O que diz a investigação.
A forma como o Telybot é construído assenta em investigação publicada sobre línguas, rapidez e IA fiável. Eis o que cada estudo concluiu, o que construímos por causa disso e onde o pode 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 fundamentadas em texto recuperado
- Harvard Business Review · 2011The Short Life of Online Sales Leads
As pessoas compram na sua própria língua
Num inquérito a 8.709 consumidores em 29 países, 76% dos compradores online disseram preferir comprar produtos com informação na sua língua materna, e 40% disseram que nunca comprarão em sites noutras línguas.
O que construímos O Telybot responde na língua em que cada cliente escreve — 30 línguas, incluindo hindi e Hinglish.
CSA Research, “Can’t Read, Won’t Buy – B2C”, julho de 2020. Ler a fonte
A internet da Índia fala línguas indianas
Em 2016, os utilizadores de internet em línguas indianas ultrapassaram os de inglês: 234 milhões contra 175 milhões. O estudo projetava 536 milhões de utilizadores em línguas indianas até 2021, contra 199 milhões em inglês.
O que construímos Hindi, bengali, tâmil, télugo, canarês, malaiala, marati, guzerate, panjabi e urdu estão todos entre as 30 línguas do bot.
KPMG in India e Google, “Indian Languages – Defining India’s Internet”, abril de 2017. Ler a fonte
As pessoas misturam línguas ao escrever
Um estudo de publicações em inglês e hindi no Facebook mediu quanto as pessoas misturam as duas línguas. Concluiu que a maioria das palavras misturadas se situa num contínuo entre o empréstimo e a mistura, com grafias não normalizadas e transliterações com que o processamento automático tem de lidar.
O que construímos Uma pergunta escrita em Hinglish é respondida em Hinglish. O trabalho linguístico 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. Ler a fonte
Respostas fundamentadas em documentos são mais factuais
Os modelos que escrevem respostas a partir de documentos recuperados produzem linguagem mais específica, diversificada e factual do que os modelos que respondem apenas de memória. Em chatbots, a mesma abordagem reduz substancialmente a alucinação de conhecimento — afirmações confiantes que não são verdadeiras —, como confirmado por avaliações humanas.
O que construímos O Telybot responde apenas com base no seu conteúdo. Quando nada nele corresponde, di-lo e passa à equipa em vez de adivinhar.
Lewis et al., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”, NeurIPS 2020. Ler a fonte
Shuster et al., “Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation”, Findings of EMNLP 2021. Ler a fonte
Os pedidos de informação online arrefecem depressa
Um estudo sobre a forma como as empresas tratam os pedidos de informação online de potenciais clientes concluiu que a maioria das empresas não responde nem de longe com a rapidez necessária. Os leads online, como diz o título, têm uma vida curta.
O que construímos O Telybot responde no momento em que chega uma pergunta, às 21:40 tal como às 11:00, e um fluxo de boas-vindas pode recolher o nome e o número do cliente enquanto este ainda está interessado.
Oldroyd, McElheran e Elkington, “The Short Life of Online Sales Leads”, Harvard Business Review, março de 2011. Ler a fonte
Como verificamos o nosso próprio trabalho
Cada versão passa por mais de 1.700 verificações automáticas num servidor real. Entre elas:
- Uma pergunta que o conteúdo não cobre fica registada como sem resposta, e não é respondida.
- Depois de lhe responder, a mesma pergunta passa a ser respondida com as suas palavras.
- Uma resposta vinda de uma resposta guardada nunca é descontada do seu plano.
- Uma empresa nunca pode ler o conhecimento ou as conversas de outra.
- O bot tem instruções para nunca inventar, encurtar ou reescrever um link.
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Leia-os por si
Os números são citados tal como cada fonte os publica. Não fomos nós que realizámos estes 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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