Migliorare la comunicazione nei mercati globali: sfruttare PGVector per la ricerca semantica multilingue, i sistemi RAG basati su Llama2 e modelli di traduzione all’avanguardia per ottimizzare le interazioni multilingue con i clienti
17 ore fa
Questo post è stato scritto in collaborazione con Rafael Guedes.
Mentre le organizzazioni continuano ad evolversi, c’è una cosa che rimane costante: la ricerca della soddisfazione del cliente. Migliorare l’esperienza del cliente è uno degli aspetti più critici nella costruzione di un business sostenibile e di successo. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro delle aziende rivoluzionerà questo ambito. Consentirà un servizio clienti personalizzato, consentendo alle aziende di soddisfare, anticipare e superare le aspettative dei clienti. Le aziende che adottano tempestivamente l’intelligenza artificiale per il servizio clienti otterranno un vantaggio competitivo significativo.
Immagina una situazione in cui stai navigando su Amazon per un prodotto specifico. Una volta raggiunta la pagina dettagliata del prodotto, devi affrontare il compito cruciale di deciderne l’idoneità alle tue esigenze. Per fare ciò, inizi a vagliare migliaia di recensioni dei clienti scritte in diverse lingue: un compito noioso, impegnativo e dispendioso in termini di tempo. Ma immagina se avessi accesso a un chatbot in grado di rispondere alle tue domande nella tua lingua. Utilizzerebbe le informazioni tratte dal feedback di altri clienti. Ciò potrebbe semplificare in modo significativo il processo decisionale di tutti.
In questo articolo forniamo una spiegazione dettagliata di come funzionano i modelli di traduzione multilingue come mBART e la loro implementazione in Python. Mostriamo anche come adattare un modello multilingue pre-addestrato per eseguire il rilevamento della lingua in una sequenza di testo. Infine, creiamo un chatbot basato sulla ricerca semantica multilingue, un sistema RAG e un modello di traduzione per rispondere ai clienti nella loro lingua in base alle recensioni dei prodotti di altri clienti.
Come sempre il codice è disponibile sul ns GitHub.
Fonte: towardsdatascience.com
