Что внутри:
Сочетание генеративного ИИ с традиционными инструментами чат-ботов.
Применение LLM для повышения качества, точности и удобства взаимодействия.
Планирование непрерывного улучшения.
Формирование ответов для конкретных предметных областей с использованием RAG.
Для кого эта книга.
Книга «Эффективный разговорный ИИ» создана для тех, кто уже занимается поддержкой решений на базе разговорного ИИ: бизнес-спонсоров, владельцев продуктов, дизайнеров и разработчиков подобных систем. Опыт в программировании будет полезен при реализации некоторых технических решений, однако он вовсе не обязателен для большинства концептуальных и проектных корректировок, предлагаемых в книге (в том числе благодаря современным low-code- и no-code-инструментам). Описанные далее проблемы и способы их решения будут полезны и тем, кто только планирует создать свой первый разговорный ИИ, ведь, как известно, «предупрежден — значит вооружен».
Об авторах
Эндрю Р. Фрид
Distinguished Engineer с более чем двадцатилетним опытом работы, половина которого посвящена ИИ. Он присоединился к подразделению IBM Watson вскоре после того, как система Watson победила чемпионов шоу «Jeopardy!», и с тех пор реализовал множество проектов на базе ИИ. Эндрю черпал знания из множества технических книг и блогов и теперь стремится «передать эстафету», делясь собственным опытом. Свое свободное время он любит проводить с семьей.
Кари Джейкобс
работает в сфере информационных технологий уже почти 30 лет. Ее опыт охватывает управление дата-центрами, администрирование Unix и поддержку производственных приложений. В 2014 году она присоединилась к подразделению IBM Watson. В роли инженера по когнитивным системам и архитектора решений она принимала участие в создании разговорных ИИ для десятков компаний из списка Fortune 500, а также для национальных брендов, государственных учреждений, университетов и стартапов. Она обожает учиться и делиться знаниями. Среди ее увлечений — каякинг, фотография и бразильское джиу-джитсу.
Энико Рожа
Distinguished Engineer и технический директор IBM Global AI & Analytics Practice. За более чем 30-летнюю карьеру в IBM она реализовала инновационные мультиплатформенные решения разговорного ИИ в самых разных отраслях. Ее вдохновляют сложные задачи, требующие интеграции передовых технологий ИИ. Энико является автором множества патентов в области обработки естественного языка (NLP) и юзабилити. Ее увлечение чат-ботами началось с соавторства и руководства разработкой онтологической системы диалога на естественном языке, которая произвела революцию в клиентском самообслуживании в сфере технической поддержки. Вне работы Энико любит проводить время с семьей, гулять с собакой Тео и устраивать ужины для друзей и близких, объединяя людей за хорошей едой и беседой.
Краткое содержание
Часть 1
Как усовершенствовать разговорный ИИ
Глава 1. Как работает разговорный ИИ?
Глава 2. Построение разговорного ИИ
Глава 3. Планирование улучшений
Часть 2
Паттерн: ИИ не понимает пользователя
Глава 4. Понимание потребностей пользователей
Глава 5. Улучшаем понимание традиционного ИИ
Глава 6. Повышение качества ответов с помощью RAG
Глава 7. Дополнение намерений с помощью генеративного ИИ
Часть 3
Паттерн: ИИ слишком сложный
Глава 8. Оптимизация сложных сценариев
Глава 9. Влияние контекста на адаптивность виртуального помощника
Глава 10. Снижение сложности системы с помощью генеративного ИИ
Часть 4
Паттерн: разрешение конфликтов
Глава 11. Сокращение числа отказов
Глава 12. Резюмирование при передаче диалога оператору
В оригинале
Andrew Freed, Eniko Rozsa, Cari Jacobs | Effective Conversational AI: Chatbots that work (2025) [PDF, EPUB, MOBI] [EN] 
