Análise de Mensagens: Perguntas frequentes sobre a transparência da IA responsável
Importante
A funcionalidade descrita neste artigo está atualmente em versão prévia pública. Essa versão prévia é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não é recomendada para cargas de trabalho de produção. Alguns recursos podem não ter suporte ou podem ter restrição de recursos. Para obter mais informações, consulte Termos de Uso Complementares de Versões Prévias do Microsoft Azure.
O que é a Análise de Mensagens?
A Análise de Mensagens é um recurso de IA que analisa as mensagens de entrada do cliente para extrair insights que ajudam os desenvolvedores a aprimorar as interações do cliente. Ela detecta o idioma, determina a intenção (como uma pergunta sobre o serviço ou uma reclamação) e identifica os tópicos principais. A Análise de Mensagens pode ajudar as empresas a entender como suas estratégias de comunicação estão funcionando e a melhorar suas interações com os clientes.
O que a Análise de Mensagens pode fazer?
A Análise de Mensagens utiliza capacidades avançadas de IA com o OpenAI do Azure para oferecer uma funcionalidade multifacetada para a interação com os clientes. Ela usa os serviços de OpenAI do Azure para processar mensagens recebidas por meio de plataformas como o WhatsApp. Aqui está o que ela faz:
- Detecção de idioma: identifica o idioma da mensagem, fornece pontuações de confiança e, quando a mensagem original não está em inglês, traduz o texto dela para o inglês.
- Reconhecimento de intenção: analisa a mensagem para determinar o propósito do cliente, como buscar ajuda ou fornecer comentários.
- Extração de frases-chave: extrai termos e nomes importantes da mensagem, o que pode ser essencial para compreender o contexto.
Essa combinação de recursos permite que as empresas adaptem suas respostas e gerenciem melhor as interações com o cliente.
Quais são os usos pretendidos da Análise de Mensagens?
Oferecer Análise de Mensagens para agentes ou departamentos ajuda as empresas a resolver problemas de forma eficiente e a proporcionar uma experiência contínua para o usuário final.
Fornecer comentários imediatos aos clientes reconhecendo suas necessidades.
Aprimorar a eficiência das equipes de atendimento ao cliente priorizando mensagens com base na urgência ou na emoção.
Melhorar a qualidade das interações com os clientes compreendendo o contexto e as nuances de suas consultas ou comentários.
Como a Análise de Mensagens foi avaliada? Quais métricas são usadas para medir o desempenho?
Teste de pré-implantação:
Testes Unitários: desenvolva e execute testes unitários para cada componente do sistema, garantindo que eles funcionem corretamente de forma isolada.
Testes de Integração: teste a integração entre diferentes componentes do sistema, como a interação entre o receptor de webhook, a API do OpenAI do Azure e a Grade de Eventos. Os testes ajudam a identificar problemas onde os componentes interagem.
Validação e verificação:
Verificação Manual: realize sessões de teste manual onde os membros da equipe simulam casos de uso reais para verificar como o sistema processa e analisa as mensagens.
Correção de Bugs: organize eventos de correção de bugs onde membros da equipe e partes interessadas trabalham juntos para encontrar o maior número possível de problemas em um curto período de tempo. Esses eventos podem ajudar a descobrir bugs inesperados ou problemas de usabilidade.
Comentários em produção:
Comentários do usuário: colete e analise comentários de usuários finais. Essa entrada direta pode fornecer insights sobre o quão bem o recurso atende às necessidades e expectativas do usuário.
Pesquisas e Entrevistas com Usuários: realize pesquisas e entrevistas com usuários para coletar dados qualitativos sobre o desempenho do sistema e a experiência do usuário.
Quais são as limitações da Análise de Mensagens? Como os usuários podem minimizar o impacto das limitações da Análise de Mensagens ao usar o sistema?
Falsos positivos:
- O sistema pode ocasionalmente gerar análises falsas positivas, especialmente ao lidar com conteúdo ambíguo, conflitante ou sarcástico, além de frases e expressões idiomáticas culturalmente específicas nas mensagens dos clientes que não consegue interpretar com precisão.
Idiomas sem suporte/Problemas de tradução:
- Se o modelo não der suporte ao idioma, ele não poderá ser detectado ou traduzido corretamente. Pode haver também traduções enganosas nos idiomas com suporte que você precisará corrigir ou criar seus próprios modelos de tradução.
Quais fatores e configurações operacionais possibilitam o uso eficaz e responsável da Análise de Mensagens?
Componentes explícitos de meta-prompt: melhore os prompts do sistema com componentes explícitos de meta-prompt que orientam a IA a entender melhor o contexto da conversa. Essa abordagem pode melhorar a relevância e a precisão da análise ao fornecer instruções mais claras sobre o que o sistema deve focar durante suas avaliações.
Respostas pré-definidas para mensagens sensíveis: identifica tópicos ou perguntas sensíveis na resposta da análise. Isso ajuda a garantir que as respostas sejam respeitosas e estejam em conformidade com as leis, reduzindo o risco de erros ou respostas inadequadas geradas pela IA.
Plano de lançamento em fases: para coletar feedback e garantir a estabilidade do sistema, implemente uma distribuição em etapas, começando com uma versão de pré-visualização envolvendo um número limitado de usuários antes da implantação completa. Essa abordagem em fases permite ajustes em tempo real e gerenciamento de riscos com base nas experiências reais dos usuários.
Atualize o plano de resposta a incidentes: atualize regularmente o plano de resposta a incidentes para incluir procedimentos que abordem a integração de novas funcionalidades ou possíveis novas ameaças. Essa estratégia garante que a equipe esteja preparada para lidar com situações inesperadas de forma eficaz, mantendo a integridade do sistema e a confiança dos usuários.
Plano de reversão: desenvolva uma estratégia de reversão que permita voltar rapidamente a um estado estável anterior caso o novo recurso gere problemas inesperados. Para garantir a capacidade de resposta rápida durante situações críticas, implemente essa estratégia nos pipelines de implantação.
Análise de feedback: para obter insights acionáveis, colete e analise regularmente o feedback dos usuários, especialmente da Contoso. Esse feedback é crucial para a melhoria contínua e ajuda a equipe de desenvolvimento a entender o impacto real das funcionalidades, resultando em atualizações mais direcionadas e eficazes.