O que dizem as pesquisas.
O jeito como o Telybot é construído se baseia em pesquisas publicadas sobre idiomas, velocidade e IA confiável. Veja o que cada estudo descobriu, o que construímos a partir disso e onde ler.
- CSA Research · 2020Can’t Read, Won’t Buy
- KPMG in India e Google · 2017Indian Languages – Defining India’s Internet
- ACL Anthology · 2014Mistura de inglês e hindi no Facebook
- NeurIPS 2020 · EMNLP 2021Respostas baseadas em texto recuperado
- Harvard Business Review · 2011The Short Life of Online Sales Leads
As pessoas compram no próprio idioma
Em uma pesquisa com 8.709 consumidores em 29 países, 76% dos compradores online disseram preferir comprar produtos com informações no próprio idioma, e 40% disseram que nunca comprarão de sites em outros idiomas.
O que construímos O Telybot responde no idioma em que cada cliente escreve — 30 idiomas, incluindo hindi e Hinglish.
CSA Research, “Can’t Read, Won’t Buy – B2C”, julho de 2020. Leia a fonte
A internet da Índia fala idiomas indianos
Em 2016, os usuários de internet em idiomas indianos superaram os de inglês: 234 milhões contra 175 milhões. O estudo projetava 536 milhões de usuários de idiomas indianos até 2021, contra 199 milhões de usuários de inglês.
O que construímos Hindi, bengali, tâmil, télugo, canarês, malaiala, marati, guzerate, punjabi e urdu estão todos entre os 30 idiomas do bot.
KPMG in India e Google, “Indian Languages – Defining India’s Internet”, abril de 2017. Leia a fonte
As pessoas misturam idiomas ao digitar
Um estudo com posts em inglês e hindi no Facebook mediu o quanto as pessoas misturam os dois idiomas. Ele descobriu que a maioria das palavras misturadas fica num contínuo entre empréstimo e mistura, com grafias fora do padrão e transliterações que o processamento automático precisa tratar.
O que construímos Uma pergunta digitada em Hinglish é respondida em Hinglish. O trabalho com idiomas do Telybot começou no teclado Keyda, usado por milhões de indianos.
Bali, Sharma, Choudhury e Vyas, “‘I am borrowing ya mixing?’ An Analysis of English-Hindi Code Mixing in Facebook”, First Workshop on Computational Approaches to Code Switching, 2014. Leia a fonte
Respostas baseadas em documentos são mais factuais
Modelos que escrevem respostas a partir de documentos recuperados produzem uma linguagem mais específica, diversa e factual do que modelos que respondem só de memória. Em chatbots, a mesma abordagem reduz substancialmente a alucinação de conhecimento — afirmações confiantes que não são verdadeiras —, como verificado por avaliações humanas.
O que construímos O Telybot responde somente com base no seu conteúdo. Quando nada nele corresponde, ele avisa e transfere o atendimento em vez de adivinhar.
Lewis et al., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, NeurIPS 2020. Leia a fonte
Shuster et al., “Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation”, Findings of EMNLP 2021. Leia a fonte
Consultas online esfriam rápido
Uma pesquisa sobre como as empresas lidam com as consultas online de potenciais clientes concluiu que a maioria delas não responde nem de longe com a rapidez necessária. Leads online, como diz o título, têm vida curta.
O que construímos O Telybot responde no momento em que a pergunta chega, às 21h40 assim como às 11h, e um fluxo de boas-vindas pode coletar o nome e o número do cliente enquanto ele ainda está interessado.
Oldroyd, McElheran e Elkington, “The Short Life of Online Sales Leads”, Harvard Business Review, março de 2011. Leia a fonte
Como verificamos nosso próprio trabalho
Cada versão roda mais de 1.700 testes automatizados em um servidor real. Entre eles:
- Uma pergunta que o conteúdo não cobre é registrada como sem resposta, e não respondida.
- Depois que você responde, a mesma pergunta passa a ser respondida com as suas palavras.
- Uma resposta vinda de uma resposta salva nunca é descontada do seu plano.
- Uma empresa nunca consegue ler o conhecimento ou as conversas de outra.
- O bot é instruído a nunca inventar, encurtar ou reescrever um link.
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Leia você mesmo
Os números são citados como cada fonte os publica. Não fomos nós que realizamos esses estudos.
- CSA Research, “Can’t Read, Won’t Buy – B2C”, julho de 2020
- KPMG in India e Google, “Indian Languages – Defining India’s Internet”, abril de 2017
- Bali, Sharma, Choudhury e Vyas, “‘I am borrowing ya mixing?’ An Analysis of English-Hindi Code Mixing in Facebook”, 2014
- Lewis et al., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, NeurIPS 2020
- Shuster et al., “Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation”, Findings of EMNLP 2021
- Oldroyd, McElheran e Elkington, “The Short Life of Online Sales Leads”, Harvard Business Review, março de 2011
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