Tehisintellektil põhinev chati agent
Case study: Farron
Farron Tehnika OÜ on ametlik STIHL kaubamärgi maaletooja Eestis, keskendudes aia- ja metsatehnika hulgimüügile ning turustades tooteid läbi autoriseeritud edasimüüjate võrgustiku. Ettevõte opereerib kolme eraldiseisva e-poe platvormiga (farron.ee, logosol.ee ja profikeskus.ee), pakkudes laia valikut tooteid ja erialaseid teadmisi.
Projektist
Farron soovis parandada veebikülastajate kasutuskogemust, muutes klienditeeninduse kiiremaks ja kättesaadavamaks läbi tehisintellektil (AI) põhineva chati agendi. Peamine väljakutse oli pakkuda nutikat ning lihtsalt kasutatavat lahendust, mis suudaks toetada igat veebipoodi individuaalselt ning annaks vastuseid ainult kontrollitud info põhjal.
Lahendus
Lõime AI-põhise vestlusagendi, mis integreeriti igasse Farroni e-poodi eraldi, võimaldades kasutajatel saada kiireid ja täpseid vastuseid toodete, kasutustingimuste ja edasimüüjate kohta. Agent suudab ammutada infot Magento süsteemist ning vajadusel täiendada teadmistepagasit dokumentide ja käsitsi sisestatud info põhjal.
Tagaküljel kasutame süsteemi, kus teadmised on koondatud vaheplatvormile ja vestlusagent ei pea kõike mäletama, vaid oskab infot vajaduse korral sihipäraselt otsida (nn Retrieval-Augmented Generation – RAG lähenemine). See tagab, et agent vastab ainult etteantud teadmiste baasil ja ei kaldu teemast kõrvale.
Lisaks lõime lahenduse, mis suudab ammutada infot Magento süsteemist ja vajadusel täiendada teadmistepagasit dokumentide ja käsitsi sisestatud info põhjal. See võimaldab kiiret reageerimist ka siis, kui veebilehelt kõiki andmeid automaatselt kätte saada ei ole.
Ühe olulise osana programmeerisime sisse personaalsed käitumisjuhised igale agendile – see võimaldab tagada, et suhtlusstiil ja teemad oleksid vastavuses konkreetse poe ja brändi vajadustega. Kui agent tuvastab, et ei suuda küsimusele vastata, suunab ta kasutaja viisakalt edasi klienditeeninduse meiliaadressile.
Tulemus
- Lihtne kasutatavus: loodud sai mugav, kiire ja asjakohane chat, mida on lihtne kasutada igas poes eraldi.
- Kuluoptimeerimine: Lahenduse arhitektuur ja teadlik päringute juhtimine võimaldasid oluliselt vähendada AI kasutamise kulusid.
- Paindlikkus: Lahendust saab vastavalt vajadusele edasi täiendada ning klient saab ise kohandada teatud parameetreid ilma pideva arendustöö vajaduseta.
Tehnilised komponendid
1. E-poe integreerimine
Kuna Farron kasutab Magento platvormi, integreerisime vestlusagendi süsteemiga, et ammutada infot tootekataloogidest, kasutustingimustest ja edasimüüjate andmebaasidest. See võimaldab agendil vastata küsimustele, mis on seotud konkreetsete toodete, hindade ja saadavusega.
2. Vestlusraamistik
Kasutatud on avatud lähtekoodiga vestlusraamistikku, mida kohandasime vastavalt Farroni brändi ja funktsionaalsetele vajadustele. Raamistik toetab vestluse konteksti säilitamist ja võimaldab hõlpsalt lisada uusi teadmisi või kohandada agendi käitumist vastavalt vajadusele.
3. Teadmiste haldamine
Lahenduses on vaheplatvorm, mis koondab kõik agendi kasutatavad teadmised. Kui agent saab päringu, otsib ta esmalt vajaliku info sealt, seejärel vajadusel täiendavalt andmebaasidest või dokumentidest. See tagab, et vastused põhinevad kontrollitud ja usaldusväärsetel andmetel.
4. Keel ja stiil
Vastused genereeritakse OpenAI reakendusega järgides määratud stiili ja keelt. See võimaldab agendil suhelda eesti keeles, kasutades õiget sõnajärjekorda ja grammatikat, ilma et oleks vaja suuri keelemudeleid.
Kohandatavus ja paindlikkus
Kogu süsteem on üles ehitatud nii, et Farron saab ise hallata agendi teadmisi, kohandada stiili või lisada uusi teadmisi vastavalt vajadusele. See tagab lahenduse pikaajalise paindlikkuse ja vastavuse muutuvatele ärivajadustele.
Farron koostööst
AI Chat’I eesmärk Farron.ee, Profikeskus.ee ja Logosol.ee lehtedel oli eelkõige see, et anda klientidele esmased kiired vastused ning sellega vähendada inimeste töökoormust.
Sisend chat’i kasutusele võtmiseks tuli Acty’st ning see tundus kohe hea mõte ning samm suunas, kuhu maailm liigub.
Ajas oleme natukene täiendanud chat’I loogikaid. Näiteks toimib chat B2B kliendile erinevalt, kui B2C kliendile. B2B kliendi vastused genereeritakse sisselogimisalas oleva info põhjal, a la koolitusmaterjalidest ja muust siseinfost. See annab võimaluse meie koostööpartneritel info kiiremini kätte saada, mille otsimiseks muidu võib kuluda palju aega, lisaks suudab chat erinevate materjalide info koondada ühte vastusesse.
Näeme võimalust ka edasisteks arenguteks. Kõne all on olnud veebilehe otsingusse AI võimekuse integreerimine, mis töötaks sarnaselt tavaotsingule, aga oleks oluliselt loovama mõtlemisega. Kui tänane otsing vajab kindlat fraasi, mida otsija peab teadma, siis AI otsing leiab ka kirjelduse järgi otsitava toote/info üles.
Lisaks oleme chati kasutamise käigus leidnud mõned nõrkused, mis tulid tänu chat’ile esile. Näiteks, kui chat ei oska mõnele kliendi küsimusele vastata, siis saame aru, et peame selle valdkonna osas kodulehele täiendavat infot üles panema, et edaspidi saaksid sarnased küsimused vastused.
Turundusosakond kasutab chat’i ka töövahendina, seda peamiselt uute artiklite loomisel. Chati eelis selle juures on see, et genereeritakse info just meie lehtedel olevast infost ning see on oluliselt täpsem, kui internet avarustest saadav info. Jah, chat käib ka internetiavarustes päringu hetkel infot kogumas, kuid seejärel vaadatakse üle ka meie lehtede info ja vastuses baseerutakse meie lehel olevale infole ja väljastpoolt tuuakse lisainfot juurde.
Kokkuvõttes ei saa veel anda väga põhjapanevat tagasisidet chat’i osas, kuna selle kasutamise maht alles suureneb (hetkel oleme seda kasutanud ca 3 kuud), aga näeme, et kliendid kasutavad seda julgemalt. Näeme ka seda, et kui klient ei saa lõpplikku vastust chat’ilt, siis pöördumised töötaja poole on oluliselt täpsemad, kuna chat on eeltöö kliendiga ära teinud. Chat’i logist on põnev jälgida, kuidas lõpuks töölise poole pöördunud klient on chat’iga eelnevalt suhelnud, lisainfot saanud ning suudab esitada oluliselt täpsema küsimuse, millele töötaja saab ühe vastusega vastata, ega pea täiendavaid küsimusi küsima. Sellest tekib aja kokkuhoid.
Igal juhul näeme, et suund AI kasutamise osas on õige ja aja jooksul kindlasti leiame rakenduskohti, kus seda veelgi kasutada.
Kokkuvõte
Kokkuvõttes võimaldas Farroni jaoks loodud AI-põhine vestlusagent oluliselt parandada veebikülastajate kasutuskogemust, pakkudes kiireid ja täpseid vastuseid igas e-poes eraldi. Integreeritud lahendus on nutikas ja paindlik, suudab kasutada Magento platvormilt ammutatud andmeid ning täiendada teadmisi dokumentide ja käsitsi sisestatud info põhjal. Samuti on süsteem kuluefektiivne, võimaldades Farronil hallata agendi teadmisi ja kohandada vastuseid vastavalt vajadusele. Kõik see tagab, et ettevõtte kliendid saavad täpset teavet, samal ajal säästes ressursse ja aega, pakkudes sujuvat ja kvaliteetset klienditeenindust.