Generatieve AI heeft de zakenwereld stormenderhand veroverd. Organisaties over de hele wereld proberen te begrijpen wat de beste manier is om deze opwindende nieuwe ontwikkelingen op het gebied van AI te benutten en tegelijkertijd de inherente risico's van het gebruik van deze modellen in een bedrijfscontext op grote schaal in evenwicht te brengen. Of het nu gaat om hallucinaties, traceerbaarheid, trainingsgegevens, IE-rechten, vaardigheden of kosten: bedrijven moeten met een breed scala aan risico's omgaan bij het in productie nemen van deze modellen. De belofte van het transformeren van klant- en werknemerservaringen met AI is echter te groot om te negeren, terwijl de druk om deze modellen te implementeren onverbiddelijk is geworden.

De weg vrijmaken: grote taalmodellen

De huidige focus van generatieve AI concentreert zich op grote taalmodellen (LLM's). Deze op taal gebaseerde modellen luiden een nieuw paradigma in voor het ontdekken van kennis, zowel in de manier waarop we toegang krijgen tot kennis als hoe we ermee omgaan. Traditioneel vertrouwen bedrijven op bedrijfszoekmachines om bedrijfs- en klantgerichte kennis te benutten om zowel klanten als werknemers te ondersteunen. Deze zoekmachines zijn afhankelijk van trefwoorden en menselijke feedback. Zoeken speelde een sleutelrol bij de eerste uitrol van chatbots in de onderneming door de ‘lange staart’ van vragen af ​​te dekken die geen vooraf gedefinieerd pad of antwoord hadden. In feite maakt IBM Watsonx Assistant dit patroon al bijna vier jaar met succes mogelijk. Nu zijn we enthousiast om dit patroon nog verder uit te breiden met grote taalmodellen en generatieve AI.

Introductie van Conversational Search voor watsonx Assistant  

Vandaag kondigen we met trots de bètaversie van Conversational Search in Watsonx Assistant aan. Mogelijk gemaakt door onze IBM Graniet Dankzij het grote taalmodel en onze zakelijke zoekmachine Watson Discovery is Conversational Search ontworpen om conversatieantwoorden op basis van zakelijke inhoud te schalen, zodat uw AI-assistenten resultaatgerichte interacties kunnen stimuleren en snellere, nauwkeurigere antwoorden aan uw klanten en werknemers kunnen leveren.

Conversational search is naadloos geïntegreerd in onze verbeterde conversatiebouwer, om klanten en medewerkers in staat te stellen antwoorden en acties te automatiseren. Van het helpen van uw klanten bij het begrijpen van creditcardbeloningen en het helpen toepassen ervan, tot het bieden van informatie aan uw werknemers over verlofbeleid en de mogelijkheid om naadloos hun vakantietijd te boeken.

Vorige maand, IBM heeft de algemene beschikbaarheid van graniet aangekondigd, de nieuwste Foundation-modelserie van IBM Research, ontworpen om de adoptie van generatieve AI in bedrijfsapplicaties en workflows met vertrouwen en transparantie te versnellen. Met deze bètaversie kunnen gebruikers nu gebruik maken van een Granite LLM-model dat vooraf is getraind in gespecialiseerde bedrijfsdatasets en dit toepassen op Watsonx Assistant om snel overtuigende en uitgebreide vraag- en antwoordassistenten aan te sturen. Conversational Search breidt het bereik van gebruikersquery's uit die door uw AI Assistant worden afgehandeld, zodat u minder tijd hoeft te besteden aan training en meer tijd aan het leveren van kennis aan degenen die dat nodig hebben.

Gebruikers van het Plus- of Enterprise-abonnement van watsonx Assistant kunnen nu vroegtijdige toegang tot Conversational Search aanvragen. Neem contact op met uw IBM-vertegenwoordiger voor exclusieve toegang tot Conversational Search Beta of plan een demo met een van onze experts.

Plan vandaag nog een demo met onze experts

Hoe werkt Conversational Search achter de schermen?

Wanneer een gebruiker een assistent een vraag stelt, bepaalt watsonx Assistant eerst hoe de gebruiker kan worden geholpen: of er een vooraf gebouwd gesprek moet worden geactiveerd, een gesprek moet worden gezocht of moet worden geëscaleerd naar een menselijke agent. Dit gebeurt met behulp van onze nieuw transformatormodel, waardoor een hogere nauwkeurigheid wordt bereikt met aanzienlijk minder training nodig.

Zodra een gesprekszoekopdracht wordt geactiveerd, is het succes afhankelijk van twee fundamentele stappen: het ophaalgedeelte, hoe u de meest relevante informatie kunt vinden, en het generatiegedeelte, hoe u die informatie het beste kunt structureren om de rijkste antwoorden van de LLM te krijgen. Voor beide delen maakt IBM Watsonx Assistant gebruik van de Ophalen Augmented Generationframework verpakt als een kant-en-klare oplossing zonder code om de noodzaak om het LLM-model te voeden en opnieuw te trainen te verminderen. Gebruikers kunnen eenvoudig de nieuwste bedrijfsdocumentatie of beleidsregels uploaden, waarna het model informatie ophaalt en terugkeert met een bijgewerkt antwoord.

Voor het ophaalgedeelte maakt Watsonx Assistant gebruik van zoekmogelijkheden om relevante inhoud uit zakelijke documenten op te halen. IBM watsonx Discovery maakt semantische zoekopdrachten mogelijk die context en betekenis begrijpen om informatie op te halen. En omdat deze modellen taal zo goed begrijpen, kunnen zakelijke gebruikers de hoeveelheid onderwerpen en de kwaliteit van de antwoorden verbeteren die hun AI-assistent zonder training kan behandelen. Semantisch zoeken is vanaf vandaag beschikbaar op IBM Cloud Pak for Data en zal de komende maanden als configureerbare optie beschikbaar zijn om als software- en SaaS-implementaties uit te voeren.

Zodra het ophalen is voltooid en de zoekresultaten zijn georganiseerd in volgorde van relevantie, wordt de informatie doorgegeven aan een LLM – in dit geval het IBM-model Graniet – om een ​​conversatie-antwoord te synthetiseren en te genereren dat op die inhoud is gebaseerd. Dit antwoord is voorzien van traceerbaarheid, zodat bedrijven en hun gebruikers de bron van het antwoord kunnen zien. Het resultaat: een betrouwbaar contextueel antwoord op basis van de inhoud van uw bedrijf.

Bij IBM begrijpen we het belang van een verantwoord gebruik van AI en stellen we onze klanten in staat hetzelfde te doen met conversationeel zoeken. Organisaties kunnen de functionaliteit inschakelen als alleen bepaalde onderwerpen worden herkend, en/of de mogelijkheid hebben om conversatiezoeken te gebruiken als algemene terugval op longtail-vragen. Bedrijven kunnen hun voorkeur voor het gebruik van zoekopdrachten aanpassen op basis van hun bedrijfsbeleid voor het gebruik van generatieve AI. We bieden ook ‘triggerwoorden’ aan om automatisch naar een menselijke agent te escaleren als bepaalde onderwerpen worden herkend, om ervoor te zorgen dat er geen conversatiezoekopdrachten worden gebruikt.

Conversationeel zoeken in actie

Laten we eens kijken naar een realistisch scenario en hoe Watsonx Assistant Conversational Search gebruikt om een ​​klant van een bank te helpen een creditcard aan te vragen.

Stel dat een klant de assistent van de bank opent en vraagt ​​voor welk welkomstaanbod hij in aanmerking komt als hij de Platinum Card aanvraagt. Watsonx Assistant maakt gebruik van zijn transformatormodel om de boodschap van de gebruiker te onderzoeken en door te sturen naar een vooraf gebouwde gespreksstroom die dit onderwerp aankan. De assistent kan naadloos en op natuurlijke wijze de relevante informatie uit de berichten van de gebruiker halen om de benodigde details te verzamelen, de juiste backend-service bellen en de details van de welkomstaanbieding terugsturen naar de gebruiker.

Voordat de gebruiker zich aanmeldt, heeft hij een aantal vragen. Ze beginnen met het vragen naar wat meer details over wat voor soort beloningen de kaart biedt. Opnieuw gebruikt de Watsonx-assistent het transformatormodel, maar deze keer besluit hij om naar Conversational Search te gaan omdat er geen geschikte vooraf gebouwde gesprekken zijn. Conversational Search doorzoekt de kennisdocumenten van de bank en beantwoordt de vraag van de gebruiker.

De gebruiker is nu klaar om een ​​aanvraag in te dienen, maar wil er zeker van zijn dat de aanvraag geen invloed heeft op de kredietscore. Wanneer ze deze vraag aan de assistent stellen, herkent de assistent dit als een bijzonder onderwerp en escaleert hij naar een menselijke agent. Watsonx Assistant kan het gesprek samenvatten tot een beknopte samenvatting en deze naar de menselijke agent sturen, die de vraag van de gebruiker snel kan begrijpen en voor hem kan oplossen.

Van daaruit is de gebruiker tevreden en vraagt ​​hij zijn nieuwe creditcard aan.

Conversationele AI die open innovatie stimuleert

IBM heeft zich altijd ingezet voor een open strategie, en zal dat ook blijven doen, door implementatieopties aan klanten aan te bieden op een manier die het beste aansluit bij de behoeften van hun onderneming. IBM watsonx Assistant Conversational Search biedt een flexibel platform dat nauwkeurige antwoorden kan leveren via verschillende kanalen en contactpunten door zoekmogelijkheden van ondernemingen en IBM-basis LLM-modellen, gebouwd op watsonx, samen te brengen. Tegenwoordig bieden we deze Conversational Search Beta op IBM Cloud aan, evenals een zelfbeheerde Cloud Pak for Data-implementatieoptie voor semantisch zoeken met watsonx Discovery. In de komende maanden zullen we semantisch zoeken aanbieden als een configureerbare optie voor Conversational Search voor zowel software- als SaaS-implementaties, zodat bedrijven kunnen draaien en implementeren waar ze maar willen.

Voor meer flexibiliteit bij het bouwen van modellen kunnen organisaties ook hun eigen gegevens naar IBM LLM-modellen brengen en deze aanpassen met watsonx.ai of modellen van derden zoals Meta's Llama en anderen uit de Hugging Face-gemeenschap gebruiken voor gebruik bij conversatiezoeken of ander gebruik gevallen.

Ben net aan de slag gegaan met jouw generatieve AI-reis voor klantenservice? Meld u aan voor een klantbriefingsessie met IBM Consulting.

Transformeer uw klantenservice met een klantbriefing voor watsonx