چت بات سازمانی

چت‌بات سازمانی چگونه کار می‌کند؟

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً با سه رویکرد اصلی پیاده‌سازی می‌شوند که هرکدام مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند.

۱- مدل‌های مبتنی بر Fine-Tuning (آموزش مجدد مدل)

در این روش، مدل زبانی با داده‌های اختصاصی سازمان مجدداً آموزش داده می‌شود تا پاسخ‌های متناسب با حوزه فعالیت سازمان ارائه دهد. اگرچه این روش دقت بالایی ایجاد می‌کند، اما هزینه پیاده‌سازی، زمان آموزش و به‌روزرسانی اطلاعات در آن قابل توجه است.

۲- مدل‌های مبتنی بر Transformer

در این رویکرد از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT یا سایر مدل‌های مبتنی بر معماری Transformer استفاده می‌شود. این مدل‌ها توانایی درک زبان طبیعی و تولید متن را دارند، اما به تنهایی به دانش اختصاصی سازمان دسترسی ندارند و بدون اتصال به منابع داخلی نمی‌توانند پاسخ‌های دقیق سازمانی ارائه دهند.

۳- مدل‌های مبتنی بر RAG (Retrieval-Augmented Generation)

چت‌بات سازمانی پندار بر پایه معماری RAG توسعه یافته است.در این روش، به جای آموزش مجدد مدل، ابتدا اطلاعات مورد نیاز از منابع دانشی سازمان بازیابی می‌شود و سپس مدل هوش مصنوعی با استفاده از همان اطلاعات پاسخ را تولید می‌کند. به همین دلیل پاسخ‌ها همواره بر اساس آخرین نسخه اسناد و اطلاعات سازمان ارائه می‌شوند و با هر بار به‌روزرسانی مستندات، نیازی به آموزش مجدد مدل وجود ندارد.