لقد وفرنا 32% من الجهد البشري عن طريق استخدام GPT-4 في معالجة ملايين الطلبات بعد البيع، فتجنبوا هذه الأخطاء الثلاثة.

في ذروة العروض الترويجية الخمسة السوداء في الشهر الماضي ، كان ثلاثة أفراد من فريقنا يحدقون في لوحة المراقبة ، وشاهدوا معدل الخطأ 429 في طلبات أوامر ما بعد البيع من 1٪ إلى 12٪ - النموذج الصغير السابق لم يكن قادرًا على تحمل 1.2 مليون استشارة متعددة اللغات يوميًا ، وزاد عدد شكاوى العملاء أربعة أضعاف في 24 ساعة.وأخيرًا ، تم قطع تدفقات GPT-4 مؤقتًا لضغط معدل الخطأ إلى أقل من 0.3٪.

أولاً، دعونا نفهم: ما الذي يمكن لـ GPT-4 أن يوفره للفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم بالضبط؟

ببساطة، هذا هو أكبر نموذج عميق متاح حاليًا من OpenAI والأكثر توازنًا في القدرات المقدمة للشركات. يدعم مدخلات بطول يصل إلى 128 كيلوبايت، ودقة فهم اللغات المتعددة أعلى بأكثر من 40% مقارنة بمعظم النماذج الصغيرة المتخصصة. يمكنه التعامل مع المواقف المعقدة مباشرة دون الحاجة إلى الكثير من التعديلات الإضافية.

بالنسبة لفريقنا الصغير المكون من 20 شخصًا الذي يعمل في مجال تجزئة الأجهزة الكهربائية عبر الدول، فإن الفوائد الثلاثة المباشرة لا تحتاج إلى حساب تكلفة الاستثمار (ROI) المعقدة على الإطلاق:

• أولاً، لم تعد هناك حاجة إلى توظيف مترجمين متخصصين للتعامل مع الطلبات المتعددة اللغات، حيث يمكن لنظام الدعم الفني أن يفهم الاستفسارات باللغات الإسبانية والفرنسية والبولندية مباشرةً ويقدم الردود باللغة المطلوبة،تم توفير ما مجموعه 32% مباشرة في تكاليف العمالة لخدمات ما بعد البيع لدينا.
• دقة تحديد الأعطال المعقدة أعلى بكثير مقارنة بالنموذج الأصغر الذي كنا نستخدمه سابقًا؛ حيث كان هناك 17% من الطلبات تحتاج إلى التحقق اليدوي الثانوي، بينما الآن هذه النسبة أقل من 4%.
• لا حاجة لتخزين الكثير من بيانات التدريب المتعلقة بالتعديلات الدقيقة؛ يمكن إضافة كتيبات التوجيهات الخاصة بالمنتجات الجديدة إلى نظام التدريب، وسيتمكن النظام من التكيف مع استفسارات خدمة ما بعد البيع المقابلة في غضون ساعتين فقط. يتم تحسين الكفاءة بشكل ملحوظ أثناء العروض الترويجية الكبيرة.

لا تنظر فقط إلى المزايا، لقد واجهنا بالفعل بعض المشاكل الحقيقية.

والسبب الأول هو عدم السيطرة على التكلفة.عندما قطعنا GPT-4 لم نقوم بقطع الإدخال ، تم تحميل عشرات الصفحات من لقطات الشاشة الخاطئة التي قام بها المستخدمون إلى النص مباشرة ، وتكلفة الرموز المميزة في اليوم أعلى من الأسبوع السابق ، وبعد ذلك أضفنا خطوة تصفية مسبقة ، وقمنا بفحص المعلومات الزائدة عن الحاجة غير المفيدة أولاً ، وانخفضت التكلفة مباشرة إلى النصف.

والثاني هو أن الحد من التيار يسبب صداعًا حقيقيًا.إذا كان مؤقتة تعزيز الذروة مباشرة واجهة رسمية، من السهل مواجهة الحد الأعلى المتزامنة، واجهنا يوم الخميس الأسود 10 دقائق من الحد التالي، وبعد ذلك قبل 3 أيام من طلب التوسع المؤقت لمدير العملاء قبل حل، لا تنتظر حركة المرور قبل التطبيق.

والثالث هو خطأ في التقدير عن المحتوى الحساس.وقال المستخدم فقط "الفرن يسخن عندما يكون الغلاف حار قليلا لن تنفجر" ، ومنعت مباشرة من قبل واجهة أمان المحتوى إرجاع الخطأ ، وبعد ذلك أضفنا طبقة من التحقق المسبق من الكلمات الحساسة ، والكلمات الرئيسية الاستشارية العادية للعطل أولا ، وانخفاض معدل الخطأ إلى درجة مقبولة.

هل يجب فعلاً التحول إلى GPT-4 الآن؟ دعونا نلقي نظرة على هذين المعيارين أولاً.

الحالات التي يمكن استخدامه فيها:إذا كنت بحاجة إلى التعامل مع محتوى متعدد اللغات، أو إجراء تحليلات نصية معقدة لنصوص طويلة (مثل تلخيص وثائق تتكون من عشرات الصفحات، أو إجراء استشارات بعد البيع عبر عدة جولات، أو تصحيح أخطاء الكود)، أو إذا لم يكن لدى فريقك أشخاص متخصصين في الخوارزميات لتعديل النماذج الصغيرة، فإن استخدام GPT-4 مباشرةً يوفر تكلفة أعلى من بناء نموذجك الخاص بك.

الحالات التي لا يجب استخدامه فيها:إذا كان سيناريوك خاصًا بسيطًا للغاية، مثل الرد على الاستفسارات بناءً على كلمات مفتاحية فقط، أو إنشاء رسائل نصية بقوالب ثابتة، أو كان من الممنوع نقل أي بيانات خارج النطاق المحدد، فلا حاجة حقًا لاستخدام نماذج معقدة أو أنظمة متطورة؛ يمكن التعامل مع ذلك باستخدام نماذج بسيطة أو حتى أدوات قائمة على قواعد، وإنفاق المال على ذلك سيكون مجرد هدر.

نصيحتان محددتان للفريق الذي يبدأ لأول مرة:

أولاً، قم باستخدام 10% من الحركة المرورية لإجراء اختبار تدريجي (غرايديت)، واستمر لمدة 7 أيام لمعرفة ما إذا كانت دقة النتائج والتكاليف وسرعة الاستجابة تتوافق مع توقعاتك. لا تقم بالتحويل الكامل منذ البداية، فقد واجهنا مشكلة في الحد من الحركة المرورية عندما قمنا بذلك. الآن، أصبح اختبار التدريجي جزءًا ثابتًا من عملية تغيير النماذج لدينا.

ثانيًا، من الضروري إضافة طبقة تنسيق للتدفقات مسبقة، حيث يتم توجيه الطلبات البسيطة إلى النماذج الصغيرة والأقل تكلفة، ولا يتم إرسال الطلبات المعقدة التي لا يمكن للنماذج الصغيرة معالجتها إلا إلى GPT-4. بعد تنفيذ هذا الإجراء، انخفضت تكلفة النموذج الكلية بنسبة 28٪ دون أن يتأثر الأداء بأي شكل من الأشكال.

مشكلتان صغيرتان شائعتان

س: هل قد يحدث تسرب للبيانات؟ ج: إذا تم اختيار النسخة المخصصة للشركات من الواجهة البرمجية (Enterprise API)، فإن OpenAI تؤكد بشكل صريح أنها لن تستخدم بيانات المستخدمين في تدريب النماذج. لقد قمنا بمراجعة الامتثال للوائح، وهي تتوافق مع متطلبات قانون حماية البيانات الأوروبي (GDPR)، لذا يمكنكم استخدامها بثقة.

س: هل سيكون وقت الاستجابة بطيئًا جدًا؟ ج: في الغالب، يتم الرد على طلبات الاستفسارات العادية خلال 150 مللي ثانية، وقد يستغرق معالجة النصوص الطويلة حوالي ثانية واحدة، وهو وقت كافٍ تمامًا لسيناريوهات ما بعد البيع.