Comment entraîner le modèle linguistique OpenAI dans CRM ?

Notre équipe de développement est actuellement (1.06.2023) à mi-chemin de l’implémentation du modèle linguistique d’OpenAI dans SalesWizard CRM. Nous prévoyons de lancer prochainement une version test de notre intégration. Dans cet article, vous en apprendrez un peu plus sur la façon dont vous pouvez utiliser OpenAI dans votre système SalesWizard.

Comment entraîner le modèle linguistique ChatGPT ?

Afin d’apprendre à ChatGPT à répondre aux questions des clients et à naviguer dans le modèle spécifique de connaissances fourni, vous pouvez utiliser plusieurs stratégies. Voici quelques mesures qui peuvent vous aider :

• Fournissez des données de formation : Préparez un ensemble de données de formation contenant des questions et des réponses de clients conformes au modèle de réponse attendu. Plus vous fournirez d’exemples variés, mieux ChatGPT sera en mesure d’apprendre.
• Utilisation de balises appropriées : Vous pouvez introduire des balises spéciales dans le texte pour aider ChatGPT à comprendre la structure du schéma de réponse. Par exemple, vous pouvez utiliser la balise « Question : » avant la question du client et la balise « Réponse : » avant la réponse attendue.
• Identifier les types de questions acceptables : Vous pouvez apprendre à ChatGPT à reconnaître différents types de questions, par exemple des questions sur les prix, les conditions, les caractéristiques des produits, etc. L’identification de ces types peut aider ChatGPT à adapter les réponses à une catégorie spécifique.
• Générer des réponses dans le cadre d’un schéma : Lorsque vous générez une réponse, vous pouvez utiliser des motifs ou des modèles qui mettront en œuvre la structure de la réponse conformément au schéma prévu. Par exemple, si le schéma de réponse comprend des sections « Introduction », « Avantages » et « Conclusion », ChatGPT peut introduire ces sections dans le bon ordre.
• Tester et corriger les erreurs : Après avoir enseigné le ChatGPT et généré des réponses, il est important de tester et de valider régulièrement les réponses. Si ChatGPT fait des erreurs ou ne fournit pas les réponses attendues, vous pouvez ajuster et corriger les données d’apprentissage, ajuster les balises ou corriger les modèles de réponse.
• Utilisation de la vérification humaine : vous pouvez également utiliser la vérification humaine pour contrôler et évaluer les réponses générées par ChatGPT. Posez des questions de test et comparez les réponses générées par ChatGPT avec les réponses attendues. En cas d’erreur, corrigez les données d’apprentissage et poursuivez le processus de correction itératif.

Il est important de comprendre que ChatGPT est basé sur l’analyse statistique d’une grande quantité de données de formation et peut générer des réponses qui ne sont pas toujours correctes ou attendues. Cela nécessite une approche itérative et une optimisation continue pour obtenir les meilleurs résultats possibles.

Préparez des questions et des réponses sur vos services, le processus de vente, le processus de réclamation, vos politiques, votre offre. Complétez les sections ci-dessous.

À quoi pourrait ressembler un exemple de structure de données pour le modèle linguistique AI ChatGPT ?

Voici un exemple de structure de données de formation que vous pouvez utiliser pour apprendre à ChatGPT à répondre aux questions des clients avec un modèle de réponse spécifique :

Exemple de question relative à un produit :

Question : Quelles sont les fonctions du produit X ?

Réponse : Le produit X offre les caractéristiques suivantes : [wypisz funkcje]

Exemple de question sur le prix :

Question : Combien coûte le produit Y ?

Réponse : Le prix du produit Y est de [cena].

Exemple de question sur l’accessibilité :

Question : Le produit Z est-il en stock ?

Réponse : Oui, le produit Z est disponible en stock : Oui, le produit Z est disponible en stock.

Exemple de question concernant la date de livraison :

Question : Quand recevrai-je le produit W que j’ai commandé ?

Réponse : La date de livraison prévue pour le produit W est [termin].

Exemple de question de réclamation :

Question : Comment puis-je déposer une plainte concernant le produit V ?

Réponse : Pour déposer une plainte concernant le produit V, veuillez contacter notre service clientèle à l’adresse [numer] ou par courrier électronique à l’adresse [adres].

Exemple de question concernant le retour de marchandises :

Question : Comment retourner un produit U acheté ?

Réponse : Pour retourner un produit U, veuillez contacter notre service clientèle dans les 14 jours suivant la réception de votre commande. L’affranchissement de retour doit être envoyé à [adres] avec des informations sur la raison du retour.

Ces exemples montrent une structure dans laquelle la question du client est précédée de la balise « Question : » et la réponse attendue est précédée de la balise « Réponse : ». Vous pouvez adapter cette structure et ajouter d’autres exemples liés à votre cas spécifique et au modèle de réponse attendu.

Rappelez-vous que plus vous fournissez d’exemples variés dans la bonne structure, plus ChatGPT sera en mesure d’apprendre et de générer des réponses comme prévu.