Решение проблемы галлюцинаций LLM в разговорных, ориентированных на клиентов случаях
Недавно на встрече с техническими лидерами крупного предприятия мы обсуждали Parlant как решение для разработки плавных, но строго контролируемых разговорных агентов. Обсуждение приняло неожиданный поворот, когда кто-то задал вопрос: «Можем ли мы использовать Parlant, отключив часть генерации?»
Сначала этот вопрос показался парадоксальным. Как может функционировать генеративный ИИ-агент без генерации? Однако, при более глубоком размышлении, логика стала яснее.
Высокие ставки для ИИ, ориентированного на клиентов
Для этих команд ставки были высоки. Их ИИ-агенты должны были взаимодействовать напрямую с миллионами пользователей ежемесячно. В этом контексте даже 0,01% ошибки недопустимо; одна неверная реакция из десяти тысяч может привести к рискам несоответствия, юридическим последствиям или ущербу репутации бренда.
«Довольно хорошо» не подходит в этой среде. Хотя LLM значительно продвинулись вперед, их свободная генерация может вносить неопределенность, включая галлюцинации, нежелательные тона и фактические неточности.
Смена перспективы
Вопрос о отключении генерации не возник из невежества, а из желания контроля. Эти организации нанимали профессиональных дизайнеров разговоров, специалистов, умеющих создавать взаимодействия, соответствующие голосу бренда, юридическим требованиям и стратегиям вовлечения клиентов.
Эти команды стремились отключить генерацию не из страха, а из необходимости уверенности в взаимодействиях с клиентами. Это осознание бросило вызов традиционному пониманию генеративного ИИ. Дело не только в открытой генерации, а в адаптивных ответах, которые обеспечивают соответствие — соблюдение норм, контекстуальную релевантность, ясность и полезность.
Скрытый ключ к проблеме галлюцинаций
Когда предприятия стремятся уменьшить галлюцинации в выводах, ключевое решение уже существует: дизайнеры разговоров. Интегрируя этих специалистов в процесс разработки, организации могут не только сократить количество галлюцинаций, но и потенциально устранить их полностью.
Дизайнеры разговоров приносят ясность и целенаправленность в взаимодействия с клиентами, создавая голос, который резонирует гораздо дальше, чем то, что могут достичь LLM самостоятельно. Вместо того чтобы адаптировать генеративные системы с временными решениями, разумнее интегрировать эти идеи в проектирование платформ, таких как Parlant.
От идеи к продукту: сопоставление высказываний
Эта линия мышления привела к разработке шаблонов высказываний в Parlant. Эти шаблоны позволяют дизайнерам создавать контекстно-осознанные, плавные ответы, которые полностью проверены, версионированы и регулируются.
Шаблоны высказываний функционируют через трехступенчатый процесс:
- Агент создает черновое сообщение на основе ситуационной осведомленности (взаимодействие, рекомендации, результаты инструментов и т.д.).
- Он сопоставляет этот черновик с ближайшим доступным шаблоном в хранилище высказываний.
- Система выводит сопоставленный шаблон, включая необходимые замены переменных.
Эта гибридная модель позволяет разработчикам программного обеспечения создавать надежных агентов, в то время как эксперты по бизнесу и взаимодействиям могут эффективно определять поведение агентов.
Заключение: наделите полномочиями правильных людей
Будущее разговорного ИИ зависит не от удаления людей из процесса, а от наделения полномочиями тех, кто может формировать и уточнять коммуникации ИИ. С Parlant идеальными кандидатами являются те, кто лучше всего понимает ваш бренд, ваших клиентов и ваши обязательства.
В конечном итоге идея отключения — или значительного контроля — генерации в взаимодействиях с клиентами не абсурдна; скорее, это отражает то, как должен развиваться разговорный ИИ.
