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AI Agent Development

皆のための大規模言語モデル LLM Part 4 - AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作りながら学ぶRAG実装

AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を構築しながら、実践的なRAG(Retrieval-Augmented Generation)システムを構築する方法を学ぶ講座です。

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こんなことが学べます

  • LangChainライブラリを利用してAI顧客センターチャットボット(AICC)を作成する方法

  • AIコールセンターチャットボットを構築するための様々な高度なRAG手法

  • Retrieval-Augmented Generation(RAG) 実装における様々な活用事例

  • AI顧客センターチャットボットを作成する際に考慮すべき点

急激な需要増加が予想されるAI顧客センターチャットボット(AICC)、
実用的なRAG実装に必要なさまざまなテクニックを学びましょう!

さまざまなAI顧客センターチャットボット(AICC)を作成しながら
高性能RAGシステムの実装方法を学びましょう!

実用的なLLMアプリケーションであるAIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作成しながら、高性能RAGシステムを実装するために必要なテクニックを次々と学習します。

  • ✅ LanChainライブラリを使用してAIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を実装する方法を学びます。
  • ✅高性能RAGシステムを作成するためのさまざまな技術を学びます。

どんな方のための講義ですか?

AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作りたい方

ランチェーンを利用して独自のRAGシステムを作成したい方

高性能RAGシステムを作るための様々な技法を学びたい方

最新LLMモデルを利用したサービスを開発してみたい方


選手コース✅

👋本講義は、Python、自然言語処理(NLP)、LLM、ランチェイン(LangChain)の選手知識が必要な講義です。必ず以下の講義を先に受講するか、それに準ずる知識を備えた後、本講義を受講してください。


Q&A 💬

Q. AICC(AI Contact Center)とは何ですか?

AICC(AI Contact Center)は、AI(AI)を活用してカスタマーサービスとサポートを提供するシステムです。 AICCは、従来のコールセンターとは異なり、AI技術を使用してより効率的でパーソナライズされた顧客体験を提供します以下はAICCの主な特徴と利点です。

1. 自動応答システム:

チャットボットとボイスボットを介して顧客の質問にリアルタイムで応答します。

よくある質問(FAQ)に対する自動応答を提供します。

2. 自然言語処理(NLP):

顧客の問い合わせを理解し、適切な回答を提供するために自然言語処理技術を使用します。

複数の言語をサポートし、文脈を理解し、感情を分析することができます。

3. データ分析と洞察力:

顧客との対話データを分析して、顧客の行動と好みを特定します。

これにより、カスタマイズされたサービスと製品の推薦が可能になります。

4. 24/7サービス:

年中無休で運営され、お客様がいつでも支援を受けることができます。

待ち時間を短縮し、顧客満足度を高めます。

AICCの利点は次のとおりです。

1.コスト削減:

人件費を削減し、運用コストを下げることができます。

AIシステムは一度構築するとメンテナンスコストが少なくなります。

2. 効率の増加:

反復的でシンプルな作業を自動化し、エージェントの業務負担を軽減します。

エージェントはより複雑で価値のある作業に集中できます。

3. 個人化されたサービス:

顧客の過去の対話データに基づいてカスタマイズされたサービスを提供します。

お客様のニーズに合わせて迅速かつ正確な対応を提供します。

4.スケーリング容易:

ビジネスの成長とともに簡単に拡張できます。

お客様の問い合わせ量が急増しても安定して対応できます。

AICCは顧客サービスの革新をもたらし、企業がより良い顧客体験を提供し、運用効率を高める上で重要な役割を果たしています。

Q. 選手の知識が必要ですか?

この「すべてのための大規模言語モデルLLM Part 4 - AIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作成して学ぶRAGの実装」講義では、LangChainライブラリとLLMを使用してAIカスタマーセンターチャットボット(AICC)を作成する方法について説明します。したがって、Python、自然言語処理、LLM、LangChainの基礎知識を持っているという仮定の下で講義が行われます。したがって、選手の知識が不足している場合は、先行講義である「みんなのための大規模言語モデルLLM(Large Language Model)Part 2 - ランチェーン(LangChain)で自分だけのChatGPTを作る」講義を先に受講してください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ランチェイン(LangChain)ライブラリを利用して、実用的なRAGシステムを実装してみたい方

  • AI顧客センターチャットボット(AICC)を作ってみたい方

  • 自分だけのChatGPTを作ってみたい方

  • ディープラーニング研究関連職種への就職をご希望の方

  • 人工知能/ディープラーニング関連研究を行いたい方

  • 人工知能(AI)大学院を準備中の方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python 使用経験

  • 先行講座 [みんなのための大規模言語モデル LLM(Large Language Model) Part 2 - ラングチェイン(LangChain)で自分だけのChatGPT作成] 受講経験

こんにちは
です。

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