ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ АДАПТИВНОЙ АРХИТЕКТУРЫ AI-АГЕНТА C ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫМ ИНТЕРФЕЙСОМ ДЛЯ ПЛАТФОРМ ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ
Fuente:
Zenodo
Guardado en:
| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Recurso digital |
| Lenguaje: | ruso |
| Publicado: |
Zenodo
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1866901868365479936 |
|---|---|
| author | Коломыцева, Анна Олеговна Гейченко, Евгений Игоревич Коломыцева, Ирина Константиновна Кожевников, Арсений Андреевич |
| author_facet | Коломыцева, Анна Олеговна Гейченко, Евгений Игоревич Коломыцева, Ирина Константиновна Кожевников, Арсений Андреевич |
| contents | <p><span>В статье представлен результат проектирования модели адаптивной архитектуры интеллектуального агента с естественным языковым интерфейсом, предназначенного для функционирования на платформе, обеспечивающей мультилинейную техническую поддержку пользователей. Проведен анализ научных публикаций исследователей, касающихся разработки интеллектуальных систем и AI-агентов, для создания высокопроизводительного инструмента автоматизированной поддержки пользователей, который снижает нагрузку на сотрудников команды технической поддержки и команды разработчиков, что обеспечивает повышение качества поддержки клиентов и сокращает время реагирования системы на их запросы. Архитектура AI-агента предназначена для предиктивного и контекстно-зависимого анализа обращений первого уровня техподдержки. Благодаря способности к самообучению и автоматической генерации решений, система способна обеспечить качественно новый уровень обслуживания клиентов и минимизировать задержку ответа. Статья описывает структуру основных модулей, включающих обоснованную выборку моделей до обучения и ключевые компоненты разработки. Важнейшие этапы разработки AI-агента включают сбор и предварительную обработку данных, обучение модели, создание основного программного модуля, проведение тестирования и интеграцию разработанной системы. Все перечисленные стадии играют ключевую роль в обеспечении эффективного взаимодействия AI-агента с пользователями, формировании точного и адекватного ответа, а также успешной интеграции с существующими каналами связи и эффективному решению поставленных задач. Исследование демонстрирует необходимость тщательного подхода ко всем этапам разработки для обеспечения высокого качества функционирования и надежности проектируемого AI-агента. Также в статье рассмотрен модуль оценки качества работы AI-агента, тестирование выполнено инструментом G-Eval и учитывающим семантику, что признано лучшим способом оценки точности ответов. В заключении представлен результат мониторинга качества генерируемых ответов и визуализация результатов.</span></p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_17849657 |
| institution | Zenodo |
| language | rus |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ АДАПТИВНОЙ АРХИТЕКТУРЫ AI-АГЕНТА C ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫМ ИНТЕРФЕЙСОМ ДЛЯ ПЛАТФОРМ ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ Коломыцева, Анна Олеговна Гейченко, Евгений Игоревич Коломыцева, Ирина Константиновна Кожевников, Арсений Андреевич AI-агент адаптивная архитектура естественно-языковой интерфейс техническая поддержка проектирование моделирование интеллектуальные системы интерфейс <p><span>В статье представлен результат проектирования модели адаптивной архитектуры интеллектуального агента с естественным языковым интерфейсом, предназначенного для функционирования на платформе, обеспечивающей мультилинейную техническую поддержку пользователей. Проведен анализ научных публикаций исследователей, касающихся разработки интеллектуальных систем и AI-агентов, для создания высокопроизводительного инструмента автоматизированной поддержки пользователей, который снижает нагрузку на сотрудников команды технической поддержки и команды разработчиков, что обеспечивает повышение качества поддержки клиентов и сокращает время реагирования системы на их запросы. Архитектура AI-агента предназначена для предиктивного и контекстно-зависимого анализа обращений первого уровня техподдержки. Благодаря способности к самообучению и автоматической генерации решений, система способна обеспечить качественно новый уровень обслуживания клиентов и минимизировать задержку ответа. Статья описывает структуру основных модулей, включающих обоснованную выборку моделей до обучения и ключевые компоненты разработки. Важнейшие этапы разработки AI-агента включают сбор и предварительную обработку данных, обучение модели, создание основного программного модуля, проведение тестирования и интеграцию разработанной системы. Все перечисленные стадии играют ключевую роль в обеспечении эффективного взаимодействия AI-агента с пользователями, формировании точного и адекватного ответа, а также успешной интеграции с существующими каналами связи и эффективному решению поставленных задач. Исследование демонстрирует необходимость тщательного подхода ко всем этапам разработки для обеспечения высокого качества функционирования и надежности проектируемого AI-агента. Также в статье рассмотрен модуль оценки качества работы AI-агента, тестирование выполнено инструментом G-Eval и учитывающим семантику, что признано лучшим способом оценки точности ответов. В заключении представлен результат мониторинга качества генерируемых ответов и визуализация результатов.</span></p> |
| title | ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ АДАПТИВНОЙ АРХИТЕКТУРЫ AI-АГЕНТА C ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫМ ИНТЕРФЕЙСОМ ДЛЯ ПЛАТФОРМ ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ |
| topic | AI-агент адаптивная архитектура естественно-языковой интерфейс техническая поддержка проектирование моделирование интеллектуальные системы интерфейс |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.17849657 |