+34% оценки качества ответов LLM операторами
Корейский рынок ждёт мгновенного ответа и учёта диалектов, планка обслуживания держится 27 лет подряд
Интеграция собственной RAG-модели с Claude для помощи операторам во время звонка и постобработки обращений
+34% оценки качества ответов LLM операторами; -68% доли низкокачественных ответов дообученной телеком-модели; качество постобработки звонка на уровне ~89% от человеческого; оценка агентов выросла с 3,3 до 4,3+
Оценка ответов живыми операторами по внутренней шкале, сравнение с базовой моделью
Сроки: Не указан
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph Engineering