Для эффективной автоматизации клиентской поддержки с помощью LLM необходимо усиление архитектурой RAG, обеспечивающей доступ к актуальной базе знаний компании. Такой подход позволяет сократить время обработки запросов на 50-70%, снизить нагрузку на операторов, минимизировать ошибки за счёт доступа к корпоративным данным, при этом LLM обрабатывает контекст диалога, стиль общения и скрытые намерения клиентов.
Технические требования к системе включают скорость ответа ≤1 секунды для голоса и ≤2 секунд для текста, обработку до 500 одновременных запросов, мультиязычность, поддержку контекста до 10 реплик, точное извлечение сущностей, классификацию намерений с точностью 95%, защиту от «галлюцинаций» через RAG и интеграцию с внутренними системами через API. Выбор ETL-инструмента, такого как Dagster, обеспечивает скорость разработки и гибкость оркестрации данных.
При выборе LLM следует учитывать задержку, контекстное окно, точность классификации, извлечение сущностей и место размещения. Тестирование GigaChat MAX, GPT-4o, LLaMA 3.1 70B, YandexGPT 4 и Gemma 2 9b выявило, что нет универсальной модели. GigaChat MAX подходит для голосовых ботов, GPT-4o – для анализа документов, а LLaMA 3.1 – для бюджетных сценариев. Fine-tuning малых LLM (<3B) оказался неэффективным из-за низкой когнитивной способности и галлюцинаций.
Выбор RAG-платформы зависит от задач: готовые решения (Dify, RagFlow) удобны для старта и простых задач, но для сложных кейсов и кастомной логики лучше подходит LangChain. Оптимизация расходов достигается за счет кеширования ответов, оптимизации промптов, гибридного подхода (разные LLM под разные задачи) и учета скрытых расходов. Внедрение RAG+LLM в Robovoice показало сокращение времени обработки запросов до 8-15 секунд и 90% автоматизацию без оператора.
Изображение носит иллюстративный характер
Технические требования к системе включают скорость ответа ≤1 секунды для голоса и ≤2 секунд для текста, обработку до 500 одновременных запросов, мультиязычность, поддержку контекста до 10 реплик, точное извлечение сущностей, классификацию намерений с точностью 95%, защиту от «галлюцинаций» через RAG и интеграцию с внутренними системами через API. Выбор ETL-инструмента, такого как Dagster, обеспечивает скорость разработки и гибкость оркестрации данных.
При выборе LLM следует учитывать задержку, контекстное окно, точность классификации, извлечение сущностей и место размещения. Тестирование GigaChat MAX, GPT-4o, LLaMA 3.1 70B, YandexGPT 4 и Gemma 2 9b выявило, что нет универсальной модели. GigaChat MAX подходит для голосовых ботов, GPT-4o – для анализа документов, а LLaMA 3.1 – для бюджетных сценариев. Fine-tuning малых LLM (<3B) оказался неэффективным из-за низкой когнитивной способности и галлюцинаций.
Выбор RAG-платформы зависит от задач: готовые решения (Dify, RagFlow) удобны для старта и простых задач, но для сложных кейсов и кастомной логики лучше подходит LangChain. Оптимизация расходов достигается за счет кеширования ответов, оптимизации промптов, гибридного подхода (разные LLM под разные задачи) и учета скрытых расходов. Внедрение RAG+LLM в Robovoice показало сокращение времени обработки запросов до 8-15 секунд и 90% автоматизацию без оператора.
