ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ АДАПТИВНОЙ АРХИТЕКТУРЫ AI-АГЕНТА C ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫМ ИНТЕРФЕЙСОМ ДЛЯ ПЛАТФОРМ ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17849657Ключевые слова:
AI-агент, адаптивная архитектура, естественно-языковой интерфейс, техническая поддержка, проектирование, моделирование, интеллектуальные системы, интерфейс.Аннотация
В статье представлен результат проектирования модели адаптивной архитектуры интеллектуального агента с естественным языковым интерфейсом, предназначенного для функционирования на платформе, обеспечивающей мультилинейную техническую поддержку пользователей. Проведен анализ научных публикаций исследователей, касающихся разработки интеллектуальных систем и AI-агентов, для создания высокопроизводительного инструмента автоматизированной поддержки пользователей, который снижает нагрузку на сотрудников команды технической поддержки и команды разработчиков, что обеспечивает повышение качества поддержки клиентов и сокращает время реагирования системы на их запросы. Архитектура AI-агента предназначена для предиктивного и контекстно-зависимого анализа обращений первого уровня техподдержки. Благодаря способности к самообучению и автоматической генерации решений, система способна обеспечить качественно новый уровень обслуживания клиентов и минимизировать задержку ответа. Статья описывает структуру основных модулей, включающих обоснованную выборку моделей до обучения и ключевые компоненты разработки. Важнейшие этапы разработки AI-агента включают сбор и предварительную обработку данных, обучение модели, создание основного программного модуля, проведение тестирования и интеграцию разработанной системы. Все перечисленные стадии играют ключевую роль в обеспечении эффективного взаимодействия AI-агента с пользователями, формировании точного и адекватного ответа, а также успешной интеграции с существующими каналами связи и эффективному решению поставленных задач. Исследование демонстрирует необходимость тщательного подхода ко всем этапам разработки для обеспечения высокого качества функционирования и надежности проектируемого AI-агента. Также в статье рассмотрен модуль оценки качества работы AI-агента, тестирование выполнено инструментом G-Eval и учитывающим семантику, что признано лучшим способом оценки точности ответов. В заключении представлен результат мониторинга качества генерируемых ответов и визуализация результатов.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Чижик А.В. Создание чат-бота: обзор архитектур и векторных представлений текста / А.В. Чижик, Ю.А. Жеребцова // Международный журнал открытых информационных технологий. 2020. – 8, №7.
2. Кан Дж. Чатбот: Архитектура, Дизайн и Разработка / Дж. Кан 2017.
3. Раджа Е. Использование чат-ботов в обслуживании клиентов: тематическое исследование компании «Эир Нью Зиланд» / Е. Раджа, Ши Фон Ан Л. е-пресс, 2021. – С. 161-176.
4. Трофименко О. Типология чатботов / О. Трофименко, И. Прокоп, Н. Логинова, А. Задерейко // Международная научная и практическая конференция «Интеллектуальные системы и информационные технологии», 13-19 сентября 2021 г., Одесса, Украина. – С. 181-195.
5. Шейх С., Тивари В., Сингал С. Порождающая модель чат-бота управления персоналом с использованием глубокого обучения / С. Шейх, В. Тивари, С. Сингал // V Международная конференция «Науки о данных и Инженерии», 2019, Патна, Индия. – С. 126-132.
6. Вейценбаум Дж. Вычислительная лингвистика / Дж. Вейценбаум // Коммуникации ассоциации вычислительной техники. – 1966. – 9, № 1. – С. 36-45.
7. Набоков, Т.Н. Облачные технологии как технология рынка информационно коммуникационных технологий: динамика развития и особенности / Т.Н. Набоков, М.И. Попова // Цифровизация экономики: направления, методы, инструменты : сборник материалов VI Всероссийской научно-практической конференции (Краснодар, 15–19 января 2024): в 3-х т. – Краснодар: КубГАУ – 2024. – С. 147-148.
8. Ураев Д.А. Классификация и методы создания приложений чат-ботов / Д.А. Ураев // Международный научный обзор. – 2019. –Т. LXIV. – С. 30-33.
9. Крылов, В.С. Компьютерный анализ эмоциональной компоненты научных публикаций на примерах в физике и экономике / В.С. Крылов, А.А. Кудрявцев, Л.Н. Абдурайимов // Онтология проектирования. – 2020. – Т. 10, № 4(38). – С. 449-462. – DOI 10.18287/2223-9537-2020-10-4-449-462. – EDN VJWTKW.
10. Ханов, Р.Г. Компоненты пользовательского интерфейса в нативных мобильных приложениях с дополненной реальностью / Р.Г. Ханов, Д.А. Евдокименко // Электронные библиотеки. – 2020. –Т. 23. – №5. – С. 1104-1118.
11. Zachman J.A. The Framework for Enterprise Architecture – Cell Definitions // ZIFA, 2003. 17. Roberts, E.B. The Dynamics of Research and Development. New York: Harper & Row. 1964.
12. Sojasingarayar, A. Seq2Seq AI Chatbot with Attention Mechanism. IA School // University-GEMA Group Conference Materials. – 2020. – P. 1-15.
13. Roberts, E.B. The Dynamics of Research and Development. New York: Harper & Row. 1964.
14. Zhang L. LLM-AIDSim: LLM-Enhanced Agent-Based Influence Diffusion Simulation in Social Networks / L. Zhang, Yu. Hu, W. Li [et al.]. – Systems, 2025. – Vol. 13, No. 1. – P. 29.
References
1. Chizhik, A., Zherebtsova, Y. (2020). [Challenges of Building an Intelligent Chatbot]. International Conference “Internet and Modern Society”. (In Russian).
2. Cahn, J. (2017). [Chatbot: Architecture, Design, & Development]. (In Russian).
3. Rajah, E., Thi Phuong Anh, L. (2021). [Using Chatbots in Customer Service: A Case Study of Air New Zealand]. ePress, 161–176. (In Russian).
4. Trofymenko, O., Prokop, Y., Loginova, N. & Zadereyko, A. (2021) [Classification of chatbots]. In: International Science and Practical Conference «Intellectual Systems & Information Technology», 13–19 September 2021, Odessa, Ukraine. pp. 181–195. (in Ukraine).
5. Sheikh S., Tiwari V., Singal S. Generative model chatbot for Human Resource using Deep Learning. / S. Sheikh, V. Tiwari, S. Singal. // V International conference of data science and Engineering, Patna, India. – 2019. – pp. 126-132. (In Russian).
6. Weizenbaum, J. (1966) [Computational Linguistics]. Communications of the ACM. 9(1), 36–45. (In Russian).
7. Nabokov, T.N. & Popova, M.I. (2024) [Cloud technologies as a technology of the information and communication technology market: dynamics of development and features]. In: Digitalization of the Economy: Directions, Methods, Tools: Collection of Materials of the VI All-Russian Scientific and Practical Conference, 15–19 January 2024, Krasnodar, Russia. Krasnodar: Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin. pp. 147–148. (In Russian).
8. Urayev, D.A. (2019) [Classification and methods for creating chatbot applications]. International Scientific Review. LXIV, 30–33. (In Russian).
9. Krylov, V.S., Kudryavtsev, A.A. & Abdurayimov, L.N. (2020) [Computer analysis of the emotional component of scientific publications using examples in physics and economics]. Ontology of Design. 10(4), 449–462. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-4-449-462. EDN: VJWTKW. (In Russian).
10. Khanov, R.G. & Evdokimenko,D.A. (2020) [Componentsof the userinterfaceinnativemobileapplicationswithaugmentedreality]. E`lektronny`e biblioteki= Electroniclibraries. Vol. 23. No.5, pp. 1104-1118. (In Russian).
11. Zachman J.A. The Framework for Enterprise Architecture –Cell Definitions // ZIFA, 2003.17. Roberts, E.B. The Dynamics of Research and Development. New York: Harper & Row. 1964.
12. Sojasingarayar, A. Seq2Seq AI Chatbot with Attention Mechanism. IA School // University-GEMA Group Conference Materials. – 2020. – P. 1-15.
13. Roberts, E.B. The Dynamics of Research and Development. New York: Harper & Row. 1964.
14. Zhang L. LLM-AIDSim: LLM-Enhanced Agent-Based Influence Diffusion Simulation in Social Networks / L. Zhang, Yu. Hu, W. Li [et al.]. – Systems, 2025. – Vol. 13, No. 1. – P. 29.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Новое в экономической кибернетике» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
