RAG: si i mban mend agjenti AI produktet dhe çmimet e dyqanit tuaj

Një klient ju shkruan në Instagram në orën 22:40: "A e keni fritezën me ajër 5 litra dhe sa kushton?" Shitësi juaj do të hapte katalogun, do të gjente produktin dhe do të përgjigjej brenda një minute. Por si e bën të njëjtën gjë një agjent AI, që nuk e ka parë kurrë magazinën tuaj? Përgjigjja ka një emër teknik, RAG, dhe në këtë artikull e shpjegojmë pa formula dhe pa zhargon.

Problemi: modeli di shumë, por jo dyqanin tuaj

Modelet e mëdha gjuhësore mësojnë nga sasi të mëdha tekstesh publike (nëse ju intereson mekanizmi, lexoni si funksionojnë modelet e mëdha gjuhësore). Ato dinë si funksionon një fritezë me ajër, çfarë është një krem me SPF ose si zgjidhet numri i këpucëve. Por nuk dinë çfarë çmimi ka sot friteza në dyqanin tuaj, që ngjyra bezhë mbaroi dje apo sa kushton transporti për në Durrës.

Edhe sikur modeli ta kishte parë katalogun tuaj dikur, çmimet ndryshojnë, produktet hyjnë e dalin, ofertat mbarojnë. Një model që mbështetet vetëm te "kujtesa" e vet do të japë informacion të vjetër, ose më keq, do të shpikë diçka që tingëllon e besueshme. Ky fenomen quhet "halucinacion" dhe në shërbimin ndaj klientit është i papranueshëm. E kemi trajtuar në detaje te artikulli pse AI-ja "shpik" përgjigje.

Çfarë është RAG

RAG vjen nga anglishtja Retrieval-Augmented Generation, që mund ta përkthejmë "gjenerim i mbështetur në kërkim". Termi u prezantua në një punim shkencor të vitit 2020 dhe sot është një nga mënyrat më të përhapura për t'i dhënë një modeli njohuri të sakta dhe të përditësuara.

Parimi është i thjeshtë. Në vend që modeli të përgjigjet nga kujtesa, puna ndahet në dy hapa:

1. Kërkimi. Sistemi kërkon në burimet e biznesit tuaj, si katalogu, faqja e internetit apo politika e kthimit, informacionin që lidhet me pyetjen e klientit.
2. Gjenerimi. Modeli shkruan përgjigjen duke u mbështetur te ajo që u gjet, jo te supozimet.

Krahasimi më i mirë është me një shitës të ri e të zgjuar. Ai nuk i di përmendsh të gjitha çmimet, por e di ku t'i gjejë. Para se t'i përgjigjet klientit, hap listën, kontrollon dhe pastaj flet. Modeli sjell aftësinë për të shkruar natyrshëm; RAG-u sjell faktet.

Kërkimi sipas kuptimit, jo vetëm sipas fjalës

Pjesa më e vështirë e RAG-ut nuk është shkrimi i përgjigjes, por kërkimi. Klientët rrallë e shkruajnë emrin e produktit ashtu siç është në katalog. Në katalog keni "Fritezë me ajër 5L", ndërsa klienti shkruan:

• "ajo tenxherja që gatuan pa vaj"
• "air fryer i madh"
• "friteze pa yndyre a ka?"

Një kërkim i thjeshtë me fjalë kyçe do t'i humbiste të treja. Prandaj sistemet moderne RAG zakonisht kërkojnë sipas kuptimit: teksti shndërrohet në një përfaqësim numerik që ruan kuptimin, dhe produktet me kuptim të afërt gjenden edhe kur fjalët janë krejt të ndryshme. Shpesh ky kërkim kombinohet me kërkimin klasik sipas fjalëve, sepse markat, kodet dhe numrat, si "numri 38" apo "128 GB", kërkojnë përputhje të saktë.

Por kërkimi sipas kuptimit ka edhe kurthet e veta. Fjala "maskë" mund të jetë një maskë kozmetike për fytyrën, një maskë mbrojtëse apo një maskë karnavali. Një sistem i mirë duhet të kuptojë çfarë funksioni kërkon klienti, nga biseda dhe nga fjalët që e shoqërojnë, që të mos i ofrojë diçka krejt tjetër vetëm sepse emri tingëllon njësoj.

Pse sinkronizimi i katalogut ka rëndësi

RAG-u është po aq i mirë sa burimet ku kërkon. Nëse katalogu që sheh agjenti është i javës së kaluar, edhe përgjigjet do të jenë të javës së kaluar. Për një dyqan online me qindra ose mijëra produkte, kjo do të thotë:

• çmimet duhet të përditësohen sapo ndryshojnë në faqe;
• produktet e reja duhet të "shihen" nga agjenti pa punë manuale;
• produktet e hequra nuk duhet të ofrohen më;
• përshkrimet, masat dhe ngjyrat duhet të jenë të plota, sepse agjenti nuk mund të thotë atë që nuk është shkruar askund.

Pika e fundit është më e nënvlerësuara. Nëse përshkrimi i një fustani nuk thotë nga çfarë materiali është, një agjent i ndershëm do t'i thotë klientit që nuk e ka këtë informacion, jo do ta hamendësojë. Prandaj një katalog i rregullt është investimi më i mirë para se të vendosni një agjent AI. Nëse faqja juaj përdor të dhëna të strukturuara për produktet, si standardi Product i schema.org, aq më mirë. Këshilla praktike gjeni te udhëzuesi si ta përgatisni katalogun për AI.

Çfarë ndodh kur informacioni nuk gjendet

Një sistem RAG i ndërtuar mirë nuk ka vetëm detyrë të gjejë. Ka edhe detyrë të pranojë kur nuk gjen. Nëse klienti pyet për një produkt që nuk e keni, ka tri përgjigje të mundshme:

1. E gabuara: agjenti shpik një produkt ose një çmim.
2. E dobëta: agjenti ofron diçka krejt tjetër, vetëm që të mos thotë "jo".
3. E sakta: agjenti ofron një produkt të ngjashëm me të njëjtin funksion, nëse ekziston; nëse jo, thotë sinqerisht "nuk e kemi".

Klientët e falin një "nuk e kemi". Nuk e falin një premtim të rremë.

Kjo vlen edhe për pyetjet që nuk kanë të bëjnë me produktet. Nëse klienti pyet për garancinë dhe askund nuk shkruhet sa zgjat, përgjigjja e duhur nuk është një numër i hamendësuar, por: "Po e konfirmoj me kolegun dhe ju shkruaj."

Si ndihmon AsistentiAI

AsistentiAI e mëson biznesin tuaj nga faqja e internetit, nga katalogu i produkteve dhe nga informacioni që shtoni vetë në panel. Për dyqanet online lista e produkteve mbahet e sinkronizuar, kështu që agjenti flet me produktet dhe çmimet e sotme. Shikoni si funksionon te zgjidhja për dyqanet online dhe te faqja e integrimeve.

Agjenti sugjeron vetëm produktin e duhur, e njeh produktin edhe nga fotot dhe screenshot-et që dërgon klienti dhe thotë "nuk e kemi" vetëm kur nuk ka as një produkt të ngjashëm me të njëjtin funksion. Kur nuk është i sigurt për një çmim, për stokun apo për një politikë, nuk e shpik: ia kalon bisedën ekipit tuaj me një përmbledhje të shkurtër, dhe në panel biseda shënohet "Kërkon ty". E gjitha kjo ndodh 24/7, në Instagram, Messenger, WhatsApp dhe në chat-in e faqes.

Mund ta provoni me katalogun tuaj me 100 përgjigje falas, pa kartë krediti.

Agjenti AI nuk ka nevojë t'i dijë të gjitha përmendsh. Ka nevojë të dijë ku të kërkojë, të kërkojë mirë dhe të jetë i ndershëm kur nuk gjen. Kjo është e gjithë ideja e RAG-ut, dhe pikërisht kjo e dallon një asistent të besueshëm nga një makinë që thjesht flet bukur.