Привет, Хабр! На связи команда Just AI.Когда NLU-сценарий вырастает до нескольких сотен веток, а процент автоматизации все равно не двигается — это не проблема настройки, это потолок технологии. Рассказываем, как мы помогли крупному банку его пробить: перевели поддержку по кешбэку на LLM-агентов, добавили агента-судью против галлюцинаций и улучшили понимание семантики и контекста пользовательских запросов. Читать далее
Привет! Меня зовут Екатерина Морозова и я менеджер продукта «Спортивный помощник». В этой статье я расскажу, как работает наш чат-бот и как мы подняли процент закрытия чатов ботом до более, чем 80%.Все говорят LLM, а я скажу NLU. А может ли бот без LLM обеспечить высокий процент…
Мы, кажется, пробили новое дно.И что особенно удивительно, Карл! – аккуратно, без паники, с хорошей формулировкой и абзацами.Я сначала не понял, что стало происходить. Было ощущение странного дежавю: читаю change request или баг-репорт, киваю, вроде всё логично... но что-то не так, как будто
Чатботы и искусственный интеллект для понимания естественного языка (NLU – Natural Language Understanding) тема достаточно горячая, про нее не раз говорилось на Хабре. Тем не менее достаточно редко попадаются верхнеуровневые и структурированные обзоры этих технологий и рынка в целом. В своей статье мы попробуем немного разобраться, чем обусловлен спрос на эти технологии, как выглядит современная диалоговая платформа для NLU, какие компании и разработки присутствуют на этом рынке. Читать дальше →