Tutoriel Cohere : Support multilingue efficace pour les entreprises

Comment utiliser le modèle multilingue de Cohere pour un support client efficace

Si vous dirigez une entreprise, vous êtes conscient des innombrables questions posées par les clients, souvent dans leur langue maternelle. Cela peut entraîner des demandes en double et une charge de travail inutile pour le support client. Imaginez pouvoir regrouper et répondre à ces demandes avec une seule réponse. C'est là que le nouveau modèle multilingue de Cohere entre en jeu, exploitant l'IA générative pour rationaliser votre communication avec les clients.

L'exemple de l'hôtel : une application pratique

Dans ce tutoriel, nous supposerons que vous possédez un hôtel et que vous devez répondre à des questions de clients divers. Ces demandes pourraient provenir de différentes langues, et votre objectif est de fournir des réponses de manière cohérente en anglais. Le puissant modèle multilingue de Cohere non seulement regroupe des questions similaires mais simplifie également le processus de support.

Pourquoi choisir le modèle multilingue de Cohere ?

Le nouveau modèle de Cohere se vante d'être le premier modèle de compréhension de texte multilingue de l'industrie capable de traiter plus de 100 langues avec une performance 3X meilleure par rapport aux modèles open-source existants. Voici quelques cas d'utilisation convaincants :

• Recherche sémantique multilingue : Améliorez la qualité des résultats de recherche de manière efficace à travers les langues.
• Agrégation des retours clients : Rationalisez les retours clients dans diverses langues pour des opérations internationales.
• Modération de contenu sans tiroir linguistique : Identifiez efficacement le contenu nuisible dans les communautés en ligne mondiales.

Comment fonctionne le modèle multilingue de Cohere ?

Le modèle utilise le mappage de l'espace vectoriel sémantique. Cette technique regroupe des textes ayant des significations similaires, offrant des améliorations significatives dans des contextes multilingues. Un ensemble de données substantiel de 1,4 milliard de paires question/réponse, capturé dans diverses langues, forme ce modèle, lui permettant de comprendre efficacement les nuances spécifiques à chaque langue.

Regroupement des questions dans différentes langues

En utilisant l'exemple de l'hôtel, nous analyserons des questions dans plusieurs langues, identifiant cinq clusters de sujets spécifiques :

• Alimentation
• Piscine
• Station de charge
• Théâtre
• Petit déjeuner

En utilisant le modèle multilingue de Cohere, nous pouvons facilement automatiser le regroupement de ces questions.

Commencer avec le Playground de Cohere

Pour une mise en œuvre pratique, il est recommandé de tester ce modèle en utilisant le Cohere Playground. Voici comment vous pouvez utiliser le modèle :

1. Ajoutez vos questions collectées dans le champ 'Texts'.
2. Sur le côté droit, définissez vos paramètres : changez le modèle en 'multilingual-22-12' et assurez-vous que la troncature est réglée sur 'Aucune'.
3. Cliquez sur 'Calculer' pour voir le modèle regrouper vos questions en clusters.

Une fois que vous voyez les résultats groupés, vous pouvez formuler des réponses aux demandes qui relèvent des mêmes sujets.

Exporter le code pour une utilisation ultérieure

Après avoir testé dans le Playground, vous pourriez vouloir étendre votre fonctionnalité via votre propre environnement de codage. Vous pouvez exporter votre exemple actuel avec le bouton 'Exporter le code' et choisir votre langage de programmation préféré—Python est un choix courant.

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Conclusion

Le modèle multilingue de Cohere représente une solution transformative pour les entreprises faisant face à des demandes client diversifiées. En regroupant efficacement les questions et en facilitant des réponses unifiées, votre support client peut devenir plus agile, réactif et accommodant envers votre clientèle mondiale.