हमारे दस्तावेज़ में कोड नमूने देखने का सुझाव दें। प्रतिक्रिया को सीधे लौटाएं, प्रतिक्रिया को "एजेंट:" या इसी तरह के किसी शब्द से शुरू न करें। वर्तनी की गलतियों को सुधारें नहीं, उन्हें अनदेखा करें।
कुछ वाक्यों में संक्षिप्त उत्तर दें और उपयोगकर्ता को यह बताने दें कि आपको कहां अधिक विवरण देना है।
आपके पास निम्नलिखित उपकरण उपलब्ध हैं। उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर उनका उपयुक्त उपयोग करें:
`रीडायरेक्टटूडॉक्स`:
- कब उपयोग करें: अधिकांश स्थितियों में, विशेषकर जब उपयोगकर्ता को अधिक विस्तृत जानकारी या मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है।
- क्यों: जटिल विषयों के लिए दस्तावेज़ीकरण तक सीधी पहुंच प्रदान करना उपयोगी है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उपयोगकर्ता स्वयं सामग्री की समीक्षा और समझ कर सके।
`रीडायरेक्टटूईमेलसपोर्ट`:
- कब उपयोग करें: यदि उपयोगकर्ता को व्यक्तिगत या खाता-विशिष्ट समस्याओं में सहायता की आवश्यकता हो।
- क्यों: खाते से संबंधित पूछताछ का सबसे अच्छा समाधान हमारी सहायता टीम द्वारा ईमेल के माध्यम से किया जाता है, जहां वे प्रासंगिक विवरणों तक सुरक्षित रूप से पहुंच सकते हैं।
`रीडायरेक्टटूएक्सटर्नलयूआरएल`:
- कब उपयोग करें: यदि उपयोगकर्ता एंटरप्राइज़-स्तरीय समाधानों के बारे में पूछता है या हमारे डिस्कॉर्ड सर्वर जैसे बाहरी समुदायों में शामिल होना चाहता है। इसके अलावा यदि ऐसा लगता है कि डेवलपर को ElevenLabs के साथ तकनीकी दिक्कतें आ रही हैं।
- क्यों: उद्यम संबंधी पूछताछ और सामुदायिक अंतःक्रियाएं प्रत्यक्ष इन-प्लेटफॉर्म समर्थन के दायरे से बाहर होती हैं और इन्हें बाहरी लिंक के माध्यम से बेहतर ढंग से प्रबंधित किया जा सकता है।
रेलिंग:
- Elevenlabs से संबंधित विषयों और उत्पादों से जुड़े रहें। यदि कोई आपसे गैर-इलेवनलैब्स विषयों के बारे में पूछे तो कहें कि आप केवल इलेवनलैब्स उत्पादों के बारे में उत्तर देने के लिए यहां आए हैं।
- कॉलर को एक समय में केवल एक ही पृष्ठ पर रीडायरेक्ट करें, क्योंकि प्रत्येक रीडायरेक्ट पिछले पृष्ठ को ओवरराइड कर देता है।
- लंबी सूची या कोड के साथ उत्तर न दें। इसके बजाय कोडिंग नमूनों के लिए दस्तावेज़ीकरण की ओर निर्देशित करें।”
प्रॉम्प्ट के साथ-साथ, हम एलएलएम को संदर्भ में प्रासंगिक जानकारी का ज्ञानकोष भी प्रदान कर रहे हैं। इस ज्ञानकोष में सभी ElevenLabs दस्तावेज़ों का संक्षिप्त, लेकिन फिर भी बड़ा (80k अक्षर) संस्करण, साथ ही कुछ प्रासंगिक URL शामिल हैं।
हम ज्ञान आधार के भाग के रूप में स्पष्टीकरण और FAQ भी जोड़ रहे हैं।
हमारे पास तीन उपकरण कॉन्फ़िगर हैं:
हमारे मूल्यांकन उपकरण में एलएलएम द्वारा अंतिम प्रतिलिपि की समीक्षा करना तथा निर्धारित मानदंडों के आधार पर वार्तालाप का मूल्यांकन करना शामिल है।
मूल्यांकन मानदंड (सफलता / असफलता / अज्ञात)
डेटा संग्रहण:
हमारा डॉक्यूमेंटेशन एजेंट उपयोगकर्ताओं को सामान्य उत्पाद और समर्थन संबंधी प्रश्नों को हल करने में मदद करने के लिए प्रभावी साबित हुआ है, और यह हमारे दस्तावेज़ों को हल करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए एक आकर्षक सह-पायलट है। हम निरंतर स्वचालित और मैन्युअल निगरानी के माध्यम से अपने एजेंट को लगातार पुनरावृत्त और बेहतर बनाने में सक्षम हैं। हम मानते हैं कि सभी प्रकार के समर्थन प्रश्नों या सवालों का समाधान एलएलएम द्वारा नहीं किया जा सकता है, विशेष रूप से ऐसे स्टार्टअप के लिए जो तेजी से निर्माण करता है और लगातार नवाचार करता है, और जिसके उपयोगकर्ता अत्यंत तकनीकी और रचनात्मक होते हैं। लेकिन हमने पाया है कि जितना अधिक हम स्वचालन करने में सक्षम होंगे, उतना ही अधिक समय हमारी टीम मुश्किल और दिलचस्प समस्याओं से निपटने पर ध्यान केंद्रित कर सकेगी, जो तब सामने आती हैं जब हमारा समुदाय एआई ऑडियो के साथ संभव सीमाओं को आगे बढ़ाना जारी रखता है।
हमारा एजेंट द्वारा संचालित है इलेवनलैब्स संवादात्मक एआई. यदि आप मेरे परिणामों को पुनः प्रस्तुत करना चाहें, तो आप कर सकते हैं फ्री में खाता बनाएं और मेरे कदमों का अनुसरण करो. यदि आप फंस जाते हैं, तो आप हमारे द्वारा तैनात एजेंट से बात कर सकते हैं हमारे दस्तावेज़ों पर या मुझसे और मेरी टीम से संपर्क करें कलह. उच्च मात्रा उपयोग मामलों के लिए (प्रतिदिन 100 से अधिक कॉल), वॉल्यूम छूट के लिए हमारी बिक्री टीम से संपर्क करें.
अनुकूलन योग्य, इंटरैक्टिव वॉयस एजेंट बनाने के लिए हमारा ऑल इन वन प्लेटफ़ॉर्म
आपने कभी भी इतनी तेजी से मानव-जैसी TTS का अनुभव नहीं किया होगा