|
|
 |
|
|
 |
BSS реализовала суммаризацию для речевой аналитики и базы знаний на нейросети Т5, не требующей GPU
Новая функция упрощает работу с диалогами в речевой аналитике и со статьями в базе знаний, позволяя выделить суть текста. Также суммаризация выступает одним из этапов кластеризации диалогов и помогает выявить рост обращений по новым тематикам, отсутствующим в модели классификации.
Решение реализовано на нейросети T5, умеющей обрабатывать вводную информацию и генерировать новые тексты. В отличии от других LLM-моделей она работает на обычных CPU (центральный процессор) и не требует подключения GPU-карты. Для обучения нейросетей обычно используются серверы на базе GPU, т.к. они обладают высокой производительностью и эффективно справляются с обработкой больших данных. При этом нейросеть T5 практически не уступает в качестве моделям на базе GPU.
Благодаря суммаризации в речевой аналитике появляется возможность прочитать краткое содержание диалога, не изучая полную расшифровку. Также суммаризация используется как один из этапов автоматической кластеризации диалогов (разбивке всей массы диалогов на группы-кластеры с присвоением смыслового названия). А это в свою очередь дает возможность увидеть тематики обращений, которые не входили в изначальный список отчетности контакт-центра. Например, можно заметить увеличение количества заявок о сбоях в системе и оперативно принять меры, или обнаружить негативную обратную связь по новому продукту.
В Базе знаний функция суммаризации дает возможность делать краткий обзор одной статьи или нескольких. Это ускоряет бизнес-процессы, поскольку специалистам могут по основным тезисам освежить свои знания, быстро найти нужный кусок информации и не тратить время на прочтение всего текстового материала. Ранее команда BSS улучшила возможности GPT-поиска в Базе знаний Inknowledge от компании L2U. Этого удалось добиться за счет внедрения новой модели векторизации и за счет изменения разбивки файлов на чанки. Также была добавлена возможность распознавать информацию из таблиц в PDF-документах. Такой ИИ-поиск с RAG позволяет строить точные ответы на основе информации, содержащейся в доверительном хранилище Базы знаний.
«Суммаризация относится к одной из сложных задач NLP, поскольку модель должна обрабатывать длинные тексты, а также генерировать связанные запросы на основе вводной информации. Сейчас мы поддерживаем суммаризацию на основе двух базовых технологий: LLAMA-3 и T5. Нейросеть T5 работает на обычных CPU, она более легкая, но при этом обладает достаточно высоким качеством, поэтому является привлекательной для заказчиков. Мы доработали модель T5, добавив конкурентоспособную функцию и сохранив количество используемых мощностей сервера», — прокомментировал директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.
Контактное лицо: Вадим Прищепа (написать письмо автору)
Компания: BSS (все новости этой организации)
Добавлен: 04:37, 06.10.2024
Количество просмотров: 155
Страна: Россия
| Тройная победа «Аксиома-Софт» в юбилейном конкурсе «1С:Проект года», ООО "АКСИОМА-СОФТ", 22:24, 04.10.2026, Россия |
203 |
| «Аксиома-Софт» стала победителем юбилейного конкурса «1С:Проект года 2025» сразу в трех номинациях. Лучшими признаны проекты по закупкам и казначейству в ГК «РОСТЕХ», управлению персоналом в АО «Гознак» и автоматизации некоммерческих организаций в фонде «Семья вместе». |
|
| НКК «Машиностроение» и «ЭРЕМЕКС» интегрировали PLM-платформу САРУС+ и САПР Delta Design, Национальная компьютерная корпорация, 22:23, 04.10.2026, Россия |
183 |
| НКК «Машиностроение», разработчик PLM-платформы САРУС+, и компания «ЭРЕМЕКС», разработчик САПР Delta Design, объявляют о завершении работ по созданию прямой интеграции между платформой управления жизненным циклом изделия САРУС+ и системой автоматизированного проектирования электронных устройств Delta Design. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
