17 Марта 2025 12:10 17 Мар 2025 12:10 |

Поделиться

«Можно с богомолом?» ИИ-ассистент научился отвечать на каверзные вопросы пассажиров

Предпосылки проекта

Авиакомпания «Азимут» — авиаперевозчик Юга России, основанная в 2017 году. Базируется в Международном аэропортах города Ростова-на-Дону, Краснодара, Минеральных Вод, Сочи и во Внуково в Москве. За 7 лет с начала полетов авиакомпания перевезла более 9,5 млн пассажиров.

До начала проекта специалисты «Сбер Бизнес Софт» уже сотрудничали с командой «Азимута» для создания чат-бота с преднастроенными сценариями — интентами, которые в чате отражались в виде кнопок с предложениями типовых запросов. Там клиенты компании могли получить базовую информацию — о правилах перелетов, условиях приобретения, возврата или обмена билетов и др.

Текущий функционал позволял боту справляться со стандартными запросами, но его мощностей не хватало для работы с более нетривиальными и сложными запросами. Также авиаперевозчик хотел сделать виртуального ассистента инструментом первой линии поддержки, в том числе для того, чтобы разгрузить своих сотрудников и сократить расходы на дополнительный найм.

Исходя из текущих бизнес-потребностей авиакомпании, командой «Сбер Бизнес Софт» было предложено следующее решение — интегрировать большие языковые модели (LLM — с англ. large language models), чтобы «наделить» ассистента способностью самостоятельно генерировать ответы на любой запрос пользователя.

Что было сделано

Для того, чтобы решить задачи клиента, было решено внедрять LLM-технологии, то есть большие языковые модели.

Для того, чтобы технология работала, нужно обучить модель на данных авиаперевозчика «Азимут». Для обучения использовалась пассажирская документация авиакомпании. В итоге заказчик должен получить виртуального ассистента на сайте, который использует LLM GigaChat и RAG-модель (Retrieval Augmented Generation – поисковая дополненная генерация) для генерации ответов на запросы клиентов на сайте.

Чтобы понять разницу между ответами обычного чат-бота и умного виртуального ассистента с использованием LLM и RAG-модели, сравним несколько ответов, представленных ниже.

Обычный бот ответил только на вопрос по отмену/задержку рейса с помощью заранее заготовленного сценария, скорее всего он не поможет клиенту, т.к. не учитывает контекст и дальнейшее содержание вопроса.

В рамках проекта команда «Сбер Бизнес Софт» создала:

• ассистента, который использует LLM GigaChat и RAG-модель для генерации ответов с использованием информации из пассажирской документации «Азимута»;
• интерфейс для самостоятельной загрузки документов;
• интерфейс для тонких настроек поведения и промптов.

Примечательно, что документы, на которых обучается ассистент, можно удалять, добавлять новые, если появляются новые положения, правила и регламенты. Ассистент будет переучиваться автоматически в считанные секунды.

Результаты

Функциональные возможности и «экспертиза» ассистента расширились настолько, что авиаперевозчик «Азимут» поставил ИИ-ассистента во главе первой линии клиентской поддержки. На данный момент ИИ-ассистент отвечает на 86% вопросов пассажиров, включая самые нестандартные.

Также компании удалось:

• минимизировать риски неполучения ответа клиентом в ночное время праздничные дни, во время пиковых нагрузок
• снизить репутационные риски

Кстати, результатов добился не только бизнес-заказчик. Интересный факт: на проекте была использована архитектура, на которую позднее командой «Сбер Бизнес Софт» был получен патент «Способ и система генерации запросов для обращения к нейросетевой модели».

Команды «Азимут» и «Сбер Бизнес Софт» планируют продолжить сотрудничество и развитие проекта. В частности, в ближайших планах развитие RAG-модели по части создания связей, улучшение логики обработки и хранения документов, а также вывод источников генерации ответа. Также предусмотрено создание ИИ-агентов для выполнения операций по бронированию и автоматизации других полезных функций.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка