Decagon и OpenAI обеспечивают высокопроизводительную и полностью автоматизированную поддержку клиентов в массовом масштабе
Компания Decagon, запущенная в 2023 году, быстро стала ключевым игроком в сфере автоматизации службы поддержки для таких компаний, как Curology, BILT, Duolingo, Eventbrite, Notion и Substack. Модели OpenAI играют важнейшую роль в обеспечении быстрых и надежных ответов без участия человека.
От крупных корпораций до технологичных стартапов — Decagon помогает компаниям по всему миру обрабатывать миллионы запросов в службу поддержки без ущерба для качества и скорости. Компания использует комбинацию моделей OpenAI, включая GPT‑3.5, 4, 4o, 4 Turbo и OpenAI o1‑mini, для создания интеллектуальных ботов, которые не просто генерируют ответы, а сопровождают клиента на протяжении всего жизненного цикла.
Создание быстрых, точных и масштабируемых решений с помощью OpenAI
Клиенты Decagon нуждаются в масштабируемой и высококачественной поддержке, способной справляться со сложными запросами. Два ее основателя, ранее успешно продавшие свои компании в сфере ИИ, осознали необходимость создания решения для поддержки, которое выходило бы за рамки базовой автоматизации и обеспечивало точные и быстрые ответы при огромном количестве взаимодействий.
«Мы знаем, что задержка ответа напрямую влияет на удовлетворенность клиентов. Когда речь идет о техподдержке в реальном времени, дорога каждая секунда», — говорит Эшвин Сринивас (Ashwin Sreenivas), соучредитель и технический директор Decagon.
Однако поддержание высокого уровня автоматизации при обеспечении точности требовало большего, чем просто традиционные инструменты автоматизации — понадобились передовые модели ИИ, способные рассуждать при решении сложных задач. Благодаря моделям OpenAI команда Decagon смогла разработать гибкое решение, позволяющее клиентам полностью настраивать рабочие процессы под свои нужды.
Достижение оптимальной производительности с помощью GPT и тонкой настройки (fine-tuning)
Decagon использует творческое сочетание моделей GPT от OpenAI, что обеспечивает гибкость и возможность кастомизации под разнообразные потребности клиентов компании. Платформа OpenAI также помогает команде Decagon оптимизировать производительность при выполнении различных задач: «Мы обнаружили, что у разных моделей есть свои сильные стороны», — отмечает Сринивас.
Например, специалисты Decagon выполнили тонкую настройку GPT‑3.5 для переписывания запросов клиентов перед их передачей в рабочие процессы дополненной генерации (RAG). «Мы попробовали множество других конфигураций моделей, и для клиентских запросов именно тонкая настройка GPT‑3.5 обеспечила наивысшую производительность», — говорит Сринивас.
В других рабочих процессах компания использует GPT‑4 для решения сложных задач, требующих принятия решений, что позволяет платформе эффективно обрабатывать API-запросы и другие сложные операции.
Подход Decagon гарантирует, что каждый этап взаимодействия с клиентом поддерживается наиболее подходящей для этой задачи моделью, что повышает как скорость, так и точность. Джесси Чжан (Jesse Zhang), соучредитель и генеральный директор Decagon, отмечает: «Это позволяет нам как фиксировать бизнес-логику клиентов, так и создавать всю программную оболочку вокруг агента, что было просто невозможно до появления языковых моделей (LLM)».
