Große Sprachmodelle (LLMS) in Kundensupport-Chatbots

Große Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAIs ChatGPT, wie es auf Chatbots angewendet wird, bietet eine robuste und vielseitige Lösung für den Kundenservice. Dies liegt an ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu verstehen und zu generieren und so einen kontextbezogenen und personalisierten Kundenservice in Echtzeit zu bieten.

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Chatbots haben mehrere Vorteile im Kundenservice. Eine Sache, die es zu beachten gilt, ist, dass sie Routineaufgaben wie das Vereinbaren von Terminen, das Buchen von Reservierungen, das Entnehmen von Essensbestellungen und das Anrufen von Taxis kompetent automatisieren und gleichzeitig Kunden auf gesprächige Weise ansprechen können. Dieser interaktive und dynamische Ansatz zur Aufgabenautomatisierung verbessert das Kundenerlebnis erheblich und unterscheidet Chatbots von ihren traditionellen Gegenstücken.

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Ein weiterer wichtiger Vorteil ist, dass Chatbots in der Lage sind, auf Wissensdatenbanken zuzugreifen und Kundenanfragen zu beantworten. Sie liefern Antworten, die nicht nur korrekt sind, sondern auch auf einfühlsamere und menschenähnlichere Weise präsentiert werden. Dies ist besonders in komplexen Fällen von Vorteil, in denen das Problem an einen Live-Agenten weitergeleitet werden muss. Chatbots können alle erforderlichen Informationen sammeln und sie strukturiert an den Live-Agenten weiterleiten, um einen nahtlosen Übergang zu gewährleisten und die Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten.

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Darüber hinaus können Chatbots mit ihren mehrsprachigen Funktionen ein breites Kundenspektrum ansprechen und personalisierte digitale Interaktionen ermöglichen. Sie können Erlebnisse bieten, die jedem Messaging-Kanal eigen sind, indem sie Rich Media, Emojis und andere Tools für die Zusammenarbeit nutzen und so das Kundenerlebnis verbessern.

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Die Komplexität und potenziellen Probleme bei der Implementierung von LLM-Chatbots

Die Integration von LLM-Chatbots in Kundenservice-Infrastrukturen bietet Möglichkeiten für mehr Effizienz, Personalisierung und Benutzerzufriedenheit. Ein solcher Wandel ist jedoch nicht ohne Komplexität und potenzielle Probleme, da er verschiedene Herausforderungen mit sich bringt, die Unternehmen erheblichen Risiken aussetzen könnten.

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- Sofortige Injektionen: Mit böswilliger Absicht erstellt, können spezifische Aufforderungen LLM-Chatbots manipulieren, etablierte Filter umgehen und potenziell zu unvorhersehbaren oder schädlichen Verhaltensweisen führen.

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- Datenleck: Es besteht das Risiko, dass LLMs in ihren Antworten versehentlich vertrauliche Informationen preisgeben und dadurch die Vertraulichkeit der Kunden und die Sicherheit der Unternehmensdaten gefährden.

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- Ungenügendes Sandboxing: Eine unzureichende Trennung der LLM-Umgebung von sensiblen Systemen könnte zu erhöhten Sicherheitslücken führen, was die Bedeutung einer robusten Systemarchitektur unterstreicht.

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- Unautorisierte Codeausführung: Skrupellose Personen können LLMs nutzen, um bösartigen Code oder Aktionen auszuführen, was eine erhebliche Bedrohung für die allgemeine Systemsicherheit darstellt. Lesen Sie mehr: Cyberkriminelle fordern ChatGPT auf, bösartigen Code zu erstellen • The Register

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- Serverseitige Anforderungsfälschung: Ein LLM könnte potenziell so manipuliert werden, dass es unerwartete Anfragen ausführt oder auf eingeschränkte Ressourcen zugreift, was zu potenziellen Datenschutzverletzungen oder Systemunterbrechungen führen kann.

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- Übermäßiges Vertrauen in LLM-generierte Inhalte: Obwohl Chatbots auf Genauigkeit ausgelegt sind, besteht das Risiko, dass sie irreführende oder fehlerhafte Informationen generieren. Ein übermäßiges Vertrauen in solche Informationen kann zu Fehlkommunikation oder zur Verbreitung falscher Daten führen. Lesen Sie mehr: Science-Fiction wird Realität: Das renommierte Magazin schließt Einreichungen aufgrund von KI-Autoren ab | Ars Technica

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- Unzureichende KI-Ausrichtung: Möglicherweise stimmen die Ziele und das Verhalten des LLM nicht mit dem beabsichtigten Anwendungsfall überein. Eine solche Fehlausrichtung kann zu unerwünschten Ergebnissen führen und die Nutzerzufriedenheit beeinträchtigen. Lesen Sie mehr: Die National Eating Disorders Association hat den KI-Chatbot deaktiviert, nachdem er Ratschläge zur Diät gegeben hatte - WSJ

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- Ungenügende Zugriffskontrollen: Eine schwache Implementierung von Zugriffskontrollen oder Authentifizierungsmechanismen könnte das System einem unbefugten Zugriff aussetzen und dadurch die Sicherheitsrisiken erhöhen.

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- Unsachgemäße Fehlerbehandlung: Wenn Fehlermeldungen nicht sorgfältig behandelt werden, können unbeabsichtigt vertrauliche Informationen oder komplizierte Systemdetails preisgegeben werden, was ein erhebliches Sicherheitsrisiko darstellt.

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- Datenvergiftung im Training: Die potenzielle Manipulation von Trainingsdaten, um Schwachstellen oder Vorurteile einzubetten, könnte die Reaktionen oder das Verhalten des LLM verzerren und dadurch seine Effizienz und Wirksamkeit negativ beeinflussen. Lesen Sie mehr: Microsofts neuer Bing-KI-Chatbot „Sydney“ verhält sich verwirrt - The Washington Post

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Bewährte Methoden für LLM in der Chatbot-Integration

Während wir uns auf den komplexen Weg der Integration großer Sprachmodelle (LLMs) in unsere Betriebssysteme begeben, ist es von größter Bedeutung, eine Reihe ausgeklügelter Best Practices einzuhalten. Diese strategischen Richtlinien sind sorgfältig formuliert, um eine robuste, sichere und effiziente LLM-Implementierung zu gewährleisten.

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Bekämpfung von Fehlinformationen

Es ist wichtig, die Qualität und Glaubwürdigkeit der Daten zu überprüfen, die für das Training Ihres LLM verwendet werden. Diese gründliche Bewertung stellt sicher, dass Ihr Modell über eine solide Grundlage für seine Antworten verfügt. Wenn die wichtigsten Leistungsindikatoren Ihres LLM einen Rückgang zeigen, ist dies ein klares Zeichen dafür, dass Sie menschliches Eingreifen benötigen. Experten können diese Fälle überprüfen, und ihr Feedback kann zur Verfeinerung und Verbesserung des Modells beitragen. Darüber hinaus kann die Integration zuverlässiger Mechanismen zur Überprüfung von Fakten, wie z. B. Prompt Chaining, Ihrem LLM helfen, die Verbreitung von Fehlinformationen zu vermeiden.

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Aufrechterhaltung der Systemsicherheit

Die Sicherheit Ihrer Systeme ist bei der Integration von LLMs ebenso wichtig. Dies kann durch die Durchsetzung strenger Zugriffskontrollen erreicht werden, die den Zugriff des LLM nur auf Daten autorisierter Benutzer einschränken. Wenn das LLM keinen Code oder keine Abfragen ausführen muss, sollten diese Funktionen eingeschränkt werden. Ebenso sollten LLMs begrenzten Zugriff auf Ressourcen und Informationen haben, die für böswillige Aktivitäten missbraucht werden könnten. Beispielsweise sollte ein Kundensupport-Bot keinen Zugriff auf APIs haben, über die er Kundendaten ändern oder löschen kann. Für alle Operationen mit hohem Risiko sollte eine menschliche Genehmigung erforderlich sein.

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Schutz personenbezogener Daten

Beim Umgang mit personenbezogenen Daten sollten LLMs nach dem Need-Know-Verfahren Zugriff darauf erhalten. Personenbezogene Daten sollten, falls erforderlich, im Kontext angegeben und nicht in den Schulungsdaten enthalten sein. Außerdem sollte die Modellausgabe sorgfältig überwacht werden, um sicherzustellen, dass sie keine personenbezogenen oder urheberrechtlich geschützten Daten enthält. Alle derartigen Daten, die erkannt werden, sollten verdeckt oder entfernt werden. Anonymisierung und differenzierter Datenschutz sollten auf alle Trainingsdaten angewendet werden, die personenbezogene Daten enthalten können, sofern solche Daten nicht vollständig ausgeschlossen werden können. Jeder von LLM generierte Text sollte mit unterschiedlichen Methoden zur Ausgabefilterung und Erkennung personenbezogener Daten bearbeitet werden, bevor er dem Nutzer präsentiert wird.

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Förderung einer respektvollen digitalen Kommunikation

Bei der Integration von LLMs in Ihre Systeme ist es wichtig, respektvolle digitale Räume zu fördern. Dies kann durch die Implementierung robuster Inhaltsfiltermechanismen erreicht werden, die alle vom LLM generierten anstößigen Sprachen oder Inhalte scannen und herausfiltern. Während der Schulungsphase des LLM ist es wichtig, die Trainingsdaten zu bereinigen, um anstößige oder schädliche Inhalte zu vermeiden. Die Toxizität des generierten Textes sollte überwacht werden, und das Modell sollte anhand toxischer Beispiele kontinuierlich optimiert werden, um dieses Verhalten zu korrigieren.

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Laden Sie die vollständige Liste hier herunter: Bewährte Methoden für die LLM-Integration

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