В первой части речь шла об ограничениях LLM и были представлены ценные решения, позволяющие их устранить. В данной статье рассмотрим примеры использования, которые могут быть применены в маркетинговой практике, а также продемонстрируем пример использования Context Fusion для предоставления точных и специфичных для Merkle ответов.
Прежде чем погрузиться в эту тему, кратко перечислим наиболее важные понятия из первой статьи.
Большие языковые модели (LLM). Нейросетевые модели, предназначенные для обработки и генерации человекоподобных текстов. Благодаря обучению на обширных массивах данных, LLM изучают сложные языковые паттерны, семантические связи и контекст. Используя методы глубокого обучения, LLM могут генерировать связные и контекстуально релевантные ответы.
Context Fusion. Процесс объединения различных источников бизнес-данных и контекстной информации для обогащения знаний LLM и повышения эффективности работы модели.
Toolkit. Обширный набор инструментов и функций, созданных под заказ и легко интегрирующихся с контекстной системой, расширяя возможности LLM и обеспечивая достижение индивидуальных бизнес-результатов.
В визуализированном представлении Context Fusion и Toolkit вместе создают экосистему Contextual Powerhouse.
Интеграция Context Fusion в Genai от Merkle
Одной из возможностей Context Fusion стала интеграция этого процесса в мультимодальный чат-бот Genai, специально разработанный для компании Merkle Northern Europe.
Context Fusion превращает Genai в интеллектуального виртуального помощника, который сочетает в себе возможности понимания языка с контекстными знаниями, адаптированными к потребностям компании. Благодаря использованию клиентских кейсов и специфических для Merkle данных, таких как информация о местонахождении и задачах офиса, Genai получает возможность давать высокоточные и релевантные ответы на запросы клиентов.
Genai выступает в роли виртуального ассистента, доступного через веб-приложение на базе Node.js и всегда готового предоставить персонализированный и контекстно насыщенный опыт. Genai использует Context Fusion для предоставления точных и исчерпывающих ответов, когда сотрудники ищут информацию об услугах, хотят услышать конкретные кейсы, например по B2B-маркетингу, или у них есть конкретные вопросы, касающиеся офисов компании. Благодаря этой интеграции, Genai становится неоценимым помощником в улучшении взаимодействия с клиентами, повышении эффективности и оптимизации работы с ними.
Кроме того, Context Fusion позволяет Genai оставаться в курсе последних событий в нашей сфере деятельности, вне зависимости от обновлений LLM. Genai может легко адаптироваться к меняющимся тенденциям, изменениям в нормативно-правовой базе и динамике рынка за счет постоянного пополнения актуальных контекстных данных. Таким образом, клиенты получают наиболее точную и актуальную информацию, что позволяет им быть в курсе всех событий. Кроме того, в Genai используются и другие ИИ-решения, такие как OpenAI Whisper (преобразование речи в текст) и Azure Cognitive Services (преобразование текста в речь).
Таким образом, Context Fusion революционизирует возможности нашего мультимодального помощника, ориентированного на конкретные задачи. Базируясь на Context Fusion, Genai представляет собой передовую конвергенцию бизнес-аналитики и генеративного искусственного интеллекта, открывая новые уровни эффективности взаимодействия с клиентами.
Передовые маркетинговые стратегии на основе контекстного ИИ
Располагая такими мощными инструментами, как Context Fusion и Toolkit, компании могут полностью раскрыть потенциал генеративного ИИ для создания высокоэффективных маркетинговых стратегий и тактик. Рассмотрим несколько конкретных примеров маркетинга, в которых Context Fusion и Toolkit могут обеспечить успех.
1. Создание персонализированного контента. Интегрируя данные о клиентах и их предпочтениях в LLM с помощью Context Fusion, компании могут использовать Toolkit для создания масштабируемого персонализированного контента. Он включает в себя специализированные посты в блогах, подписи в социальных сетях, рассылки по электронной почте и многое другое. Обладая способностью понимать сегменты, компании могут предоставлять высокорелевантный и привлекательный контент, который будет находить отклик у целевой аудитории.
К числу практических кейсов Merkle Northern Europe относится использование Context Fusion и Toolkit датской сетью магазинов недвижимости Danbolig. Здесь создание персонализированного контента автоматизировано и адаптировано к многочисленным сегментам. Сотрудникам Danbolig больше не нужно писать контент для каждого района в каждом сегменте, поскольку эту кропотливую работу выполняет за них пользовательский инструмент, управляемый LLM. Способности виртуального помощника позволяют сэкономить реальное время для продажи большего количества реальных домов.
2. Динамические рекомендации по продуктам. Toolkit позволяет компаниям разрабатывать специализированные инструменты для разработки динамических рекомендаций по продуктам. Анализируя поведение покупателей, историю покупок и контекстную информацию, LLM может генерировать персонализированные рекомендации в режиме реального времени. Создав специальный инструмент, связывающий результаты работы LLM с CRM-системой, можно в считанные секунды воплотить их в жизнь. Это не только улучшает покупательский опыт, но и повышает конверсию и удовлетворенность клиентов.
3. Анализ настроений и управление репутационными рисками. Интегрировав в Toolkit средства анализа настроений, компании могут эффективно отслеживать в интернете свои репутационные риски и управлять ими. LLM способны анализировать отзывы, обзоры и упоминания клиентов по различным каналам, предоставляя ценную информацию о восприятии бренда и настроениях потребителей. Главный выигрыш здесь заключается в том, что LLM способны анализировать большие массивы неструктурированных данных и выдавать обобщенные результаты. Это позволяет бизнесу гораздо быстрее, чем при классическом анализе настроений, выявлять области, требующие улучшения, и создавать точки приложения усилий.
Подводя итог, можно сказать, что сочетание Context Fusion и Toolkit предоставляет предприятиям мощный арсенал вариантов использования, выходящих далеко за рамки трех вышеперечисленных. От создания персонализированного контента до динамических рекомендаций по продуктам, целевых рекламных предложений, взаимодействия с социальными сетями и репутационного менеджмента — все эти инструменты могут быть использованы для проведения высокорелевантных и эффективных маркетинговых кампаний. Используя возможности генеративного ИИ, компании могут открыть новые уровни вовлеченности клиентов, их удовлетворенности и маркетингового успеха.
Воспользуйтесь контекстными ИИ-решениями уже сегодня
В заключение следует отметить, что внедрение Context Fusion и Toolkit представляет собой революционный шаг в бизнес-использовании истинного потенциала больших языковых моделей (LLM). Благодаря интеграции знаний, специфичных для бизнеса, Context Fusion позволяет превратить LLM в Contextual Powerhouse, что обеспечивает точные и релевантные результаты, отвечающие потребностям бизнеса и клиентов. Toolkit дополняет арсенал Context Fusion, предоставляя полный набор пользовательских инструментов и функций, которые расширяют возможности LLM и позволяют получать индивидуальные результаты.
Основные выводы из этой статьи:
- Голосовой помощник Genai от компании Merkle демонстрирует возможности Context Fusion в предоставлении высокоточных и релевантных ответов на запросы клиентов, повышении эффективности взаимодействия с клиентами и улучшении общего впечатления от работы с ними.
- Предприятия могут использовать Context Fusion и Toolkit для реализации передовых маркетинговых стратегий, включая создание персонализированного контента, динамические рекомендации по продуктам, анализ настроений и т. д.
Читайте также:
- Почему стоит упрощать проекты МО
- Как освоить машинное обучение
- Когда ИИ или машинное обучение неуместны
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Marc van Eck: A Large Language Model is not enough: our Merkle Genai use case
