Серверная часть конструктора контекстно-адаптивных виртуальных операторов с применением генеративных языковых моделей

В последние годы отечественный бизнес отмечает растущую потребность в эффективном управлении пользовательскими сценариями в условиях автоматизации рутинных задач и сокращения затрат. Поскольку проприетарные автоматизированные системы требуют не только большие деньги на разработку, но и огромные ресурсы на обслуживание, мы можем заметить, что роскошь таких решений часто недоступна для малых и средних предприятий (МСП). В то же время стремительное развитие облачных провайдеров за последнее десятилетие сделало on-premise решения ненужными для многих компаний, особенно для тех, чья потребность в них основана на недоступности подходящих решений, а не на потребностях бизнеса. На этом этапе можно задуматься о создании облачного сервиса с конструктором сценариев со встроенной интеллектуальной системой для обработки запросов на естественном языке (аудио или текст), в основе которой лежит LLM. Основная идея заключается в том, чтобы снизить потребность в содержании штата сотрудников для поддержки системы и сделать процесс автоматизации сценариев для B2B-клиентов похожим на сборку конструктора, предоставив им гибкие и необходимые инструменты для организации омниканальной коммуникации с клиентами. Это позволит улучшить пользовательский опыт как агентов, так и их пользователей. Работа содержит: 39 страниц, 3 главы, 13 источников. Ключевые слова: TTS; LLM; ИИ; GPT; context; виртуальный оператор; конструктор; компонент; backend; NLP; облачный сервис;