Répondre efficacement aux questions commerciales avec le modèle multilingue de Cohere

Révolutionner le support client avec l'IA : Un guide sur le modèle multilingue de Cohere

Dans le marché mondialisé d'aujourd'hui, les entreprises rencontrent souvent des demandes variées de clients dans différentes langues. Cela peut entraîner des questions dupliquées et une charge de travail écrasante pour les équipes de support client. Heureusement, Cohere a introduit une solution innovante avec son nouveau modèle multilingue, permettant aux entreprises de répondre efficacement aux demandes des clients.

La puissance du modèle multilingue de Cohere

Ce tutoriel explore comment utiliser les embeddings pour rationaliser l'interaction client, en particulier pour des entreprises comme les hôtels qui connaissent une augmentation des demandes multilingues.

Application concrète : Répondre aux questions des hôtels

Imaginez posséder un hôtel avec des clients venus du monde entier. Vous êtes confronté à de nombreuses questions, dont beaucoup arrivent dans différentes langues : anglais, allemand, français et chinois. Le nouveau modèle de Cohere permet de regrouper ces questions pour des réponses plus efficaces.

Caractéristiques clés du modèle de Cohere

• Recherche sémantique multilingue : Améliorez les résultats de recherche sans souci de la langue utilisée.
• Aggrégation des retours clients : Simplifiez l'organisation des retours multilingues pour une prise de décision plus éclairée.
• Modération de contenu zéro-shot translinguale : Détectez le contenu nuisible dans plus de 100 langues, renforçant la sécurité des communautés en ligne.

Comment fonctionne le modèle de Cohere

Le modèle de compréhension de texte multilingue de Cohere utilise le mapping de l'espace vectoriel sémantique. Cette technique positionne les textes connexes plus près les uns des autres, produisant de meilleurs résultats que les recherches par mots-clés traditionnelles. Contrairement aux modèles précédents utilisant la traduction automatique, le modèle de Cohere est entraîné sur un ensemble de données de près de 1,4 milliard de paires question/réponse, capturant les nuances essentielles dans plus de 100 langues.

Plongeons dans notre exemple

Pour notre hôtel, nous voulons analyser les questions multilingues suivantes :

• Question 1 : Quelles sont les options alimentaires disponibles ?
• Question 2 : Y a-t-il une piscine à l'hôtel ?
• Question 3 : Où puis-je trouver une station de recharge ?
• Question 4 : Quels films sont à l'affiche ?
• Question 5 : Le petit déjeuner est-il inclus ?

Après avoir examiné ces questions, nous pouvons identifier cinq clusters de sujets distincts : Alimentation, Piscine, Station de recharge, Théâtre et Petit déjeuner.

Automatiser le processus de clustering

Pour automatiser le regroupement en utilisant le modèle de Cohere, nous recommandons d'accéder au Cohere Playground. Voici comment vous pouvez commencer :

1. Entrez vos questions dans le champ 'Texts'.
2. Sur le côté droit, définissez vos paramètres : choisissez le modèle 'multilingual-22-12' et définissez la troncation sur 'None'.
3. Cliquez sur 'Calculate' pour voir les résultats de clustering du modèle.

Après traitement, vous découvrirez que le modèle a réussi à catégoriser vos questions en 5 clusters, soulignant les similarités entre elles.

Passer à un code personnalisé avec Python

Une fois que vous maîtrisez la fonctionnalité dans le Playground, vous pouvez exporter votre exemple de code. Il vous suffit de cliquer sur le bouton 'Export code' et de sélectionner Python comme langage de programmation. Cela vous permet de personnaliser davantage les embeddings pour votre cas d'utilisation unique.

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Conclusion

Avec le modèle multilingue de Cohere, les entreprises peuvent non seulement rationaliser leur processus de support client, mais aussi améliorer la qualité et l'efficacité de leurs réponses. La capacité de regrouper les questions en fonction de leur signification plutôt que des barrières linguistiques établit un nouveau standard pour l'engagement client multilingue.