چت‌بات فارسی و دستیار هوشمند سازمانی

دستیاری که فقط از اسناد مصوب سازمان شما پاسخ می‌دهد، به منبع استناد می‌کند و وقتی پاسخ ندارد، صادقانه به کارشناس ارجاع می‌دهد.

رابط یک دستیار هوشمند فارسی سازمانی با استناد به اسناد داخلی

برای چه کاری مناسب است

دستیار فارسی سازمانی برای پاسخ به پرسش‌های تکراری مشتری، کمک به کارشناس داخلی برای یافتن رویه درست و پیش‌نویس پاسخ برای بازبینی انسانی طراحی می‌شود. اقدام مستقیم روی سامانه‌ها (ثبت سفارش، تغییر رکورد) تنها پس از پایلوت موفق و تعریف دقیق مرز اختیار اضافه می‌شود.

کاربردهای رایج

01

پشتیبانی مشتری

پاسخ به پرسش‌های پرتکرار درباره محصول، قوانین، وضعیت درخواست و مراحل کار، با ارجاع موارد حساس به اپراتور.

02

دستیار دانش داخلی

جست‌وجوی معنایی در آیین‌نامه، قرارداد، دستورالعمل و مکاتبات با نمایش بند دقیق منبع.

03

کمک به کارشناس فروش

پیش‌نویس پاسخ به استعلام‌ها بر اساس کاتالوگ و شرایط مصوب، با تأیید نهایی کارشناس.

04

کانال‌های پیام‌رسان

استقرار همان دستیار در وب‌سایت، تلگرام، واتس‌اپ یا پیام‌رسان داخلی با یک مخزن دانش مشترک.

05

فرم‌گیری گفت‌وگویی

جمع‌آوری اطلاعات اولیه درخواست یا سرنخ فروش و ثبت آن در سامانه فعلی.

06

دستیار داخل نرم‌افزار

پرسش و پاسخ درباره داده‌های همان محصول یا پرتال سازمانی، مانند دستیار عملیاتی پرتال اولبریش.

معماری و روش کار

برای پرسش و پاسخ سازمانی، معماری مرجع ما تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) با استناد اجباری است. مدل پس از شناخت داده و محدودیت انتخاب می‌شود، نه قبل از آن.

  1. 01

    مخزن دانش مصوب

    اسناد با مالک، تاریخ اعتبار و سطح دسترسی مشخص قطعه‌بندی و نمایه می‌شوند.

  2. 02

    بازیابی فارسی

    نرمال‌سازی نیم‌فاصله، نویسه‌های عربی و فارسی، ارقام و تاریخ شمسی پیش از جست‌وجو اعمال می‌شود.

  3. 03

    پاسخ با استناد

    هر پاسخ به بند مشخصی از سند اشاره می‌کند و بدون منبع، پاسخ «نمی‌دانم» و ارجاع به انسان است.

  4. 04

    ارزیابی با داده واقعی

    مجموعه پرسش‌های واقعی کاربران، پاسخ مرجع و سند پشتیبان پیش از استقرار نسخه‌دار می‌شود.

  5. 05

    استقرار و پایش

    ثبت گفت‌وگو، بازخورد کارشناس و بررسی دوره‌ای پاسخ‌های بی‌پشتوانه بخشی از عملیات است.

کنترل‌هایی که از روز اول لازم است

مرز دامنه
پرسش‌های خارج از دامنه تعریف می‌شوند و دستیار برای آن‌ها پاسخ نمی‌سازد.
کنترل دسترسی
هر کاربر فقط پاسخ‌هایی می‌گیرد که از اسناد مجاز برای نقش او ساخته شده باشد.
ارجاع به انسان
مسیر ارجاع با ساعت پاسخگویی و ثبت زمینه گفت‌وگو تعریف می‌شود.
امنیت ورودی
تزریق دستور، افشای داده و سوءاستفاده از ابزارها بر اساس راهنمای OWASP برای مدل‌های زبانی بررسی می‌شود.
میزبانی داده
گزینه استقرار روی زیرساخت سازمان یا میزبانی داخل ایران بر اساس الزام امنیتی هر مشتری بررسی می‌شود.
ژرف

دستیار هوش مصنوعی ژرف را همین حالا امتحان کنید

درباره دستیار فارسی، اتوماسیون اسناد یا شروع یک پایلوت سوال کنید.

پرسش‌های متداول درباره چت‌بات فارسی

تفاوت چت‌بات قاعده‌محور با دستیار مبتنی بر مدل زبانی چیست؟

بات قاعده‌محور تنها به سناریوهای از پیش نوشته پاسخ می‌دهد و وقتی پاسخ را نمی‌داند سکوت می‌کند. دستیار مبتنی بر مدل زبانی پرسش‌های متنوع را می‌فهمد اما ممکن است با اطمینان پاسخ نادرست بسازد؛ به همین دلیل معماری بازیابی‌محور با استناد اجباری و ارجاع به انسان را پیشنهاد می‌کنیم.

آیا چت‌بات با نرم‌افزار فعلی ما (CRM، ERP، پرتال) کار می‌کند؟

اتصال می‌تواند از یک فایل کنترل‌شده، صف کار یا رابط نرم‌افزاری شروع شود. نوع اتصال پس از بررسی سامانه، سطح دسترسی و الزامات امنیتی سازمان مشخص می‌شود و در پایلوت آزموده می‌شود.

کیفیت پاسخ فارسی چگونه سنجیده می‌شود؟

با مجموعه پذیرش نسخه‌دار از پرسش‌های واقعی کاربران. چهار سنجه جداگانه گزارش می‌شود: نرخ پاسخ مستند، درستی استناد، نرخ اعلام صادقانه «نمی‌دانم» و شدت پاسخ بی‌پشتوانه.

هزینه ساخت چت‌بات سازمانی چقدر است؟

هزینه به دامنه پرسش‌ها، حجم و کیفیت اسناد، تعداد کانال‌ها، نوع اتصال و مدل استقرار بستگی دارد. پس از جلسه کشف نیاز، برآورد مرحله‌ای برای پایلوت محدود و سپس توسعه ارائه می‌شود.

آیا داده‌های ما برای آموزش مدل استفاده می‌شود؟

خیر. اسناد شما برای بازیابی و پاسخ‌دهی به کار می‌رود و مالکیت داده و پیکربندی نزد شما می‌ماند. جریان داده، محل میزبانی و نگهداشت پیش از شروع مکتوب می‌شود.

یک کانال و یک مجموعه پرسش را برای پایلوت انتخاب کنید

در جلسه نخست، کانال هدف، اسناد در دسترس، پرسش‌های پرتکرار و معیار پذیرش را مرور می‌کنیم و درباره مناسب بودن یا نبودن پایلوت شفاف می‌مانیم.

درخواست جلسه کشف نیاز