أطلقت شركة Yellow AI YellowG ، وهي منصة ذكاء اصطناعي توليدية لتدفقات عمل الأتمتة

أعلنت منصة الذكاء الاصطناعي للمحادثات YellowG عن إطلاق YellowG ، وهي منصة للذكاء الاصطناعي للمحادثات (AI) من الجيل التالي مصممة خصيصًا لتكنولوجيا الأتمتة. من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي و GPT للمؤسسات ، تهدف Yellow AI إلى تمكين الشركات من تطوير حلول مخصصة لمختلف الصناعات ، وتبسيط تدفقات العمل المعقدة ، وتعزيز العمليات الحالية وتعزيز الابتكار.

تتميز المنصة بهندسة نموذجية متعددة اللغات (LLM) متطورة تخضع لتدريب مستمر على مليارات المحادثات. تدعي الشركة أن هذه البنية تضمن قابلية توسعة استثنائية وسرعة ودقة ، مما يمكّن الشركات من تسخير الإمكانات الكاملة للمنصة.

تقول YellowG إنها تؤمن بأن الشركات يمكنها تحقيق مستويات عالية من الأتمتة من خلال دمج روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل YellowG في تجارب العملاء والموظفين عبر قنوات مختلفة. وقالت الشركة إن هذا التكامل لا يقلل بشكل كبير من التكاليف التشغيلية فحسب ، بل يتيح أيضًا أتمتة بنسبة 90٪ خلال أول 30 يومًا.

قال Raghu Ravinutala ، الرئيس التنفيذي لشركة Yellow AI والمؤسس المشارك لـ VentureBeat: “إن منصتنا الجديدة هي الأولى التي لا تحقق وقت إعداد مطلقًا ، مما يضمن الاستخدام الفوري من وقت إنشاء الروبوت”. “مع أمانها القوي على مستوى المؤسسة ، فإنه يضمن أقصى درجات الأمان من خلال مزيج من LLMs العالمية والملكية. تم تصميم إنتاجنا للذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الفعلي خصيصًا لدفع محادثات المؤسسة. وهذا يعني أن شركة YellowG يمكنها إنشاء مهام سير عمل بشكل ديناميكي أثناء التعامل بسهولة مع السيناريوهات المعقدة “.

الذكاء الاصطناعي بلمسة إنسانية

قال رافينوتالا إن الأداة الجديدة تمكن المستخدمين من إنشاء تدفقات عمل وقت التشغيل واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي باستخدام وكلاء ذكاء اصطناعي ديناميكي. علاوة على ذلك ، فإنه يضيف لمسة إنسانية فريدة لمحادثات الذكاء الاصطناعي من خلال إظهار التعاطف القريب من الإنسان مع الحفاظ على معدل هلوسة منخفض بشكل مثير للإعجاب يقترب من الصفر.

بالإضافة إلى بنية LLM المتعددة ، تستخدم YellowG بيانات المؤسسة والمعرفة الخاصة بالصناعة للتنقل في السيناريوهات المعقدة. إن قدرة الشات بوت على فهم سياق المحادثات تمكنه من تقديم استجابات مخصصة مصممة بدقة لحالات استخدام محددة.

قال رافينوتالا: “يتم تشغيل مولد سير العمل YellowG بواسطة” عامل الذكاء الاصطناعي الديناميكي “، وهو محركنا المنسق الذي يستغل قوة العديد من LLMs”. “إنها تستخدم المعرفة من بيانات النظام الأساسي الخاصة بنا ، والسجل التاريخي المجهول لتفاعلات العملاء وبيانات المؤسسة.”

يدعي الذكاء الاصطناعي الأصفر أن معدل دقة نية الاستجابة يزيد عن 97٪. بالإضافة إلى ذلك ، تؤكد الشركة قدرتها على التعلم من كميات هائلة من البيانات ، مما يمكنها من توليد ردود حتى على الاستفسارات الأكثر تعقيدًا التي قد تجدها منصات الذكاء الاصطناعي التقليدية للمحادثات صعبة.

أتمتة سير عمل الأعمال من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي

عندما تدخل رسالة العميل إلى واجهة المحادثة ، تقوم YellowG على الفور بتحليلها لفك تشفير الطلب ووضع خطة إستراتيجية لتحقيق هدفهم. بعد ذلك ، يتفاعل الذكاء الاصطناعي التوليدي مع نظام المؤسسة لاسترداد جميع البيانات ذات الصلة اللازمة لمعالجة طلب المستخدم.

بالاستفادة من هذه البيانات ، تستخدم المنصة طبقة تزامن LLM لصياغة وضبط استجابة روبوت الذكاء الاصطناعي. وهذا يضمن التوافق الدقيق بين الاستجابة التي تم الحصول عليها والمعلومات التي تم الحصول عليها وطلب العميل الأولي.

تطبق YellowG ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة خلال مرحلة ما بعد المعالجة من خلال الفحص الدقيق لتدابير الأمان والامتثال والخصوصية. بعد هذا الاستعراض ، يقدم استجابات تظهر خصائص شبيهة بالإنسان ، تعرض دقة استثنائية وتقريباً لا يوجد هلوسة.

قال رافينوتالا: “طوال الوقت ، تظل تركز على تحقيق أهداف العمل”. “تجمع بنية LLM المتعددة الخاصة بنا بين ذكاء LLM المركزي ودقة وأمان LLMs المملوكة.”

الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الحقيقي

من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، توفر المنصة للعملاء تجربة شبيهة بتجربة الإنسان. قالت الشركة إن النظام الأساسي يولد ردودًا لم يتم كتابتها مسبقًا من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الفعلي ، مما يؤدي إلى تدفق محادثة أكثر طبيعية وسلسة.

وأوضح رافينوتالا قائلاً: “تم تصميم منصتنا لاكتشاف وتفسير النبرة العاطفية والمشاعر التي تعبر عنها رسالة العميل”. “يمكن أن يتعرف على المشاعر المختلفة مثل الإحباط والارتباك والسعادة أو الحاجة إلى المساعدة ، مما يسمح له بتكييف الاستجابات وتقديم الدعم العاطفي الذي يتوقعه المرء عادة من عامل بشري. يؤسس هذا التفاعل التعاطفي مستوى أعمق من الفهم ، ويؤكد للعملاء أن مشاعرهم معترف بها حقًا “.

الميزة البارزة لـ YellowG هي قدرتها على التكيف مع أسلوب ومتطلبات الاتصال الفريدة للعميل. على سبيل المثال ، ما إذا كان العميل يفضل إجابات مختصرة وموجزة أو يتطلب تفسيرات أكثر شمولاً ، يمكن لـ YellowG تعديل ردوده وفقًا لذلك.

يستفيد وكيل الذكاء الاصطناعي للمنصة أيضًا من التحليل في الوقت الفعلي لاستجابات المستخدم لتوجيه المحادثة ، مما يؤدي إلى تفاعل مخصص للغاية ومخصص.

الإعداد الصفري لتأسيس LLM الفوري

تتيح ميزة الإعداد الصفري لـ YellowG لها استيعاب وتحليل مستندات عملائها ومواقعهم الإلكترونية. يمكّن هذا التكامل الشامل للمعرفة المنصة من تقديم إجابات فورية لأي استفسارات تقع ضمن نطاق هذه الموارد.

قال رافينوتالا: “بالنسبة للعملاء الذين لديهم مستودعات معرفة واسعة ، تتيح لنا هذه الإمكانية وحدها تقديم مستوى عالٍ من الأتمتة من اليوم الأول”.

علاوة على ذلك ، تسهل حلول النظام الأساسي بدون رمز الاتصال السلس مع واجهات برمجة التطبيقات للعملاء ، مما يتيح تنفيذ تدفقات العمل الثابتة التي تفتح مجالًا جديدًا من الأتمتة. ومع ذلك ، قالت الشركة إنه من المهم ملاحظة أن سير العمل الثابت له قيود عند التعامل مع المحادثات السائلة ، وغالبًا ما يفرض تدفقات محادثة صارمة على المستخدمين.

وأضاف رافينوتالا: “للتغلب على هذا القيد ، قمنا بتنفيذ تدفقات عمل ديناميكية لوقت التشغيل تتكيف بناءً على مدخلات المستخدم”. “يمكّننا هذا النهج من أتمتة عدد كبير جدًا من استفسارات العملاء”.

قال رافينوتالا إن الشركة نجحت في تطوير LLMs مدربة على البيانات الملكية داخل الشركة لمختلف المجالات وحالات الاستخدام ، بما في ذلك الأسئلة والأجوبة المتعلقة بالوثائق والتاريخ السياقي والتلخيص.

ينصب التركيز الأساسي لـ Yellow AI على معالجة السيناريوهات المعقدة التي تواجه المستخدم النهائي في دعم العملاء والتسويق وتجربة الموظف حيث يكون اتخاذ القرار في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية. في النهاية ، الهدف هو الاستفادة من LLM أثناء وقت التشغيل لإعادة تعريف وتعزيز تجارب المستخدم النهائي.

وقال: “إحدى حالات الاستخدام التي تم حلها باستخدام نموذج داخلي هي تلخيص المواقف التي تتطلب أوقات استجابة سريعة”. “لقد أنشأنا أيضًا نموذج سياق خاص يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي الديناميكيين لدينا من فهم سياق المحادثة بشكل أكثر دقة.”

حماية بيانات العميل من خلال الامتثال الأمني

وفقًا للشركة ، تم تصميم YellowG ليكون متعدد السحابة ومتعدد المناطق حقًا ، ويلتزم بمعايير الأمان ومتطلبات الامتثال الأكثر صرامة. بالإضافة إلى ذلك ، فإنها تنفذ تدابير صارمة لإخفاء معلومات التعريف الشخصية (PII) من LLMs التابعة لجهات خارجية ، مما يحمي بيانات العملاء بشكل فعال.

علاوة على ذلك ، تفي المنصة بنجاح بالمعايير المنصوص عليها في شهادة SOC 2 Type 2. تشهد هذه الشهادة على حقيقة أن أنظمة وعمليات YellowG مصممة بشكل هادف لحماية بيانات العملاء مع الحفاظ على مستويات نموذجية من الأمان والخصوصية.

قال رافينوتالا: “لتعزيز التحكم في الوصول إلى البيانات ، تستخدم Yellow AI نظام التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) ، مما يمنح العملاء السلطة النهائية لتحديد امتيازات الوصول”. “يتم تشفير كل رسالة يتم تبادلها من خلال نظامنا الأساسي في وضع عدم التشغيل باستخدام تشفير AES 256 ويتم نقلها باستخدام TLS 1.2 وما فوق.”

ما التالي بالنسبة لـ Yellow AI؟

قال رافينوتالا إن Yellow AI يتصور مستقبلًا يكون فيه الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع ، مما يمكّن العملاء والموظفين والشركات من الاتصال بسهولة. لتشكيل هذه الرؤية ، تسعى الشركة جاهدة لقيادة الابتكار التوليدي للذكاء الاصطناعي والاستثمار المستمر في البحث والتطوير.

علاوة على ذلك ، تستلزم هذه الرؤية تسخير إمكانات LLMs المدربة على حالة الاستخدام كمستقبل للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الذكاء الاصطناعي للمحادثة. لذلك ، تعمل الشركة بنشاط على تجربة والاستفادة من قوة LLMs المختلفة مع تطوير أنظمة داخلية مصممة خصيصًا للاستخدام المؤسسي ، مما يعزز النظام الأساسي.

قال رافينوتالا: “بالإضافة إلى إنشاء روبوتات محادثة ، فإننا نركز على استخدام LLMs كطبقة ذكاء قوية لتوفير حلول لحالات الاستخدام المعقدة التي تواجه المستخدم النهائي والتي تتطلب اتخاذ القرار في الوقت الفعلي”. “لقد اكتسبت ميزاتنا المولدة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل المحادثات الموجهة نحو الهدف اهتمامًا كبيرًا وتبنيًا سريعًا. بالإضافة إلى ذلك ، نحن ندرك أيضًا أهمية ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة والأخلاقية “.