paint-brush
ChatGPT কে আপনার গ্রাহক সহায়তা পরিচালনা করতে দেওয়া এখনও খুব তাড়াতাড়িদ্বারা@lucamicheli
1,552 পড়া
1,552 পড়া

ChatGPT কে আপনার গ্রাহক সহায়তা পরিচালনা করতে দেওয়া এখনও খুব তাড়াতাড়ি

দ্বারা Luca Micheli6m2023/03/30
Read on Terminal Reader
Read this story w/o Javascript

অতিদীর্ঘ; পড়তে

আপনি যদি আপনার গ্রাহক পরিষেবা প্রচেষ্টাকে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করার উপায় খুঁজছেন তবে আমার সাথে থাকুন কারণ আমি আপনার সাথে শেয়ার করব কিভাবে আমরা আমাদের গ্রাহকদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্তর দেওয়ার জন্য ChatGPT কে প্রশিক্ষণ দিয়েছি।

People Mentioned

Mention Thumbnail
Mention Thumbnail
featured image - ChatGPT কে আপনার গ্রাহক সহায়তা পরিচালনা করতে দেওয়া এখনও খুব তাড়াতাড়ি
Luca Micheli HackerNoon profile picture

আপনি যদি আপনার গ্রাহক পরিষেবা প্রচেষ্টাকে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করার উপায় খুঁজছেন তবে আমার সাথে থাকুন কারণ আমি আপনার সাথে শেয়ার করব কিভাবে আমরা আমাদের গ্রাহকদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্তর দেওয়ার জন্য ChatGPT কে প্রশিক্ষণ দিয়েছি।


চল শুরু করি!

আপনার গ্রাহক পরিষেবার উত্তর দেওয়ার জন্য ChatGPT-কে কীভাবে প্রশিক্ষণ দেবেন?

প্রথমত, ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর কীভাবে দিতে হয় তা ChatGPT শেখানোর জন্য আমাদের সত্যের একটি উৎসের প্রয়োজন ছিল, তাই আমরা দুটি পদ্ধতির কথা ভেবেছিলাম:


  • নলেজ বেস ব্যবহার করুন

  • আমাদের সমর্থন সঙ্গে কথোপকথন ব্যবহার করুন


প্রথমটি সত্যের সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য উত্স, দ্বিতীয়টি খুব সুনির্দিষ্ট হতে পারে এবং এটি ChatGPT-কে প্রকৃত এবং দরকারী প্রসঙ্গ সরবরাহ করার জন্য আরও ভালভাবে সংগঠিত হতে হবে।


আমাদের প্রথম চেষ্টা ছিল সমস্ত জ্ঞানভিত্তিক নিবন্ধগুলিকে একটি সূচীতে প্রবেশ করানো এবং তারপর একটি উত্তর খুঁজতে সূচকটি ব্যবহার করা।


আমরা যে পাইথন কোড ব্যবহার করেছি তা বেশ সহজ।


এটির দুটি ফাংশন রয়েছে, একটি সূচকে জ্ঞানের ভিত্তি (একটি CSV ফাইল থেকে) যোগ করা এবং দ্বিতীয়টি যা স্থানীয় json থেকে সূচক লোড করে এবং প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে।


এটি সূচক তৈরি করতে CSV আমদানিকারকের সাথে OpenAI API এবং llama সূচক ব্যবহার করে।


 from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, download_loader from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.llms import OpenAI import openai from pathlib import Path def addKB(): SimpleCSVReader = download_loader("SimpleCSVReader") loader = SimpleCSVReader() documents = loader.load_data(file=Path('./kb.csv')) index = GPTSimpleVectorIndex(documents) index.save_to_disk('index.json') def query(question): index = GPTSimpleVectorIndex.load_from_disk('index.json') response = index.query(question) print(response)


প্রথমে, আমরা CSV ফাইল থেকে পড়ার জন্য addKB() চালাই, এবং তারপরে এটি গ্রাহক পরিষেবাতে উত্তর দেওয়ার জন্য প্রস্তুত কিনা তা দেখার জন্য আমরা ক্যোয়ারী ব্যবহার করা শুরু করি।

ChatGPT এখনও গ্রাহক পরিষেবা পরিচালনা করার জন্য প্রস্তুত?

চ্যাটজিপিটি বাস্তব ক্ষেত্রে একজন মানুষের বিরুদ্ধে কীভাবে পারফর্ম করবে তা পরীক্ষা করা শুরু করা যাক।


কাস্টমারলিতে, আমরা B2B SaaS-এর জন্য গ্রাহক সহায়তা, বিপণন অটোমেশন এবং গ্রাহক সন্তুষ্টির সরঞ্জাম সরবরাহ করি।


গ্রাহকের জন্য সঠিক উত্তর খুঁজে পাওয়া কঠিন হতে পারে, তাই এটি আমাদের কাছে কীভাবে অনুবাদ করবে তা দেখতে আমি বেশ কৌতূহলী ছিলাম।

#1 প্রশ্ন: পণ্য সম্পর্কিত


প্রশ্ন: আমি কিভাবে একটি ইমেল পাঠাতে পারি?


এখন একজন মানুষ স্পষ্ট করার জন্য জিজ্ঞাসা করবে যেহেতু ব্যবহারকারী বিভিন্ন ধরণের ইমেল পাঠাতে চাইতে পারে, যা হতে পারে একটি ইমেল বিপণন প্রচারাভিযান, একটি স্বয়ংক্রিয় একটি, বা একটি one2one।


এই ক্ষেত্রে, চ্যাটজিপিটি তার সুযোগ নিয়েছিল এবং কীভাবে তার গ্রাহকদের কাছে একটি চ্যাট ট্রান্সক্রিপ্ট পাঠাতে হয় তার উত্তর দিয়েছে।


একেবারেই অকেজো। গ্রাহক এই উত্তর সম্পর্কে অসন্তুষ্ট হবে.


CSAT ☆☆☆☆☆


#2 প্রশ্ন: প্রযুক্তিগত তথ্য

প্রশ্ন: আমি কিভাবে কিছু পিক্সেলের সীমানা থেকে চ্যাট আইকনটি সরাতে পারি?


এই নিবন্ধটির জন্য আমার কোডের এই টুকরোটির প্রয়োজন ছিল, তাই আমি চ্যাটজিপিটি-কে কিছু পিক্সেলের সীমানা থেকে চ্যাট আইকনটি কীভাবে সরানো যায় তা জিজ্ঞাসা করেছি এবং উত্তরটি হাস্যকর ছিল।


আমাদের কাছে কোডের একটি অংশ রয়েছে যা আপনি আপনার চ্যাট বাস্তবায়নে যোগ করতে পারেন যাতে এটিকে পৃষ্ঠার সীমানা থেকে সরানো যায়। আমি যে উত্তরটি আশা করছিলাম তা ছিল না 🤣🤌


CSAT ☆☆☆☆☆


#3 প্রশ্ন: মূল্য

প্রশ্ন: 9 জন সতীর্থের সাথে গ্রাহকদের কত খরচ হবে?


এটি একটি প্রাক-বিক্রয় প্রশ্ন, তাই এটি গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সম্ভাব্য গ্রাহকদের দূরে ঠেলে দিচ্ছে না এবং ভুল তথ্য রিপোর্ট করছে।


এবং এই সময়, এটা ঠিক ছিল!


এই মিথস্ক্রিয়াটির খরচ হল 4310 LLM টোকেন এবং 12টি এমবেডিং টোকেন৷


CSAT ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️


#4 প্রশ্ন: সমস্যা কি হতে পারে?

এটি একজন প্রকৃত ব্যবহারকারী যা Customerly-এর সাথে একটি সমস্যা রিপোর্ট করছে এবং আমি এটি কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে তা দেখতে আগ্রহী ছিলাম।


একটি গ্রাহক নির্দিষ্ট সাহায্যের জন্য জিজ্ঞাসা করার সাথে এটি সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি।


এই ব্যবহারকারী কি জিজ্ঞাসা করেছেন:


প্রশ্ন: "আমি ব্যবহারকারীর প্রোফাইল পৃষ্ঠা থেকে একটি কোম্পানিতে একটি নতুন সম্পত্তি যোগ করার চেষ্টা করেছি৷ যখন আমি এটি যোগ করি এবং "প্রপার্টি তৈরি করুন" এ ক্লিক করি তখন কিছুই হয় না। প্রথমে, আমি ধরে নিলাম যে সমস্যাটি আগে থেকেই বিদ্যমান নামের একটি সম্পত্তির কারণে হয়েছে (আমি সেটিংস > দর্শক > কোম্পানির বৈশিষ্ট্য এলাকায় এটি তৈরি করেছি)। তবুও, ব্যবহারকারী এলাকায় এটি আবার তৈরি করার আগে, আমি উপলব্ধ অনুসন্ধান বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করেছি এবং আমি পূর্বে তৈরি করা একটি খুঁজে পাইনি। কি সমস্যা হতে পারে? 🤔"


উত্তরটি ধরনের-সম্পর্কিত এবং তারপর সম্পূর্ণভাবে সম্পর্কহীন।


এটি মোটেও গ্রাহকের সমস্যার সমাধান করে না এবং সম্পত্তির অবস্থা (একটি ভাল ট্র্যাকে) উল্লেখ করে এবং তারপরে একটি নিবন্ধের অবস্থা (সম্পূর্ণভাবে বন্ধ ট্র্যাকের) উল্লেখ করে মিশ্র উত্তর দিচ্ছে।


CSAT ☆☆☆☆☆


#5 প্রশ্ন: মূল্য FAQ


প্রশ্নঃ মিথস্ক্রিয়া কি?


এটি ইন্টারঅ্যাকশনের উপর ভিত্তি করে আমাদের মূল্য নির্ধারণের মডেল সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন হতে পারে এবং উত্তর দেওয়া বেশ সহজ ছিল।


ভাল হয়েছে, ChatGPT.


এই মিথস্ক্রিয়া খরচ 3701 LLM টোকেন এবং 4 এমবেডিং টোকেন।


CSAT ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️



#6 প্রশ্ন: প্রকৃত প্রাক-বিক্রয় প্রশ্ন!

এটি এমন একটি প্রশ্ন যা আমরা একটি লিড থেকে পেয়েছি এবং এটি এত বিস্তারিত ছিল যে আমি ভাবছিলাম এটি কীভাবে উত্তর দিতে পারে৷


প্রশ্নঃ আরে আছে! আমি ভাবছিলাম আপনি যদি আমাকে একটি মোটামুটি মূল্যের অনুমান দিতে পারেন। আমাদের ব্যবহৃত কেস:

- 42 এজেন্ট

- পণ্য ট্যুর

- চ্যাট বট

- ব্যবহারকারী এবং দর্শকদের জন্য 200+ নিবন্ধ সহ সহায়তা কেন্দ্র

- প্রতি মাসে মানুষ পৌঁছেছে: 11k+


অনুগ্রহ করে বড় সেলস কল ছাড়া তুলনা করার জন্য আমার একটি রুক্ষ বলপার্কের প্রয়োজন হবে ;)”


এটি সঠিক এন্টারপ্রাইজ প্ল্যান নির্বাচন করেছে, কিন্তু এটি 27 জন এজেন্টের জন্য অতিরিক্ত খরচ গণনা করেনি; এটি শুধুমাত্র অন্তর্ভুক্ত এজেন্টদের সাথে $249 এর খরচ ভাগ করেছে।


ভাল, কিন্তু অবশ্যই সঠিক উত্তর নয়।


CSAT ⭐️⭐️☆☆☆


#7 প্রশ্ন: অনবোর্ডিং প্রশ্ন

ব্যবহারকারী তাদের গ্রাহকদের সাথে চ্যাট করার জন্য একটি লিঙ্ক ভাগ করতে চেয়েছিলেন।


উত্তরটি সম্পূর্ণভাবে সম্পর্কহীন এবং প্রজেক্ট সেটিংস, তারপর সাধারণ সেটিংসে যাওয়ার পরামর্শ দেওয়া উচিত ছিল৷


আবার তা মিশ্রিত জিনিস এবং গ্রাহককে ভুল তথ্য দিয়েছে।


CSAT ☆☆ ☆☆☆



#8 প্রশ্ন: সুযোগের বাইরের বৈশিষ্ট্য

এটি একটি সুযোগের বাইরে প্রাক-বিক্রয় প্রশ্নের উত্তর কীভাবে দেবে তা দেখার সময়।


এটি ছিল প্রকৃত প্রশ্ন, হ্যাঁ, টাইপোর সাথে 🤪


আমি একটি প্লাগইন খুঁজছি যা আমার নতুন ডেটিং/কন্টেন্ট শেয়ারিং সাইটের সাথে কাজ করবে। শুধুমাত্র লগ ইন করা ব্যবহারকারীদের জন্য, এটি শুধুমাত্র একটি সহায়ক চ্যাট হিসাবে দেখানো হচ্ছে


আমি এইভাবে উত্তর দেব না, কিন্তু এটি যথেষ্ট সঠিক।


CSAT ⭐️⭐️ ⭐️☆☆



#9 প্রশ্ন: একাধিক প্রশ্ন এবং বিভিন্ন বিকল্প


প্রশ্ন: হ্যালো, আমি চ্যাট পরিষেবা কনফিগার করেছি এবং এটি পুরোপুরি কাজ করে, একটি ডেস্কটপ বিজ্ঞপ্তি বিকল্প বা অন্য কোন ফর্ম আছে? সাইটে কি শুধুমাত্র ইনবক্সের মাধ্যমে চ্যাট করা সম্ভব?


বিজ্ঞপ্তির সাথে সম্পর্কিত প্রথম উত্তরগুলি ভাল ছিল, কিন্তু তারপর এটি শব্দের কাস্টমাইজেশন উদ্ভাবন করে??


দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তর একটি ভাল উপায়ে দেওয়া হয়েছিল, কিন্তু তারপরে এটি নির্ধারিত বার্তাগুলি যুক্ত করা শুরু করে যা একরকম সম্পর্কহীন ছিল।


এই মিথস্ক্রিয়া খরচ 4322 LLM টোকেন এবং 37 এমবেডিং টোকেন।


CSAT ⭐️⭐️ ⭐️⭐️

উপসংহার

এই পদ্ধতির OpenAI API খরচ, সূচক এম্বেডিং এবং নয়টি প্রশ্ন বিবেচনা করে, $1.79। এই সমস্ত টিকিট স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করার জন্য এটি অবশ্যই একটি ভাল খরচ।


কিন্তু আপনি এখানে কি ট্রেড করছেন? গ্রাহক সন্তুষ্টি.


যখন একটি প্রাক-বিক্রয় প্রশ্নের উত্তর এইভাবে দেওয়া হয়, তখন আপনি বছরে হাজার হাজার ডলার হারাতে পারেন। গ্রাহকরা যখন আপনার ভুল নির্দেশাবলী অনুসরণ করবে, তখন তাদের কেমন লাগবে বলে আপনি মনে করেন?


আপনি তাদের সময় নষ্ট করেছেন। তাদের সন্তুষ্টি প্রায় হারিয়ে গেছে, এবং তারা এখন আপনার প্রতিযোগীর সাথে যাওয়ার কথা ভাবছে।


আমরা বিশ্বাস করি ChatGPT গ্রাহক সহায়তার ভবিষ্যত গঠন করবে, কিন্তু আমরা এখনও এটিকে আপনার জন্য সমস্ত সহায়তা অনুসন্ধান পরিচালনা করতে দেবার থেকে অনেক দূরে আছি।


পরের সপ্তাহগুলিতে, আমরা গ্রাহকের অনুসন্ধানের উপর ভিত্তি করে একটি জটিল মডেলকে প্রশিক্ষিত করার চেষ্টা করব, এবং এটি কার্যকারিতা উন্নত করবে কিনা তা দেখার জন্য এজেন্ট উত্তর দেয়।


আপনি কি ChatGPT-কে খরচের একটি অংশের জন্য আপনার গ্রাহক পরিষেবার উত্তর দিতে দেবেন? আমাকে জানতে দাও!


টুইটারে আমাকে ট্যাগ করুন @ilucamicheli আপনার চিন্তাভাবনা সহ।


চলবে…


এছাড়াও এখানে প্রকাশিত.