Jak trenować model językowy OpenAI w CRM?

Jak trenować model językowy ChatGPT?

Aby nauczyć ChatGPT odpowiadać na pytania klientów i poruszać się według określonego schematu dostarczonej wiedzy, możesz zastosować kilka strategii. Oto kilka kroków, które mogą Ci pomóc:

• Dostarczanie danych treningowych: Przygotuj zestaw danych treningowych zawierający pytania klientów i odpowiedzi zgodne z oczekiwanym schematem odpowiedzi. Im więcej różnorodnych przykładów dostarczysz, tym lepiej ChatGPT będzie w stanie się nauczyć.
• Wykorzystywanie odpowiednich znaczników: Możesz wprowadzić specjalne znaczniki w tekście, które pomogą ChatGPT zrozumieć strukturę schematu odpowiedzi. Na przykład, możesz użyć znacznika „Pytanie:” przed pytaniem klienta i znacznika „Odpowiedź:” przed oczekiwaną odpowiedzią.
• Określanie dopuszczalnych typów pytań: Możesz nauczyć ChatGPT rozpoznawania różnych typów pytań, na przykład pytania dotyczące cen, terminów, funkcji produktu itp. Określenie tych typów może pomóc ChatGPT w dostosowywaniu odpowiedzi do konkretnej kategorii.
• Generowanie odpowiedzi w ramach schematu: Podczas generowania odpowiedzi, możesz użyć wzorców lub szablonów, które będą wprowadzać strukturę odpowiedzi zgodnie z oczekiwanym schematem. Na przykład, jeśli schemat odpowiedzi obejmuje sekcje „Wstęp”, „Korzyści” i „Zakończenie”, ChatGPT może wprowadzić te sekcje w odpowiedniej kolejności.
• Testowanie i korygowanie błędów: Po nauczeniu ChatGPT i generowaniu odpowiedzi, ważne jest regularne testowanie i sprawdzanie poprawności odpowiedzi. Jeśli ChatGPT popełnia błędy lub nie dostarcza oczekiwanych odpowiedzi, możesz dostosować i poprawić dane treningowe, dostosować znaczniki lub poprawić wzorce odpowiedzi.
• Zastosowanie weryfikacji człowieka: Możesz również skorzystać z weryfikacji człowieka, aby sprawdzić i ocenić odpowiedzi generowane przez ChatGPT. Zadawaj pytania testowe i porównuj odpowiedzi generowane przez ChatGPT z oczekiwanymi odpowiedziami. W przypadku błędów, koryguj dane treningowe i kontynuuj iteracyjny proces poprawiania.

Ważne jest zrozumienie, że ChatGPT bazuje na statystycznej analizie dużej ilości danych treningowych i może generować odpowiedzi, które nie są zawsze poprawne lub oczekiwane. Wymaga to iteracyjnego podejścia i ciągłej optymalizacji, aby osiągnąć jak najlepsze wyniki.

Przygotuj pytania i odpowiedzi dotyczące Twoich usług, procesu sprzedaży, procesu reklamacji, zasad działania, oferty. Uzupełnij poniższe sekcje.

Jak może wyglądać przykładowa struktura danych dla modelu językowego AI ChatGPT?

Oto przykładowa struktura danych treningowych, które możesz wykorzystać do nauki ChatGPT w celu odpowiedzi na pytania klientów z określonym schematem odpowiedzi:

Przykład pytania dotyczącego produktu:

Pytanie: Jakie są funkcje produktu X?

Odpowiedź: Produkt X oferuje następujące funkcje: [wypisz funkcje]

Przykład pytania dotyczącego ceny:

Pytanie: Ile kosztuje produkt Y?

Odpowiedź: Cena produktu Y wynosi [cena] zł.

Przykład pytania dotyczącego dostępności:

Pytanie: Czy produkt Z jest dostępny na stanie?

Odpowiedź: Tak, produkt Z jest dostępny na stanie.

Przykład pytania dotyczącego terminu dostawy:

Pytanie: Kiedy otrzymam zamówiony produkt W?

Odpowiedź: Oczekiwany termin dostawy produktu W to [termin].

Przykład pytania dotyczącego reklamacji:

Pytanie: Jak mogę złożyć reklamację na produkt V?

Odpowiedź: Aby złożyć reklamację na produkt V, prosimy skontaktować się z naszym działem obsługi klienta pod numerem telefonu [numer] lub wysłać wiadomość na adres e-mail [adres].

Przykład pytania dotyczącego zwrotu towaru:

Pytanie: Jak mogę dokonać zwrotu zakupionego produktu U?

Odpowiedź: Aby dokonać zwrotu produktu U, prosimy skontaktować się z naszym działem obsługi klienta w ciągu 14 dni od otrzymania zamówienia. Przesyłkę zwrotną należy wysłać na adres [adres] wraz z informacją o powodzie zwrotu.

Przykłady te pokazują strukturę, w której pytanie klienta jest poprzedzane znacznikiem „Pytanie:”, a oczekiwana odpowiedź jest poprzedzana znacznikiem „Odpowiedź:”. Możesz dostosować tę strukturę i dodać więcej przykładów, które są związane z twoim konkretnym przypadkiem i oczekiwanym schematem odpowiedzi.

Pamiętaj, że im więcej różnorodnych przykładów dostarczysz w odpowiedniej strukturze, tym lepiej ChatGPT będzie w stanie się nauczyć i generować odpowiedzi zgodnie z oczekiwaniami.