تطوير وحدة تحويل المكالمات إلى نصوص وتحليل المشاعر باستخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية لمنتج برمجي لخدمات مكتب المساعدة

العميل

شركة أميركية متخصصة في توفير حلول برمجيات مكتب المساعدة.

فرصة لتعزيز برمجيات مكتب المساعدة بوحدة لخدمة العملاء قائمة على تقنية معالجة اللغة الطبيعية

في عام 2023، يكون قد مضى أكثر من عامين منذ بدء التعاون بين شركة العميل وساينس سوفت في تنفيذ مشروعات إعادة هيكلة البرمجيات وتطبيق ممارسات ديف أوبس (DevOps).

في حديث غير رسمي، ناقش العميل وأحد كبار مطوري البرمجيات في ساينس سوفت آخر التقدم في مجال الشبكات العصبية، إذ قدم خبيرنا عدة أمثلة على كيفية استفادة برمجيات مكتب المساعدة لدى العميل من هذه التقنية.

تتيح نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أتمتة تحويل المكالمات إلى نصوص وتحليل المشاعر، ما يسهم كثيرًا في تقليل العمل اليدوي لموظفي الدعم وتوفير رؤى وأفكار جديدة عن جودة الخدمات وتفضيلات العملاء. وأشار مطورونا أيضًا إلى إمكانية تنفيذ هذه الوظائف باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، التي لن تتطلب رسوم ترخيص أو استخدام. للاستفادة القصوى من الفرص الهائلة التي يمكن أن تتيحها إمكانات هذه التقنية، قرر العميل الاستعانة بفريق ساينس سوفت لتنفيذها.

تطوير منتج الحد الأدنى لوحدة معالجة اللغة الطبيعية

عقد العميل ومطورنا سلسلة من الجلسات التي وثقا فيها ميزات الذكاء الاصطناعي المطلوب تنفيذها: تحويل الصوت إلى نص، وتصنيف وتلخيص النصوص، وتحليل مشاعر العملاء.

نظرًا لرغبة العميل في اختبار جدوى الميزات المقترحة أولًا، طلبت الشركة من مطورنا تطوير منتج الحد الأدنى لوحدة معالجة اللغة الطبيعية دون دمج واجهة المستخدم أو الواجهة الخلفية كليًا مع برمجيات مكتب المساعدة لدى العميل. وفي حال نجح منتج الحد الأدنى، سيقرر العميل تعزيز الوحدة بالمكونات اللازمة.

تعتمد شركة العميل على بنية تحتية سحابية قائمة على منصة خدمات أمازون ويب (AWS). لذا، اقترح مطورنا تنفيذ الوحدة البرمجية الجديدة باستخدام تقنيات منصة AWS. طوَّر خبيرنا منتجًا يتكون من 5 نماذج للشبكات العصبية، مع استضافة كل نموذج في حاوية Docker فردية. وتُنشر تلك الحاويات على مثيلات EC2 ضمن خدمة الحاويات المرنة Elastic Container Service (ECS) من منصة AWS. كما تُدار المنظومة تلقائيًا بتقنية AWS Fargate. وبفضل طبيعتها التي تعتمد على حاويات Docker وأتمتة إدارتها، تتيح الوحدة الجديدة زيادة أو تقليص موارد السحابة بسهولة بناءً على حجم كل حاوية، ومن ثَم تحسين استخدام الموارد السحابية بكفاءة.

يتوفر النظام عبر نقطة وصول عامة مؤمنة مُدارة بواسطة خدمة Application Load Balancer في منصة AWS. وتعتمد هذه الخدمة على خوارزميات لتوجيه الطلبات بناءً على المسارات لتوزيعها عبر حاويات Docker.

تلخيص المكالمات وتحليل المشاعر لتبسيط خدمة العملاء

نفَّذ مطورنا الميزات الآتية في وحدة معالجة اللغة الطبيعية:

تحويل الصوت إلى نص فوريًا

تُحوِّل الوحدة الجديدة مكالمات العملاء إلى نصوص. ويخطط العميل لاستخدام هذه النصوص لأغراض تحليل البيانات (مثل، تحليل مشاعر العملاء، وتحديد الاتجاهات في الطلبات والمشكلات)، إلى جانب أغراض تدريب موظفي الدعم.

تعمل هذه الميزة بواسطة نموذجين من نماذج الذكاء الاصطناعي، هما: Pyannote/speaker-diarization-3.0 لتحديد المتحدثين المختلفين في التسجيل وOpenai/whisper-base لتمكين التعرف على الكلام بـ99 لغة. وقد اختار مطورنا هذه النماذج، لدقتها العالية وفهمها الممتاز لسياق الكلام.

تصنيف النصوص وتلخيصها

تنشئ وحدة معالجة اللغة الطبيعية ملخصات لنصوص المكالمات. باستخدام هذه الوظيفة، لا يحتاج موظفو الدعم إلى تدوين الملاحظات يدويًا، كما يستطيع مديرو مكتب المساعدة الحصول بسرعة على نظرة شاملة عن مستوى جودة الخدمات المقدمة.

تستخدم الوحدة الجديدة نموذجين لتمكين هذه القدرات، هما: نموذج Facebook/bart-large-cnn لتلخيص النصوص الطويلة، وفهم مختلف أنواع السياق، واستخلاص أبرز المعلومات، ونموذج MoritzLaurer/DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli الذي يعمل بأداء عالٍ على مجموعات البيانات الجديدة، ويمكنه العمل على موضوعات ولغات متعددة. ويستخدم العميل هذا النموذج بنجاح أيضًا لتحليل رسائل البريد الإلكتروني التي تصل إلى عنوان بريده الرئيسي وإعادة توجيهها تلقائيًا إلى عناوين الأقسام المعنية.

تحليل مشاعر العملاء

بفضل نموذج SamLowe/roberta-base-go_emotions، يمكن للتطبيق تصنيف النصوص (مثل: نصوص المكالمات، ورسائل الدردشة) إلى واحد أو أكثر من 28 نوعًا من المشاعر (مثل، المفاجأة، والفرح، والغضب). وقد اختار مطورنا هذا النموذج لقدرته على التعرف على أنواع متعددة من المشاعر، ومرونة ضبطه بدقة، وهو أمر ضروري لتحسين التحليلات في المستقبل.

تنفيذ منتج الحد الأدنى القابل للتوسع لوحدة الذكاء الاصطناعي في 3 أشهر فقط

في غضون 3 أشهر فقط، قدمت ساينس سوفت للعميل منتج الحد الأدنى لوحدة معالجة اللغة الطبيعية التي تعتمد على 5 نماذج للشبكات العصبية، لتمكين تحويل المكالمات إلى نص، وتصنيف النصوص وتلخيصها، وتحليل مشاعر العملاء. يخطط العميل لاستخدام هذه الوحدة في منتج برمجيات مكتب المساعدة في شركته، لتسهيل إدارة خدمة العملاء وتحليل البيانات. وبفضل اعتمادها على حاويات docker، تتمتع الوحدة الجديدة القائمة على منصة AWS السحابية بقابلية كبيرة للتوسع مستقبليًا. ولأن جميع نماذج الشبكة العصبية التي اختارها مطورنا مفتوحة المصدر، سيتمكن العميل من دمجها في برمجيات مكتب المساعدة دون أي قيود الترخيص أو الاستخدام.

نتيجةً لرضا العميل عن أداء منتج الحد الأدنى الذي طورته ساينس سوفت، فإنه يخطط لإدراج الوحدة في التحديث القادم لمنتجه البرمجي لخدمات مكتب المساعدة. كما يخطط للاستعانة بفريق ساينس سوفت لتنفيذ المزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي في المستقبل (مثل، روبوتات الدردشة، وتركيب الصوت، والتعرف على الفيديو، ومراقبة مشاعر العملاء والموظفين.

التقنيات والأدوات

Python, AWS Elastic Container Service, AWS Application Load Balancer, AWS Fargate.