部署和监控人工智能

[bitheerani42135]

一旦你对 AI 的性能充满信心，就可以将其部署到实时环境中。部署是将 AI 集成到现有客户服务系统中的过程，以便它可以开始与真实客户互动。

然而，部署并不是最后一步。持续的监控对于确保人工智能在部署后继续表现良好至关重要。

这涉及跟踪关键绩效指标，例如响应准确性、客户满 白俄罗斯 whatsapp 数据 意度和查询解决时间，并根据需要进行调整。

监控还可以让您识别 AI 可能遇到的任何新类型的问题，以便您可以更新其训练数据并使其保持最佳性能。

定期更新和再培训对于确保人工智能在您的业务和客户需求不断发展时保持相关性和有效性至关重要。

如何提升AI性能？
提高 AI 的性能需要时间。以下是快速提高其性能的方法：

微调人工智能模型
即使在部署 AI 之后，也总有机会提高其性能。微调涉及根据 AI 模型在现实世界中的表现对其进行微调。这可能涉及更新训练数据、调整模型的参数或添加新功能以提高其准确性和相关性。

微调对于处理极端情况（AI 在训练期间可能未曾遇到的罕见或不寻常查询）尤为重要。通过根据真实数据不断完善模型，您可以确保 AI 始终准备好处理最具挑战性的客户查询。

纳入人类监督
尽管人工智能功能强大，但在某些情况下，人类监督仍是必要的。对于复杂或敏感的查询尤其如此，需要人类代理的专业知识和判断力来提供最佳响应。

结合人机协同 (HITL) 方法，您可以将 AI 的效率与人类代理的细致理解结合起来。在 HITL 系统中，人类代理会审查和纠正 AI 的回答，尤其是针对困难或模糊的查询。这不仅可以提高 AI 答案的质量，还可以提供有价值的反馈，可用于进一步训练和完善模型。