Проблема
Мы занимаемся разработкой ПО на заказ. Наши сотрудники — наша главная ценность, поэтому большое внимание мы уделяем построению корпоративной культуры и преимуществ для сотрудников.
В какой-то момент информации на корпоративном портале стало так много, что сотрудникам при введении в должность приходилось изучать десятки страниц.
Решение
Тогда мы решили создать бота на основе искусственного интеллекта, который будет помогать новичкам и не отрывать менторов от дела. В результате сотрудник получает ответ на свой вопрос мгновенно. Наш бот разработан в формате веб-сервиса и мобильного приложения.
Как работает наш бот
- Пользователь взаимодействует с мобильным приложением, отправляя вопросы.
- Мобильное приложение передаёт вопрос в Java API.
- Java API передаёт запрос в текстовом формате в систему искусственного интеллекта.
- Система искусственного интеллекта преобразует текст в формат JSON и возвращает данные в Java.
- Java отправляет данные в необходимый сервис и получает из него ответ, после чего данные передаются в систему искусственного интеллекта.
- Система искусственного интеллекта обрабатывает запрос и отправляет ответ в Java API.
- Java API передаёт ответ чат-бота в мобильное приложение, откуда его получает пользователь.
- Пользователь может оставить отзыв, который сохраняется в базе данных для дальнейшего изучения.
Трудности
Когда мы начали испытывать модель ИИ, мы столкнулись с несколькими трудностями.
Во-первых, модель обучалась на текстовом файле. Это означало, что файл должен постоянно обновляться одновременно с изменениями на корпоративном портале. Без своевременного обновления данные, которыми пользовался бот, становились устаревшими, что могло привести к неверным или неактуальным ответам.
Во-вторых, качество начального обучения модели оставляло желать лучшего. Бот часто отвечал не конкретно на заданный вопрос, а выдавал целые абзацы текста, близкие к теме, но не дававшие чёткого ответа.
Например, вместо того чтобы назвать количество оплачиваемых отпускных дней, он мог привести общее описание отпускной политики компании. Для улучшения качества ответов нам пришлось потратить десятки часов на дообучение модели.
Результат
Теперь наш бот на основе ИИ помогает сотрудникам мгновенно получать точный ответ на свой вопрос. Бот может обрабатывать сразу несколько запросов от разных сотрудников, отвечать в выходные и в нерабочее время, а также направлять сотрудников к нужным людям, если в этом есть необходимость.
Мы продолжаем внедрение ИИ в свои бизнес-процессы и бизнес-процессы наших заказчиков.
Команда проекта
В реализации проекта участвовали: 2 фронт-разработчика, 3 бэк-разработчика, 2 специалиста по ИИ, 1 технический писатель, 1 проджект-менеджер, 1 аналитик, 1 тестировщик.
Технологии
-
Java - Kotlin
-
PostgreSQL -
Python