في العام الماضي، قرر فريقنا محاولة إنشاء بوت دردشة على LINE للإجابة مباشرة على أسئلة العملاء التايلانديين، بهدف تقليل عبء العمل على فريق خدمة العملاء وزيادة كفاءة الردود. لكن ما واجهناه كان أكثر تعقيدًا مما توقعنا. سنروي الآن قصة بناء نظام يجب أن يلتزم بالوقت، ونشارك الدروس المستفادة من الأخطاء الحقيقية التي ارتكبناها.
البداية: بوت دردشة يجب أن يجيب على كل سؤال
بدأنا بقاموس تايلاندي يحتوي على 2,176 كلمة، يغطي معظم الأسئلة الشائعة التي يطرحها العملاء مثل معلومات الحساب وطرق الإيداع والسحب وأخبار العروض الترويجية والأسئلة العامة الأخرى. يعمل البوت كمرحلة أولى في الإجابة على الأسئلة، حيث يحاول مطابقة سؤال العميل مع القاموس أولاً. إذا لم يجد تطابقًا، فإنه يحول السؤال إلى الذكاء الاصطناعي للحصول على إجابة أكثر دقة. لكننا لم نتوقع أن الأسهل قد يكون الأصعب.
التصميم: السرعة هي كل شيء
دركنا جيدًا أنه في عالم التداول، السرعة هي العامل الأهم. لا يريد العملاء الانتظار طويلًا للحصول على إجابة. لذلك حددنا حدًا زمنيًا صارمًا يبلغ 50 ثانية. لكن تحديد هدف كهذا أجبرنا على النظر في كل التفاصيل. المصنف (classifier) الذي طورناه يعمل في حوالي 1.4-2.0 ثانية، وهو وقت قليل جدًا لمهمة من هذا النوع. لكننا أردنا أن يكون أسرع ما يمكن، لترك الوقت للذكاء الاصطناعي للتفكير في إجابة العميل.
التحدي: قياس الوقت بدقة
اختبار النظام لم يكن سهلاً كما يبدو، خاصة عند الحاجة لقياس الوقت بدقة. نحتاج إلى عينات بيانات كبيرة من الاستخدام الفعلي للحصول على p95 (النسبة المئوية 95) الحقيقية، مما يعني أن 95% من الأسئلة يجب الإجابة عليها ضمن الوقت المحدد. من الاختبارات الفعلية، وجدنا أن وقت الاستجابة الكلي p95 بلغ 5,334 مللي ثانية، أي حوالي 5.3 ثانية، وهو أقل بكثير من الحد الزمني الصارم الذي حددناه. لكننا لم نشعر بالراحة بعد، لأننا نعلم أنه في بيئة حقيقية قد تكون هناك عوامل أخرى تزيد الوقت.
التحسين: اتخاذ القرار الصحيح
بعد الحصول على بيانات وقت الاستجابة من الاختبارات الفعلية، كان علينا تحسين النظام أكثر. إحدى المشاكل الرئيسية التي واجهناها هي أن المصنف أحيانًا يحول السؤال إلى الذكاء الاصطناعي حتى لو كان السؤال موجودًا بالفعل في القاموس، مما يضيع الوقت دون داعٍ. لذلك حددنا معيارًا يجعل المصنف يتخذ أفضل قرار ممكن، حتى لو استغرق ذلك وقتًا أطول قليلاً. وجدنا أن ضبط الدقة العالية قلل حالات التحويل إلى الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 40%، وهو توفير كبير للوقت.
النتائج: التوازن بين السرعة والدقة
بعد عدة تحسينات، تمكنا من تحقيق هدفنا. يجيب البوت على الأسئلة ضمن الوقت المحدد، مع وقت استجابة كلي p95 يبلغ 5,334 مللي ثانية، وهو ضمن الحد الزمني المخصص بهامش مريح. كما حافظ على دقة عالية في الإجابات. معظم العملاء راضون عن الردود السريعة والدقيقة، مما يقلل فعليًا عبء العمل على فريق خدمة العملاء.
الدروس: حرب زمن الاستجابة
علّمنا هذا المشروع عن التوازن بين السرعة والدقة. أحيانًا يؤدي السعي لتحقيق أقصى سرعة إلى فقدان الدقة، والعكس صحيح. تحديد أهداف زمنية صارمة وقياس الوقت بدقة أمر مهم، لكن الأهم من ذلك هو فهم سلوك المستخدم الحقيقي وضبط النظام لتلبية احتياجاتهم بالطريقة التي يريدونها، وليس مجرد العمل بأسرع ما يمكن.
للمهتمين بتجربة تداول الذهب الحقيقي، افتح حساب XM من خلال: افتح حساب XM عبر شريكنا
