Apa kata riset.
Cara Telybot dibangun bertumpu pada riset terpublikasi tentang bahasa, kecepatan, dan AI yang dapat dipercaya. Berikut temuan setiap studi, apa yang kami bangun karenanya, dan di mana membacanya.
- CSA Research · 2020Can’t Read, Won’t Buy
- KPMG in India dan Google · 2017Indian Languages – Defining India’s Internet
- ACL Anthology · 2014Campur kode Inggris–Hindi di Facebook
- NeurIPS 2020 · EMNLP 2021Jawaban berdasarkan teks yang ditemukan
- Harvard Business Review · 2011The Short Life of Online Sales Leads
Orang membeli dalam bahasa mereka sendiri
Dalam survei terhadap 8.709 konsumen di 29 negara, 76% pembeli online mengatakan lebih suka membeli produk dengan informasi dalam bahasa ibu mereka, dan 40% mengatakan tidak akan pernah membeli dari situs web berbahasa lain.
Yang kami bangun Telybot membalas dalam bahasa yang dipakai setiap pelanggan — 30 bahasa, termasuk Hindi dan Hinglish.
CSA Research, “Can’t Read, Won’t Buy – B2C”, Juli 2020. Baca sumbernya
Internet India berbicara dalam bahasa India
Pengguna internet berbahasa India melampaui pengguna berbahasa Inggris pada 2016: 234 juta berbanding 175 juta. Studi tersebut memproyeksikan 536 juta pengguna berbahasa India pada 2021, berbanding 199 juta pengguna berbahasa Inggris.
Yang kami bangun Hindi, Bengali, Tamil, Telugu, Kannada, Malayalam, Marathi, Gujarati, Punjabi, dan Urdu semuanya termasuk dalam 30 bahasa bot.
KPMG in India dan Google, “Indian Languages – Defining India’s Internet”, April 2017. Baca sumbernya
Orang mencampur bahasa saat mengetik
Sebuah studi tentang unggahan bahasa Inggris–Hindi di Facebook mengukur seberapa banyak orang mencampur kedua bahasa itu. Studi ini menemukan bahwa sebagian besar kata campuran berada pada kontinum antara peminjaman dan pencampuran, dengan ejaan tidak baku dan transliterasi yang harus ditangani oleh pemrosesan otomatis.
Yang kami bangun Pertanyaan yang diketik dalam Hinglish dijawab dalam Hinglish. Pekerjaan bahasa Telybot dimulai di keyboard Keyda, yang digunakan jutaan orang India.
Bali, Sharma, Choudhury dan Vyas, “‘I am borrowing ya mixing?’ An Analysis of English-Hindi Code Mixing in Facebook”, First Workshop on Computational Approaches to Code Switching, 2014. Baca sumbernya
Jawaban yang berdasar pada dokumen lebih faktual
Model yang menulis jawaban dari dokumen yang ditemukan menghasilkan bahasa yang lebih spesifik, beragam, dan faktual dibandingkan model yang menjawab hanya dari ingatan. Pada chatbot, pendekatan yang sama secara substansial mengurangi halusinasi pengetahuan — pernyataan meyakinkan yang tidak benar — sebagaimana diverifikasi oleh evaluasi manusia.
Yang kami bangun Telybot hanya menjawab dari konten Anda. Jika tidak ada yang cocok, ia mengatakannya dan mengalihkan alih-alih menebak.
Lewis et al., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, NeurIPS 2020. Baca sumbernya
Shuster et al., “Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation”, Findings of EMNLP 2021. Baca sumbernya
Pertanyaan online cepat mendingin
Riset tentang cara perusahaan menangani pertanyaan online dari calon pelanggan menyimpulkan bahwa sebagian besar perusahaan masih jauh dari cukup cepat dalam merespons. Seperti kata judulnya, prospek online berumur pendek.
Yang kami bangun Telybot menjawab begitu pertanyaan masuk, pukul 21.40 sama seperti pukul 11.00, dan alur sambutan dapat mencatat nama dan nomor pelanggan selagi mereka masih tertarik.
Oldroyd, McElheran dan Elkington, “The Short Life of Online Sales Leads”, Harvard Business Review, Maret 2011. Baca sumbernya
Cara kami memeriksa pekerjaan kami sendiri
Setiap rilis menjalankan lebih dari 1.700 pemeriksaan otomatis terhadap server sungguhan. Di antaranya:
- Pertanyaan yang tidak dicakup kontennya dicatat sebagai belum terjawab, bukan dijawab.
- Setelah Anda menjawabnya, pertanyaan yang sama dijawab dengan kata-kata Anda.
- Balasan dari jawaban tersimpan tidak pernah dihitung ke kuota paket Anda.
- Satu bisnis tidak pernah dapat membaca pengetahuan atau obrolan bisnis lain.
- Bot diinstruksikan untuk tidak pernah mengarang, memendekkan, atau menulis ulang tautan.
Menemukan jawaban yang salah? Laporkan
Baca sendiri
Angka dikutip sebagaimana dipublikasikan oleh masing-masing sumber. Kami tidak melakukan studi-studi ini.
- CSA Research, “Can’t Read, Won’t Buy – B2C”, Juli 2020
- KPMG in India dan Google, “Indian Languages – Defining India’s Internet”, April 2017
- Bali, Sharma, Choudhury dan 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 dan Elkington, “The Short Life of Online Sales Leads”, Harvard Business Review, Maret 2011
Bawa situs web Anda.
Pulang dengan membawa asisten.
Gratis selama akses awal. Sekitar lima belas menit dari masuk hingga jawaban pertama Anda diuji.
Buat asisten Anda