כיצד אל מנתח את התנהגות המשתמש בשיחות
אל עוזר לך להבין בדיוק מה אנשים בשיחות עושים, למה הם עושים את זה ומה הצוות צריך לעשות בקשר לזה. לא מדובר ב ”הצצה”, אלא בבניית אותות לשיפור הכללים, העלייה למטוס, התמיכה והבטיחות.
1) אילו אותות הבינה המלאכותית מוציאה משיחות
טקסט:- כוונה: שאלה, משוב, תלונה, הכרת תודה, off, UGC, רעילות/להבה.
- נושאים/תת-תווים: מוצר, תשלומים, באגים, טורנירים, RG (גבולות, פסקי זמן), אבטחה.
- טון/רגשות: חיובי/ניטרלי/שלילי + חרדה, כעס, שמחה, אמון.
- ויכוחים/עובדות: זמינות של כרטיסי זיהוי/מסכים, מקרים ספציפיים.
- קצב השתתפות: זמן של יום, תדירות, ”שקט”> ימים x.
- תבנית של אינטראקציות: יוזם דיונים, תשובות למתחילים, ”גשר” בין ענפים.
- תפקידים למעשה: מנטור (תשובות רבות), יוצר (UGC), מנחה דה פקטו.
- גרף תקשורת: מי מדבר למי, מי מחבר אשכולות.
- הסתעפות: היכן שמתעוררים קונפליקטים/רעיונות, היכן שנשאלות שאלות ללא מענה.
- חריגות: קוצים בספאם, התקפות מתואמות, דפוסים חוזרים.
2) צינור: מ ”הודעות גלם” לפעולה
1. אוסף: אירועים מדיסקורד/טלגרם/פורומים (הודעה, מחבר, ערוץ, זמן, מצורף).
2. ניקוי: הסרת בוטים/כפילויות, נרמול שפה ואימוג 'י.
3. העשרה: שפה, אזור זמן, סוג מחבר (מתחיל/עוזר/מנחה).
4. מודלים:- סיווג של כוונה/נושאים/טונאליות/רעילות.
- קיבוצי BERTOPIC/עלילה.
- עמודות השפעה (מרכזיות, גילוי קהילתי).
- חיזוי (כנסייה, סיכון להסלמה, הסתברות להשתתפות באירוע).
- 5. אחסון: ”אגם אירועים” + חנויות ביום/ערוץ/ערכת נושא.
- 6. הפעלה: לוחות מחוונים, התראות (SLA/רעילות/הסלמה), קנבן ”שאלות/רעיונות/תלונות”, תבניות תגובה.
3) שכבת מודל: מה לבחור ומדוע
כוונה/טונאליות/רעילות: שנאים קומפקטיים, מיומנים יותר על הדוגמאות שלך; הסף מתכוונן.
נושאים: BERTOPIC (קיבוצים + קיבוצים) עם קיצורי דרך אוטומטיים; עדכון חודשי של המילון.
גרף תקשורת: Networks X; מדדי PageRank/בין מדדים, מציאת ”גשרים”.
רצפים של אירועים: מעגלי מרקוב פשוטים או LSTM/Transformer על ידי הפעלות משתמש עבור ”question _ sexuft/gone”.
חיזוי: הגדלת שיפוע/רגרסיה לוגיסטית (ניתן להסביר) עבור הסלמה/נפיחה.
חריגות: STL/Prophet בסדרת זמן + כללי התראה.
4) לוחות מחוונים יומיים ושבועיים
יומי (RAM):- SLA של תגובה למתחילים (median/p95), ”תליינים”> X שעות.
- הודעות Toxicity/1000, סכסוכים פעילים, דפוסי זיוף/בוט.
- הנושאים המובילים של היום, קוצים בחרקים/תשלומים/אר-ג 'י.
- מקבצים חדשים של נושאים, הדינמיקה שלהם נגד בשבוע שעבר.
- ”גשרים” ומנהיגים: מי מחבר קבוצות, מי מייצר קונסטרוקטיבי.
- משפך של רעיונות: בתכנית = = בעבודה = בדרבן.
- מגזרי סיכון: השתתפות נפילה, שליליות הולכת וגדלה, ”שתיקה”.
5) תרחישי יישום מעשיים
א. האצת העלייה למטוס
הבינה המלאכותית מסמנת את השאלות של מתחילים, מדריכים, מציעים תשובות מוכנות מבסיס הידע.
אפקט: הפחתת זמן לתגובה ראשונה, עלייה בהמרה פעילה.
ב. דה-הסלמה של עימותים
הסיווג של רגשות + רעילות נותן את הדגל ”סיכון: גבוה”, מציע למנחה תבנית רכה, מצביע על סעיף של הקוד.
אפקט: פחות ”קרבות” ציבוריים, פחות זרימה של משתתפים בונים.
תובנות מוצר C
BERTopic מושך כאב חוזר על UX/תשלומים; יצוא אוטומטי לקנבאן עם הבעלים ומועד הלידה.
אפקט: תיקונים מהירים, משוב גלוי לעין ”מה השתנה”.
ד. מנבא זרימת יתר
הפחתת תדירות ההודעות + מפתח שלילי + אין תשובות = ההדק ”re-onboard” (בחירה של ערוצים/אירועים רלוונטיים).
אפקט: שמירה על ”על הקצה”, חזרה מוקדמת של עניין.
אי. אנטי הונאה/בטיחות
אותות של אותן תבניות (זמן/התקן/אוצר מילים) + קישורים עם פישינג = התראה אוטומטית, הגבלת זכויות המתחילים.
אפקט: פחות דואר זבל והתקפות מתואמות.
6) מטריצות שבאמת עוזרות
עזרה: SLA של התגובה הראשונה (median/p95), הפרופורציה נפתרה עבור תגובה 1.
איכות: פרופורציה של מסרים קונסטרוקטיביים (מדריכים/תשובות/דוחות), UGC/week, מספר המחברים.
אמון/בטיחות: רעילות/1000, מקרים שנויים במחלוקת, פרופורציה של ערעורים שניתנו.
השפעה על המוצר: רעיונות * תוכנית * עבודה * ייצור (המרות), זמן לתקן באגים.
שימור: שימור D7/D30/M3, ”דביקות” (DAU/MAU), הפרופורציה החוזרת לטקסים.
ניבוי: דיוק מודלים (ROC-AUC/F1) על ידי נפיחות/הסלמה; חלק מהמקרים שנשמרו.
7) אתיקה, פרטיות, משחקים אחראיים
מזעור נתונים: לאחסן רק את מה שאתה צריך למתינות/סיוע.
שקיפות: ”איך מפעילים את AI” + ערוץ ערעור (SLA father 72 h).
אנשים מקבלים את ההחלטות הסופיות בנוגע לסנקציות.
ברירת מחדל RG: רובוטים אינם דוחפים להתנהגות מסוכנת; קישורים מהירים לגבולות, פסקי זמן, הדרה עצמית.
זכות למחיקה: הליך ברור לבקשת המשתמש.
8) מפת דרכים בת 90 יום
ימים 1-30 - יסודות
תאר את מדיניות ה-AI/פרטיות/RG; הפעל את ערוץ ערעור #.
אפשר אוסף של אירועים בצ 'אט; מודלים בסיסיים: כוונה/טונאליות/רעילות.
לוח מחוונים קטן: SLA, ”תליינים”, רעילות, נושאים עליונים, התראות ספאם.
ימים 31-60 תובנות ויצירה משותפת
אפשר מקבצים/BERTOPIC; גרף תקשורת (גשרים/מנהיגים).
צור קנבן ”שאלות/רעיונות/תלונות” עם בעלים ומועדים.
תבניות תגובת מנחה, תוכנית השבוע/טיוטה אוטומטית.
ימים 61-90 ניבוי והתמדה
עודף/הסלמה מודלים סיכון; עלייה מחדש ותרחישי דה-הסלמה.
התראות חריגה לרעילות/רובוטים; תיקון חודשי של מילון הנושא.
דו "ח רבעוני: לפני/אחרי עבור SLA, רעילות, שימור, אידיאם # v Prod.
9) רשימות בדיקה
מוכנות למתינות הבינה המלאכותית
[ ] קוד עם דוגמאות להפרות ושולחן סנקציות.
[ ] תבניות תגובה Mod עם התייחסות לסעיף הקוד.
[ ] מתינות ומדיניות ערעור.
[ תקופת מבחן ] ”טיפים ללא פעולות אוטומטיות”.
[ ] מטריצות: רעילות/1000, מקרים שנויים במחלוקת, ניתוחי SLA.
Q & A/על רובוט
[ ] בסיס הידע (FAQ, מדריכים, RG) מובנה ורלוונטי.
[ ] תגובת בוט = פלט קצר + התייחסות למדריך.
[ ] תקרא לחצן מנטור כאשר הביטחון נמוך.
[ ] רישומי שאלה "* חידוש מסד הנתונים השבועי.
[ ] CSAT לאחר תגובת בוט.
10) פרומפטים מוכנים (העתק)
A) סכום אשכול:11) טעויות תכופות וכיצד להימנע מהן
סנקציות רכב ללא אדם: לשמור אדם-in-the-loop, במיוחד במקרים שנויים במחלוקת.
”קופסה שחורה” של מודלים: שימוש במאפיינים מוסברים ודיווחי שגיאות.
סקרים ללא פעולה: תמיד פוסט קורות חיים ושינויים לתוצאות.
חימום יתר של ”מסרים” מדדים: איכות (konstronuktiv/UGC/idei # v prod).
לוקליזציה מתעלמת: אזורי שפה ופריים טיים הם קריטיים למודל דיוק ומעורבות.
אל בצ "אטים הוא זכוכית מגדלת ומצפן בעת ובעונה אחת: הוא מדגיש אותות חשובים ואומר לך היכן לנוע - במתינות, בעלייה למטוס, במוצר ובביטחון. עם כללים ברורים, כבוד לפרטיות ולר "ג, כמו גם מובן לפני/אחרי מדידות, אל עוזר להפוך את הקהילה ליותר רגועה, בריאה ויציבה - מבלי לאבד את טבעה ה" תוסס "של התקשורת.