Wie trainiert man das OpenAI-Sprachmodell in CRM?

Unser Entwicklungsteam ist derzeit (1.06.2023) zur Hälfte mit der Implementierung des Sprachmodells von OpenAI in SalesWizard CRM beschäftigt. Wir planen, in Kürze eine Testversion unserer Integration einzuführen. In diesem Artikel erfahren Sie ein wenig mehr darüber, wie Sie OpenAI in Ihrem SalesWizard-System einsetzen können.

Wie trainiert man das ChatGPT-Sprachmodell?

Um ChatGPT beizubringen, die Fragen der Kunden zu beantworten und durch das bereitgestellte spezifische Wissensmuster zu navigieren, können Sie verschiedene Strategien anwenden. Hier sind einige Schritte, die Ihnen helfen können:

• Bereitstellung von Trainingsdaten: Bereiten Sie einen Trainingsdatensatz mit Kundenfragen und -antworten entsprechend dem erwarteten Antwortmuster vor. Je mehr verschiedene Beispiele Sie bereitstellen, desto besser wird ChatGPT lernen können.
• Verwendung von geeigneten Tags: Sie können spezielle Tags in den Text einfügen, um ChatGPT zu helfen, die Struktur des Antwortschemas zu verstehen. Sie könnten zum Beispiel das Tag „Frage:“ vor der Frage des Kunden und das Tag „Antwort:“ vor der erwarteten Antwort verwenden.
• Erkennen von akzeptablen Fragetypen: Sie können ChatGPT beibringen, verschiedene Arten von Fragen zu erkennen, z. B. Fragen zu Preisen, Bedingungen, Produktmerkmalen usw. Die Identifizierung dieser Typen kann ChatGPT dabei helfen, Antworten auf eine bestimmte Kategorie zuzuschneiden.
• Generierung von Antworten innerhalb eines Schemas: Bei der Generierung einer Antwort können Sie Muster oder Vorlagen verwenden, die die Struktur der Antwort entsprechend dem erwarteten Schema implementieren. Wenn das Antwortschema zum Beispiel die Abschnitte „Einleitung“, „Nutzen“ und „Schlussfolgerung“ enthält, kann ChatGPT diese Abschnitte in der richtigen Reihenfolge einleiten.
• Testen und Korrigieren von Fehlern: Sobald ChatGPT erlernt wurde und Antworten generiert wurden, ist es wichtig, die Antworten regelmäßig zu testen und zu validieren. Wenn ChatGPT Fehler macht oder nicht die erwarteten Antworten liefert, können Sie die Trainingsdaten anpassen und korrigieren, die Tags anpassen oder die Antwortmuster korrigieren.
• Verwendung von menschlicher Verifikation: Sie können auch menschliche Verifikation verwenden, um die von ChatGPT generierten Antworten zu überprüfen und zu bewerten. Stellen Sie Testfragen und vergleichen Sie die von ChatGPT generierten Antworten mit den erwarteten Antworten. Im Falle von Fehlern korrigieren Sie die Trainingsdaten und setzen den iterativen Korrekturprozess fort.

Es ist wichtig zu verstehen, dass ChatGPT auf der statistischen Analyse einer großen Menge von Trainingsdaten basiert und möglicherweise Antworten generiert, die nicht immer richtig oder erwartet sind. Dies erfordert einen iterativen Ansatz und eine kontinuierliche Optimierung, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Bereiten Sie Fragen und Antworten zu Ihren Dienstleistungen, zum Verkaufsprozess, zum Beschwerdeverfahren, zu Ihrer Politik und zu Ihrem Angebot vor. Füllen Sie die folgenden Abschnitte aus.

Wie könnte eine beispielhafte Datenstruktur für das AI ChatGPT-Sprachmodell aussehen?

Hier ist ein Beispiel für eine Trainingsdatenstruktur, die Sie verwenden können, um ChatGPT beizubringen, Kundenfragen mit einem bestimmten Antwortmuster zu beantworten:

Beispiel für eine produktbezogene Frage:

Frage: Was sind die Funktionen des Produkts X?

Antwort: Produkt X bietet die folgenden Funktionen: [wypisz funkcje]

Beispiel für eine Frage zum Preis:

Frage: Wie viel kostet das Produkt Y?

Antwort: Der Preis des Produkts Y ist [cena].

Beispiel für eine Frage zur Zugänglichkeit:

Frage: Ist das Produkt Z auf Lager?

Antwort: Ja: Ja, das Produkt Z ist auf Lager verfügbar.

Beispiel für eine Frage nach dem Liefertermin:

Frage: Wann werde ich das bestellte W-Produkt erhalten?

Antwort: Das voraussichtliche Lieferdatum für das Produkt W ist [termin].

Beispiel für eine Beschwerdefrage:

Frage: Wie kann ich eine Beschwerde über Produkt V einreichen?

Antwort: Wenn Sie eine Beschwerde über Produkt V einreichen möchten, wenden Sie sich bitte an unseren Kundendienst unter [numer] oder per E-Mail an [adres].

Beispiel für eine Frage zur Rückgabe von Waren:

Frage: Wie kann ich ein gekauftes U-Produkt zurückgeben?

Antwort: Um ein U-Produkt zurückzusenden, wenden Sie sich bitte innerhalb von 14 Tagen nach Erhalt Ihrer Bestellung an unseren Kundendienst. Die Rücksendung sollte unter Angabe des Rücksendegrundes an [adres] geschickt werden.

Diese Beispiele zeigen eine Struktur, in der der Frage des Kunden der Tag „Frage:“ und der erwarteten Antwort der Tag „Antwort:“ vorangestellt ist. Sie können diese Struktur anpassen und weitere Beispiele hinzufügen, die sich auf Ihren speziellen Fall und das erwartete Reaktionsmuster beziehen.

Denken Sie daran, dass ChatGPT umso besser lernen und die erwarteten Antworten generieren kann, je mehr verschiedene Beispiele Sie in der richtigen Struktur anbieten.