for使用888贵宾会登录创建更好的客户对话

挑战:用NLP扩展客户服务 

幕后故事, for的会话云允许品牌建立他们自己的意图分类器以及许多其他自然语言处理任务. 意图分类器试图找出客户在调用或写入系统时想要做什么.

他们需要退税方面的帮助吗? 他们的产品坏了吗? 他们需要帮忙安装吗?

如果在旧系统上需要10个小时，那么在888贵宾会登录上只需要1个小时.

意图分类器从品牌自己的数据中学习，并根据客户提出的问题进行高度定制. for的数据科学团队为不同的用例预焙分类器, 比如金融服务, 但它仍然需要从品牌自身独特的互动中学习. “对话云”让品牌不断向其提供数据，以更新模型对世界的理解. 它还提供了一个仪表板，以便用户可以看到分类器的实际性能, 包括尽可能详细地放大到单个消息级别，以查看系统如何处理每个消息.

随着越来越多的品牌为其数百万客户提供对话体验, for面临着一个挑战:快速扩大对话云的容量. 拥有大量客户的流行服务可以快速将系统推向极限.

数据孤岛为更好的对话式AI创造了障碍

在研究小组引进厚皮兽之前, 他们使用多个不同的Python脚本运行在许多独立的节点上. 他们的数据非常分散，没有标准化的存储库来跟踪它们. 这一切都运行在一个强大的机器集群上，但每台机器都有自己独立的、不共享的存储. 如果他们想要对他们正在优化的某个模型进行网格搜索, 他们必须追踪不同的工作, 松散连接的服务器. 他们手动监控一切, 这意味着任何问题都需要他们到单个服务器进行故障排除.

用厚皮动物统筹创新

888贵宾会登录使for能够利用Kubernetes和容器的强大功能，从单个共享存储位置轻松地跨机器扩展他们的工作. 它会自动地将作业分解成多个部分，并在没有浪费资源的情况下对其进行调度. 它还简化了数据转换和作为新更新的模型输出. 顾客只需按一下按钮就可以开始工作, 将他们的数据提交到回购中，888贵宾会登录将在后台运行这项工作，并吐出一个数据集.

888贵宾会登录的控制台使故障排除变得更容易, 因为他们不再跨单个节点跟踪作业, 但在整个集群中. 因为它可以把工作分解成更小的部分，它也使它更容易扩展，它减少了客户训练分类器的等待时间.

数据科学团队在做实验和构建自己的领域特定分类器时也变得更快了. 当他们不能足够快地进行实验时，这是一个真正的瓶颈. 该团队现在可以以更快的速度向平台交付新的分类器, 这节省了客户的时间，因为它加快了电信公司和零售以及其他具有类似结构的用例的迁移学习.

最终，一切都归结于速度和 888贵宾会登录提供了for所需的速度，以推动品牌和消费者之间的对话 在今天和未来，随着这种新的经营方式继续加速.