Intercom-ийн тогтвортой AI давуу тал бүтээх гурван сургамж

2022 онд ChatGPT нээлтээ хийхэд Intercom⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) зүгээр л гарчгуудыг ажиглаад зогссонгүй — шууд хөдөлсөн. GPT‑3.5 гарснаас хэдхэн цагийн дотор хэрэглэгчийн үйлчилгээний программ хангамжийн компани туршилт хийж эхэлсэн бөгөөд ердөө дөрвөн сарын дараа сар бүр сая сая хэрэглэгчийн асуулгыг шийддэг өөрсдийн AI агент Fin-ийг танилцуулсан.

Тэр эртний эрч хүч санамсаргүй зүйл байгаагүй. LLM-үүд огцом урагшлахын хэрээр Intercom AI нь хэрэглэгчийн туршлагыг өөрчилнө гэдгийг ойлгосон. Удирдлага хурдан ажиллаж, олон чиг үүргийн ажлын хэсэг байгуулж, AI-тай холбоогүй төслүүдийг цуцалж, бизнесээ AI-д тулгуурлан дахин платформчлахад 100 сая ам.доллар амласан.

Тэр шийдвэр компани даяарх өөрчлөлтийг өдөөсөн: бүтээгдэхүүний багуудыг дахин зохион байгуулж, AI-first шинэ helpdesk стратеги нэвтрүүлж, Fin-ийг их хэмжээний болон нарийн төвөгтэй хэрэглэгчийн асуулга боловсруулахад дэмжих платформ байгуулсан.

Доор Intercom-ийн аяллаас гарсан, хаанаас эхэлж байгаагаас үл хамааран ямар ч баг яг одоо хэрэгжүүлж болох гурван сургамжийг хүргэж байна.

Intercom загваруудыг эрт, ойр ойрхон туршиж, ажлаасаа гүнзгий суралцдаг.

Баг үүсмэл загваруудыг эртнээс туршиж эхэлсэн бөгөөд тэдний бодит туршлага загварын хязгаарлалтыг зураглаж, боломжуудыг олж харахад тусалсан. 2023 оны эхээр GPT‑4 боломжтой болоход тэд бэлэн байсан. Дөрвөн сарын дотор тэд Fin-ийг гаргасан бөгөөд түүнээс хойш огт саараагүй.

«Бид GPT‑3.5‑ийг ашиглан ид шид мэдрэгдэм уян хатан яриа өрнүүлж чадсан ч хэрэглэгчдэдээ бүрэн даатгахад хангалттай найдвартай болоогүй байсан» гэж Инженерчлэлийн ахлах дэд ерөнхийлөгч Jordan Neill хэлэв. «Бид урьдчилан энэ ажлыг хийсэн учраас GPT‑4 гарч ирэхэд бэлэн болсныг нь мэдээд Fin-ийг гаргасан.»

Тэрхүү ижил ойлголт Intercom-д буцаан олголт, техникийн дэмжлэг зэрэг нарийн урсгалуудыг автоматжуулдаг Fin Tasks системийг загварчлахад тусалсан. Баг анх сэтгэн бодох загварт суурилсан стек төлөвлөж байсан ч тэдний үнэлгээнүүд GPT‑4.1 энэ ажлыг өндөр найдвартай, бага сааталтайгаар дангаараа хийж чадна гэдгийг харуулсан.

Өнөөдөр GPT‑4.1 нь Intercom-ийн AI хэрэглээний өсөн нэмэгдэж буй хэсгийг, үүнд Fin Tasks доторх гол логикийг ажиллуулж байна. Мөн баг сэтгэн бодох бус асуулгад бодлын хэлхээ өгөгдөл нэмэхэд гүйцэтгэлийн зөрүүг нөхөж байгааг олж мэдсэн.

Intercom-ийн дүгнэлт: загваруудаа хэдий чинээ сайн мэднэ, техник технологийн түвшин өөрчлөгдөхөд төдий чинээ хурдан дасан зохицно.

Хурдан хөдлөхийн тулд юу ажиллаж байгааг, яагаад ажиллаж байгааг хэмжих ёстой.

Intercom шинэ загвар, modality, архитектуруудыг хурдан нэвтрүүлэх чадвараа хатуу үнэлгээний процесс-доо тулгуурладаг. Шинэ OpenAI загвар бүр — Realtime API-ээр ажилладаг Fin Voice-д ч бай, GPT‑4.1‑ээр ажилладаг Fin Tasks-д ч бай — нэвтрүүлэхээс өмнө заавар дагах чадвар, хэрэгсэл дуудах нарийвчлал, ерөнхий уялдааг үнэлэхийн тулд бүтэцтэй офлайн тест болон амьд A/B туршилтаар шалгагддаг.

Жишээлбэл, баг загваруудыг бодит дэмжлэгийн харилцааны бичлэгүүдтэй харьцуулан жишиж, буцаан олголт зэрэг олон алхамт зааврыг хэр сайн гүйцэтгэж байгааг, Fin-ийн брэндийн дуу хоолойг хадгалж чадаж буй эсэхийг, функцийн дуудлагыг найдвартай биелүүлж буйг үнэлдэг. Эдгээр үр дүн нь GPT‑4 болон GPT‑4.1 зэрэг загваруудын шийдвэрлэлтийн түвшин, хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжийг харьцуулсан амьд A/B тестүүдийг чиглүүлдэг.

Энэ арга Intercom-д GPT‑4‑өөс GPT‑4.1 рүү ердөө хэдхэн хоногт шилжихэд тусалсан. Заавар боловсруулах болон функц гүйцэтгэх сайжруулалтыг баталгаажуулсны дараа тэд GPT‑4.1‑ийг Fin Tasks даяар нэвтрүүлж, гүйцэтгэл болон хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжид даруй өсөлт харсан.

«GPT‑4.1 гармагц бид 48 цагийн дотор eval-ийн үр дүнтэй болж, тэр даруй нэвтрүүлэх төлөвлөгөөтэй болсон» гэж Intercom-ийн Principal Machine Learning Scientist Pedro Tabacof хэлэв. «Бид GPT‑4.1 нь манай хэрэглэгчдийн хэрэгцээнд тохирох оюун чадвар ба саатлын сайн хослолтойг шууд харсан.»

Fin Voice-ийн хувьд ч мөн адил үнэлгээний процесс Intercom-д шинэ voice загварын snapshot-уудыг баталгаажуулж, саатал, функц гүйцэтгэл, скрипт мөрдөлтийн сайжруулалтыг яг таг тодорхойлоход тусалсан. Эдгээр нь бүгд хүний түвшний утасны дэмжлэг хүргэхэд зайлшгүй хэрэгтэй. 

Intercom үнэлгээгээ дуу хоолой харилцаанд авчирдаг нэмэлт хэмжээсийг тусгахаар өргөжүүлсэн. Тэд Fin Voice-ийг зан чанар, өнгө аяс, тасалдлыг зохицуулах, арын шуугиан зэрэг хүчин зүйлсээр системтэй үнэлж, өндөр чанартай хэрэглэгчийн туршлагыг баталгаажуулдаг.

Intercom эхний өдрөөсөө өөрчлөлтөд зориулан барьсан бөгөөд хамаардаг загваруудтайгаа зэрэгцэн хөгжих хангалттай уян хатан архитектур зохион бүтээсэн.

Fin-ийн систем нь загвараараа модульчлагдсан бөгөөд чат, имэйл, дуу хоолой зэрэг олон modality-ийг дэмждэг, тус бүр нь саатал болон төвөгшлийн өөр өөр солилцоотой. Энэхүү архитектур нь Intercom-д тухайн ажилд хамгийн тохирох загварт асуулгыг чиглүүлж, суурь системийг дахин инженерчлэхгүйгээр загвар солих боломж олгодог.

Тэр уян хатан байдал нь санаатай бөгөөд байнга хөгжсөөр байна. Fin-ийн архитектур одоо гурав дахь томоохон хувилбар дээрээ явж байгаа бөгөөд дараагийнх нь аль хэдийн хөгжүүлэлтэд орсон. Загварууд сайжрахын хэрээр баг шинэ боломж нээх шаардлагатай хэсэгт төвөгшлийг нэмэгдүүлж, боломжтой хэсэгт нь хялбаршуулдаг.

Энэ дасан зохицох чадвар Fin Tasks дээр онцгой чухал болох нь батлагдсан. Анх баг Fin Tasks-ийг дэмжихэд сэтгэн бодох загварт суурилсан загварууд хэрэгтэй гэж үзэж байсан — энэ нь Fin-д нарийн төвөгтэй хэрэглэгчийн асуулгыг шийдэх, буцаан олголт хийх, бүртгэлийн өөрчлөлт хийх, техникийн алдаа засах зэрэг олон алхамт процессыг гүйцэтгэх боломж олгодог.

Гэвч туршилтаар GPT‑4.1‑ийн заавар дагах чадвар хүлээлтээс давж, ижил найдвартай байдлыг бага саатал, бага өртгөөр үзүүлсэн.

«Үнэнийг хэлэхэд, хүмүүс GPT‑4.1‑ийн талаар хангалттай ярьдаггүй гэж би боддог» гэж Intercom-ийн Principal Machine Learning Engineer Pratik Bothra хэлэв. «Саатал болон өртгийн үзүүлэлт биднийг үнэхээр гайхшруулсан. Энэ нь архитектураа эргүүлж, их хэмжээний төвөгшлийг хасах боломж олгодог.»

Багийн ажил дөнгөж эхэлж байна. Дэвшилтэт загваруудаар ажиллаж, модульчлагдсан, загвар-харгалзахгүй архитектур дээр бүтээгдсэн Intercom нь хэрэглэгчийн дэмжлэгээс цааш өргөжин, бизнес даяарх урсгалуудыг ажиллуулж, илүү хурдан шийдэл, илүү сайн хэрэглэгчийн туршлага хүргэж байна:

• Дэмжлэгийн багууд: Fin AI агентын тусламжтай чат, имэйл, дуу хоолой болон бусад сувгаар ирэх асуулгын дийлэнхийг шийдвэрлэх
• Үйл ажиллагааны багууд: Fin Tasks-ээр буцаан олголт, бүртгэлийн өөрчлөлт, захиалгын шинэчлэл зэрэг нарийн урсгалуудыг автоматжуулах
• Бүтээгдэхүүний багууд: Intercom-ийн MCP Server-ийг ашигласнаар ChatGPT зэрэг AI хэрэгслүүд хэрэглэгчийн яриа, тикет, хэрэглэгчийн өгөгдөлд хандаж чадна - ингэснээр бизнесийн багууд алдаа илрүүлэх, roadmap боловсруулах, мессежээ сайжруулах, QBR-д бэлтгэхэд тусалдаг. 

Intercom үнэлгээнд хатуу, гүйцэтгэлд суурилсан, дизайнаар уян хатан байснаар өргөтгөхүйц AI платформ бүтээж, дэмжлэгийн салбарыг шинэчлэн тодорхойлж, AI ашиглан бүтээж буй ямар ч компанид сургамж санал болгож байна.