OpenAI లో ప్రతి ఇంటరాక్షన్ ద్వారా మద్దతును మెరుగుపరుస్తోంది

ఇది OpenAI మన సాంకేతికతపై స్వంత పరిష్కారాలను ఎలా రూపొందిస్తున్నదో చెప్పే సిరీస్‌లో ఒక భాగం.

మద్దతు అతి కాలంలో క్యూలు, టిక్కెట్లు మరియు త్రూపుట్ ను సూచిస్తుంది. కానీ OpenAI వద్ద, అది సరిపోలలేదు. మేము కోట్ల కోట్ల వినియోగదారులకు సేవలు అందిస్తున్నాము, ప్రతి సంవత్సరం లక్షల విజ్ఞప్తులను నిర్వహిస్తున్నాము, మరియు ఆ పరిమాణం ప్రతి సంవత్సరం గుణకరంగా పెరుగుతుందని చూస్తాము.

అనేక సంస్థలు విస్తీర్ణాన్ని ఎదుర్కొంటాయి. తక్కువ మంది విస్తీర్ణ మరియు అత్యధిక వృద్ధిని ఎదుర్కొంటారు. దాదాపు ఎవరూ రెండింటినీ ఎదుర్కోవడం లేదు — అదే సమయంలో సమీకరణాన్ని మార్చగల సాంకేతికతను నిర్మిస్తున్నారు. ఆ కలయిక మాకు మద్దతును పునరాలోచించడానికి ప్రత్యేకంగా అవకాశం ఇచ్చింది.

మద్దతు పరిమాణ సమస్య కాదు. ఇది ఇంజినీరింగ్ మరియు ఆపరేషనల్ డిజైన్ సవాలు. కాబట్టి మేము వేరే రకం నిర్మించాము: ప్రతి ఇంటరాక్షన్ తదుపరి ఇంటరాక్షన్‌ను మెరుగుపరచే ఆపరేటింగ్ మోడల్.

ఆప్స్ టీమ్ మద్దతు ప్రశ్నలను తప్పించుకోవడానికి చాట్‌బాట్‌ను ఉపయోగించడం కంటే దాదాపు ఎక్కువ దృష్టిని కోరింది. టీమ్ వద్ద ఒక దృష్టి ఉంది: మద్దతును నిరంతరం నేర్చుకునే మరియు మెరుగుపడే AI ఆపరేటింగ్ మోడల్‌గా పునరావిష్కరించండి.

కేంద్రంలో మూడు నిర్మాణ భాగాలు ఉన్నాయి:

• సర్ఫేస్‌లు. మద్దతు వ్యవస్థలతో ఎక్కడ ఇంటరాక్షన్ జరుగుతుందో. చాట్, ఇమెయిల్, ఫోన్, కానీ ఎక్కువగా, సహాయం ఉత్పత్తిలో నేరుగా ఇంటిగ్రేట్ చేయబడింది.
• జ్ఞానం. కేవలం స్థిరమైన డాక్యుమెంట్లే కాదు, నిజమైన సంభాషణలు, విధానాలు, మరియు సందర్భాల నుండి పొందిన, జీవిస్తున్న మరియు నిరంతరం మెరుగుపడుతున్న మార్గదర్శనం.
• ఎవాల్స్ మరియు క్లాసిఫైయర్స్. సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు మనుషులు కలిసి నిర్మించిన నాణ్యత పంచిన నిర్వచనాలు, అదనంగా ఫీడ్‌బ్యాక్ కొలిచే, మెరుగుపరచే మరియు హైలైట్ చేసే టూల్స్.

ఈ భాగాలు వేరుగా ఉండవు. ఇవి ఒక లూప్‌ని ఏర్పరుస్తాయి. ఒక ఎంటర్‌ప్రైజ్ సంభాషణలో కనిపించిన నమూనా డెవలపర్ FAQ కి సమాచారాన్ని అందించగలదు. ఒక కేస్ కోసం రాసిన ఎవాల్ వేర్పాటు మోడల్‌ను వేలలకూ బలపరుస్తుంది. అదే ప్రిమిటివ్స్ ప్రతి సర్ఫేస్‌ను - చాట్, ఇమెయిల్, వాయిస్ - శక్తివంతం చేస్తాయి కాబట్టి, మెరుగుదలలు స్వయంచాలకంగా అన్ని చానెల్స్‌లో పెరుగుతాయి.

సపోర్ట్ ప్రతినిధి పాత్ర మారుతోంది. మా లక్ష్యం మోడల్‌ను ప్రధానంగా ట్రాన్సాక్షనల్ పనిని ప్రాసెస్ చేయడంపై కేంద్రీకరించడం నుంచి మొత్తం నిర్మాణ భాగంగా మార్చడం. వారు నిర్మాణానికి స్వయంగా భాగస్వామ్యం చేయడానికి సాధికారత పొందారు, మార్పులను బాటమ్-అప్ షిప్పింగ్ ద్వారా నేరుగా మరియు వారి రోజువారీ పనిలో సహజ చలనాల ద్వారా పరోక్షంగా.

ప్రతినిధులు టెస్ట్ కేసులుగా మారాల్సిన ఇంటరాక్షన్‌లను గుర్తిస్తారు, కొత్త నమూనాలు కనిపించినప్పుడు క్లాసిఫైయర్స్‌ను ప్రతిపాదించి షిప్ చేస్తారు, మరియు కొన్ని రోజుల్లో వర్క్‌ఫ్లో లోపాలను తగ్గించడానికి లైట్‌వెయిట్ ఆటోమేషన్‌లను ప్రోటోటైప్ చేస్తారు. శిక్షణ కూడా మారుతుంది, ఇది కేవలం పాలసీల గురించి కాదు, ఇంటరాక్షన్‌లను అంచనా వేయడం, నిర్మాణ లోపాలను గుర్తించడం, మరియు మెరుగుదలలను తిరిగి అందించడం గురించి.

కొత్త విధానం సపోర్ట్ ప్రతినిధులు రిస్పాండర్స్‌లే కాక, బిల్డర్స్ కూడా కావాలని నిర్ధారించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.

ఫలితం, ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యంతో కాకుండా, అభివృద్ధి చేయగల సామర్థ్యంతో నిర్వచించబడిన సపోర్ట్ సంస్థ. ప్రతి వ్యక్తి వినియోగదారులను సేవలందించడమే కాకుండా అన్నీ వినియోగదారులకు సేవ చేసే వ్యవస్థను సక్రియంగా మెరుగుపరుస్తున్నారు.

OpenAI స్టాక్‌పై నిర్మించబడినందునే ఈ విధంగా సపోర్ట్‌ను నిర్మించడం సాధ్యమైంది.

• ఏజెంట్స్ SDK మాకు డిఫాల్ట్‌గా స్టెప్-స్థాయి ట్రేస్‌లు మరియు ఆబ్జర్వబిలిటీని అందిస్తుంది. మేము రన్లను తిరిగి ప్లే చేయవచ్చు, టూల్ కాల్‌లను పరిశీలించవచ్చు, మరియు మూల కారణాలను తక్షణమే డీబగ్ చేయవచ్చు.
• రెస్పాన్స్‌ల API టోన్, సరిగ్గా ఉండటం, మరియు పాలసీ పాటింపుకు క్లాసిఫైయర్స్‌కు శక్తివంతం చేస్తుంది.
• రియల్‌టైమ్ API వాయిస్ సపోర్ట్ సాధ్యమవుతుంది.
• OpenAI యొక్క ఎవాల్స్ డ్యాష్‌బోర్డ్ నాణ్యతను కొలవడానికి మరియు సమయానుసారం సులభంగా దర్శించడానికి చేస్తుంది.

ప్లాట్‌ఫారమ్ ప్రిమిటివ్స్ సిద్ధంగా అందుకొనేవి కాబట్టి, మేము వ్యవస్థలను కలపడానికి తక్కువ సమయం ఖర్చు చేస్తాము మరియు ముఖ్యమైన పనిపై ఎక్కువ సమయం కేటాయిస్తాము: మంచి ఎలా ఉండాలో నిర్వచించడం, దానిని కొలవడం, మరియు మెరుగుపరచడం.

మేము బాగా పనిచేసే సింపుల్ Q&A ఆంసర్‌తో ప్రారంభించాము. ఏజెంట్స్ SDK తో, మేము రిఫండ్స్, ఇన్వాయ్సులు, ఇన్సిడెంట్ లుకప్‌ల కోసం డైనమిక్ యాక్షన్‌లలో త్వరగా విస్తరించాము. పెద్ద కాంటెక్స్ట్ విండోలు, డీప్ రీసర్చ్, మరియు బలమైన ఏజెంటిక్ సామర్థ్యాలతో మోడల్స్ మెరుగుపడుతూ ఉంటే, మేము ఆ అభివృద్ధులను తక్షణమే అంగీకరించవచ్చు.

ఎవాల్స్ రోజువారీ సంభాషణలను ప్రొడక్షన్ టెస్టులుగా మార్చుతుంది. అవి “గ్రేట్” అంటే ఏమిటో క్రమపద్ధతిగా నిర్వచిస్తాయి — సమస్యను పరిష్కరించడం మాత్రమే కాదు, వినమ్రంగా, స్పష్టంగా, మరియు స్థిరంగా చేయడం. ప్రతినిధులు ఇక్కడ నేరుగా పాత్ర పోషిస్తారు, ఎవాల్స్‌గా మారే బలమైన మరియు బలహీనమైన ఉదాహరణలను గుర్తిస్తారు, మరియు ఆ ఎవాల్స్ ప్రొడక్షన్‌లో నిరంతరం నడుస్తూ మోడల్ ప్రవర్తనను మార్గనిర్దేశం చేస్తాయి.

“సాధారణంగా సమస్య ఎదురైనప్పుడు, మీరు όσο వీలైతే త్వరగా సహాయం కోరతారు. మా AI టూల్స్ ఉపయోగించడం ద్వారా, ఆ రెస్పాన్స్‌లు చాలా వేగంగా పొందగలము — మరియు అంతే ముఖ్యం, మోడల్ సమాధానం ఇవ్వకూడదని ఎప్పుడు తెలుసుకోవాలో కూడా మనకు తెలుసు,” అని జే పాటేల్, సాప్ట్‌వేర్ ఇంజినీర్, సపోర్ట్ ఆటోమేషన్ చెప్పారు.

నేర్చుకోవడం సమస్య పరిష్కారం వద్ద ఆగదు. నమూనాలు జ్ఞానం, ఆటోమేషన్, మరియు ఉత్పత్తి డిజైన్‌లో తిరిగి సరఫరా చేస్తాయి. సిస్టమ్ సమీకృతం అవుతుంది: వినియోగదారులకు వేగవంతమైన సమాధానాలు, బిల్డర్స్ కోసం కఠినమైన ఫీడ్‌బ్యాక్ లూపులు, మరియు ప్రతి సర్ఫేస్‌లో స్థిరంగా ఉన్న అధిక నాణ్యత.

నేర్చుకోవడం కేవలం AIకే పరిమితం కాదు. సంస్థ దానితోపాటు నేర్చుకుంటుంది. నిపుణులు మోడల్స్ లోపం ఉన్న చోటలను చూస్తారు, కొత్త క్లాసిఫైయర్స్ రూపొందిస్తారు, మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ కోసం డేటాసెట్‌లను అందిస్తారు. ఆబ్జర్వబిలిటీ డ్యాష్‌బోర్డ్స్ నాణ్యతను కొలవగలిగేలా చేస్తాయి, ప్రదర్శన సమయానుసారం ఎలా మెరుగవుతుందో చూపిస్తాయి.

అత్యంత ముఖ్యమైన మార్పు టూలింగ్ కాదు, అది వ్యక్తులు మరియు సంస్థ విజయాన్ని ఎలా కొలుస్తుందో. సపోర్ట్ నిపుణులను సమస్యలను పరిష్కరించడం మాత్రమే కాకుండా, జ్ఞానాన్ని మెరుగుపరచడం, మోడల్స్‌ను అభివృద్ధి చేయడం, మరియు సిస్టమ్‌ను విస్తరించడం కోసం గుర్తిస్తారు. నాయకులు కొత్త రకమైన సహచరుని చూస్తారు: ఫ్రంట్‌లైన్ సానుభూతిని డిజైన్ సహజ భావనలతో కలిపి, సపోర్ట్ నైపుణ్యాన్ని ఆగ్రహంతో కలిపి సిస్టమ్‌ను మెరుగుపరచగలవాడు.

మరియు మా దృష్టి: మద్దతు మీరు వెళ్లే గమ్యస్థానం కాకుండా ఉంటుంది. అది ప్రతి ఉత్పత్తి సర్ఫేస్‌లో బిగిన చర్యగా మారుతుంది. వినియోగదారులు “టిక్కెట్ తెరుస్తారు” అని ఉండదు. వారు ఎక్కడ ఉన్నా, అవసరమైనది సులభంగా పొందుతారు.

విస్తీర్ణానికి ప్రతిస్పందనగా ప్రారంభమైనది, వ్యక్తులు మరియు AI కలిసి ఎలా పని చేయగలరో చూపించే బ్లూప్రింట్‌గా మారింది: సహకారాత్మక, అనుకూల, మరియు నిరంతరం మెరుగుపడే.