Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Яндекс, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Help Desk Software, Natural Language Processing

Ежемесячно клиентская поддержка продуктов Яндекса обрабатывает миллионы обращений. Мы регулярно проверяем диалоги вручную. Это помогает бороться, например, с опечатками и другими ошибками операторов. Но проверить все диалоги в таком режиме невозможно — их слишком много. Поэтому мы решили посмотреть в сторону LLM-решений.

Привет! Меня зовут Дарья Шатько, я руководитель ML-группы в Yandex Crowd. В этой статье я расскажу, как мы с моим коллегой Антоном Удаловым внедряли большие языковые модели в контроль качества клиентской поддержки. А именно — почему регулярки и BERT не взлетели, как мы собрали репрезентативный golden‑датасет, как победили лимит контекста, снизили ложные срабатывания через многоступенчатый LLM‑flow и в итоге покрыли проверками абсолютно все диалоги поддержки.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro