論文の概要: Automating Customer Service using LangChain: Building custom open-source
GPT Chatbot for organizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05421v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 05:35:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 07:28:46.098962
- Title: Automating Customer Service using LangChain: Building custom open-source
GPT Chatbot for organizations
- Title（参考訳）: LangChainを使用した顧客サービスの自動化: 組織のためのカスタムオープンソースGPTチャットボットの構築
- Authors: Keivalya Pandya and Mehfuza Holia
- Abstract要約: 本稿では,LangChainを用いたカスタマーサービス自動化のための画期的なアプローチを提案する。
このイノベーションの核心は、オープンソースの方法論、Webスクレイピング、微調整、LangChainを顧客サービスプラットフォームにシームレスに統合することにある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the digital age, the dynamics of customer service are evolving, driven by
technological advancements and the integration of Large Language Models (LLMs).
This research paper introduces a groundbreaking approach to automating customer
service using LangChain, a custom LLM tailored for organizations. The paper
explores the obsolescence of traditional customer support techniques,
particularly Frequently Asked Questions (FAQs), and proposes a paradigm shift
towards responsive, context-aware, and personalized customer interactions. The
heart of this innovation lies in the fusion of open-source methodologies, web
scraping, fine-tuning, and the seamless integration of LangChain into customer
service platforms. This open-source state-of-the-art framework, presented as
"Sahaay," demonstrates the ability to scale across industries and
organizations, offering real-time support and query resolution. Key elements of
this research encompass data collection via web scraping, the role of
embeddings, the utilization of Google's Flan T5 XXL, Base and Small language
models for knowledge retrieval, and the integration of the chatbot into
customer service platforms. The results section provides insights into their
performance and use cases, here particularly within an educational institution.
This research heralds a new era in customer service, where technology is
harnessed to create efficient, personalized, and responsive interactions.
Sahaay, powered by LangChain, redefines the customer-company relationship,
elevating customer retention, value extraction, and brand image. As
organizations embrace LLMs, customer service becomes a dynamic and
customer-centric ecosystem.
- Abstract（参考訳）: デジタル時代には,技術進歩と大規模言語モデル(llm)の統合によって,カスタマサービスのダイナミクスが進化している。
本稿では,企業に適したカスタムLLMであるLangChainを用いて,顧客サービスを自動化するための画期的なアプローチを提案する。
この論文は、従来の顧客サポート技術、特に頻繁な質問(faq)の控えめさを探求し、応答性、コンテキスト認識、パーソナライズされた顧客インタラクションへのパラダイムシフトを提案する。
このイノベーションの核心は、オープンソースの方法論、Webスクレイピング、微調整、LangChainを顧客サービスプラットフォームにシームレスに統合することにある。
Sahaay"と呼ばれるこのオープンソースの最先端フレームワークは、業界や組織にまたがってスケールし、リアルタイムのサポートとクエリの解決を提供する能力を示している。
この研究の主な要素は、Webスクレイピングによるデータ収集、埋め込みの役割、GoogleのFlan T5 XXLの利用、知識検索のためのベースおよびスモール言語モデル、顧客サービスプラットフォームへのチャットボットの統合などである。
結果のセクションは、特に教育機関内で、パフォーマンスとユースケースに関する洞察を提供する。
この研究は、効率的でパーソナライズされ、応答性のあるインタラクションを作成するためにテクノロジーが活用される、カスタマサービスの新しい時代を告げるものだ。
SahaayはLangChainをベースとして、顧客と企業の関係を再定義し、顧客の保持率、価値抽出、ブランドイメージを向上する。
組織がllmを採用すると、カスタマサービスは動的で顧客中心のエコシステムになる。
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