RAG или извлечение дополненной генерации — это метод искусственного интеллекта, который позволяет компаниям автоматически встраивать свои самые актуальные и актуальные проприетарные данные непосредственно в запрос LLM. И мы говорим не только о структурированных данных, таких как электронные таблицы или базы данных. Мы имеем в виду получение всех доступных данных, включая неструктурированные: электронные письма, PDF-файлы, журналы чатов, сообщения в социальных сетях и другие типы информации, которые могут привести к улучшению результатов работы ИИ.
К настоящему времени многие из нас уже использовали генеративный ИИ LLM. Например, через приложения для чата, такие как ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google (ранее Bard), чтобы помочь написать электронное письмо или создать умный текст для социальных сетей. Но добиться наилучших результатов не всегда просто, особенно если вы не овладели тонким искусством и наукой создания отличных подсказок.
И вот почему: модель ИИ хороша настолько, насколько хорошо то, чему ее учат. Чтобы она процветала, ей нужен надлежащий контекст и куча фактических данных, а не общая информация. Готовый LLM не всегда актуален, у него не будет доступа к вашим данным или понимания ваших отношений с клиентами. Вот где может помочь RAG.
Содержание
Как работает RAG или извлечение дополненной генерации?
В двух словах, RAG помогает компаниям извлекать и использовать свои данные из различных внутренних источников для получения лучших результатов генеративного ИИ. Поскольку исходный материал поступает из ваших собственных достоверных данных, это помогает уменьшить или даже устранить галлюцинации и другие неверные результаты. Вывод: вы можете доверять ответам как актуальным и точным.
Чтобы достичь этой повышенной точности, RAG работает в сочетании со специализированным типом базы данных. Он называется векторной базой данных и нужен чтобы хранить данные в числовом формате, который имеет смысл для ИИ, и извлекать их по запросу.
Когда вы видите, как компания говорит о поддержке извлечения дополненной генерации, они поддерживают, как минимум, две вещи: векторное хранилище для хранения информации, а затем некий тип механизма поиска с машинным обучением, предназначенный для работы с этим типом данных».
Работая в тандеме с векторной базой данных, RAG может быть мощным инструментом для создания более качественных результатов LLM.
Как SalesAI помогает использовать RAG для улучшения работы отдела продаж
SalesAI — это мощный инструмент, который внедряет принципы извлечения дополненной генерации (RAG) для анализа и улучшения работы отдела продаж. Благодаря возможностям RAG, SalesAI позволяет извлекать и использовать данные из множества источников. Например, он использует записи звонков, переписки в мессенджерах и отчеты. Все они используются чтобы предоставлять точные и актуальные рекомендации.
Что делает SalesAI уникальным?
- Доступ к неструктурированным данным
SalesAI анализирует не только структурированные данные, такие как CRM или таблицы, но и неструктурированные источники: записи разговоров, стенограммы звонков, документы. Это позволяет создавать более глубокий контекст для понимания взаимодействий с клиентами. - Минимизация ошибок и галлюцинаций
Система использует данные вашей компании, чтобы предоставлять обоснованные и проверяемые рекомендации. Это помогает РОПам и менеджерам по продажам принимать решения на основе достоверной информации. Такие меры снижают риск неправильных интерпретаций. - Оптимизация продаж через персонализацию
На основе извлеченных данных SalesAI помогает определить сильные и слабые стороны в работе каждого менеджера, предлагая персонализированные метрики и цели. Например, РОП сможет выделить конкретные шаги для улучшения конверсии или повышения уровня удовлетворенности клиентов. - Интеграция с векторной базой данных
SalesAI использует векторное хранилище для обработки и хранения данных в формате, который наиболее понятен ИИ. Это позволяет быстро извлекать нужную информацию и предоставлять точные ответы по запросу.
Как это работает на практике?
Представьте, что после анализа записей звонков и отчетов система выявляет, что менеджеры часто сталкиваются с возражениями на этапе презентации продукта. SalesAI отображает эти данные на дашбордах, чтобы РОП мог быстро увидеть, где возникают проблемы. Например, можно определить, какой менеджер чаще всего сталкивается с отказами, а также оценить, насколько эффективно они обрабатываются. Эта информация позволяет руководителю принять меры — от проведения дополнительных тренингов до корректировки скриптов, чтобы улучшить результаты команды
Преимущества для бизнеса
- Увеличение точности прогнозов.
- Быстрая адаптация к изменениям в поведении клиентов.
- Повышение производительности отдела продаж за счет персонализированных рекомендаций.
- Уменьшение времени на анализ данных, освобождая ресурсы для стратегических задач.
SalesAI помогает вашему отделу продаж использовать все возможности RAG для достижения высоких результатов. Если вы хотите оптимизировать работу своей команды, SalesAI станет вашим надежным помощником: