Data and Product Jedi. Поиск Написать публикацию. Яндекс Как мы делаем Яндекс. Время на прочтение 8 мин. Идеальных сервисов не бывает — иногда у пользователя возникают вопросы к техподдержке.
Читайте так же
Трудно сказать, что в таких случаях неприятнее — попытки сложить из шаблонных реплик бота комбинацию, способную решить проблему, или ожидание ответа специалиста, который уже полдня как вот-вот с вами свяжется.В Яндекс. Такси из двух вариантов выбрали третий — с помощью машинного интеллекта создать техподдержку с человеческим лицом. Меня зовут Татьяна Савельева, моя группа занимается машинным обучением на неструктурированных данных. Под катом — делюсь пользовательскими инсайтами, рассказываю как автоматизировать сложный процесс, организовать работу совершенно разных команд и, конечно же, применить на практике Deep learning и технические хаки куда без.
Зачем вообще что-то автоматизировать.
- У Яндекса весьма скотское отношение к персоналу. Какие-то хорошие отзывы я слышал от программистов и манагеров чуть выше среднего.
- В документе описан API taxi-co.ru для партнеров сервиса (далееAPI Такси, API). API позволяет встроить возможности партнерского интерфейса taxi-co.ru в вашу .
- taxi-co.ru">. Как отключить диалог запроса местоположения Не удалось получить координаты из пользовательской сети. В таком случае.
- Главная задача диспетчера такси ― обеспечить прием максимального количества заказов. Чтобы помочь оператору выполнить эту задачу, служба такси обязательно
Казалось бы, зачем изобретать многоступенчатую структуру поддержки — наймите побольше людей. Возможно это сработает, если в поддержку приходит около 10 запросов в день. Но скрипты яндекс такси для оператора число пользовательских обращений стремится к миллиону что для Яндекс Скрипты яндекс такси для оператора малый процент от поездок, однако абсолют впечатляетприходится задуматься о более надёжной тактике: найти и обучить достаточное количество операторов, способных справляться с нетипичными проблемами в таких объёмах, как минимум, сложнее.
Какое-то время назад в индустрии было принято решать эту задачу с помощью нескольких уровней поддержки. На первом отфильтровывались самые простые, предсказуемые вопросы: если готовый ответ не подходил, проблема классифицировалась и передавалась более квалифицированному эксперту.
Генератор виджета
Элегантно, но есть нюанс. Растет число обращений — требуется больше времени на их обработку. Пропускная способность операторов, человеческий фактор — мало ли причин, тормозящих систему, где счёт идет на минуты?Многие из этих ограничений можно обойти с помощью машины: она не ошибется, если устанет, да и решения принимает быстрее.
Это + микросервисов. Мы делаем заказ такси максимально прозрачным, удобным и безопасным для водителей и пассажиров. А ещё создаём платформу для исполнителей Яндекс Про. Курьеры, водители Aug , Рассказываем, как составить скрипты для диспетчера такси. Скрипт общения диспетчера такси по телефону с клиентом. Главная задача диспетчера такси ― обеспечить прием максимального Взаимодействие. Взаимодействие с API осуществляется по адресу: taxi-co.ru Каналом передачи данных служит защищённый протокол HTTPS. Для представления данных в теле запроса и ответа
Примерно год назад мы начали применять машинное обучение для того, чтобы сразу подсказывать оператору возможные сценарии взаимодействия. Теперь клиенты получают ответы быстрее. Но нет предела совершенству. С чего начать. Предположим, вам не повезло: водитель не приехал и не выходит на связь. Что произойдёт с вашим обращением в службу поддержки Яндекс.Что можно оптимизировать, чтобы проблемы решались ещё быстрее. Начнём с первого этапагде тикет направляется на одну из двух линий. Изначально выбор зависел от ключевых слов в запросе — работало, но точность определения была довольно низкой. Исправить это помог классификатор на основе классической нейросетевой модели-энкодера BERT.
В этой задаче фиксируется полнота для экспертных линий: случаи, требующие разбирательства, не должны проходить мимо.
Фрилансеры
Скорость реакции на экстренные ситуации повысилась в 1,5 раза.Пытаться автоматизировать работу экспертной линии скрипты яндекс такси для оператора рамках существующих сегодня технологий чревато: логика скрипты яндекс такси для оператора плохо поддается систематизации, а любая ошибка будет стоить очень дорого. Вернёмся к типичным, хорошо изученным запросам первой линии — может, доверить их обработку алгоритмам. Так рутинные задачи будут решаться ещё быстрее, а сотрудники смогут больше внимания уделять спорным случаям, выходящим за рамки шаблонов.
Кажется, пора полностью автоматизировать первую линию. Нужен план. Что делает сотрудник первой линии. Читает текст, определяет тематику обращения. Изучает информацию о поездке.
Таксиэто сложные алгоритмы поиска водителей, продуктовый подход к разработке и высокая нагрузка на сервисы. Мы пользуемся C++, Python и Go. В Такси есть три .Выбирает один из заготовленных ответов с учетом первых двух пунктов. Пример, чтобы проникнуться. Дано: текстовый запрос огорченного пользователя, некоторая информация о поездке, заботливый сотрудник поддержки.
Первым делом сотрудник определит тематику обращения: «Двойное списание с карты». Далее проверит способ оплаты, статус и сумму списания. Деньги списаны один раз: в чём может быть причина. Ага, вот оно: два уведомления подряд.
Недостаточно понять, в чём именно проблема, надо подробно описать, как её решить.
Хотите такой же результат?
Скорость Особенно если ситуация критическая и ответ важен прямо. Гибкость и масштабируемость Задача со звездочкой: хотя началось создание системы поддержки с Такси, полезно перенести результат и на другие сервисы: Яндекс. Еду или Скрипты яндекс такси для оператора.Гистограмма просмотров видео «Яндекс Такси. Ответы Скриптами Оператора» в сравнении с последними загруженными видео. В сервисе Яндекс такси предоставляется пассажирам Яндекс плюс - это основной обман пассажиров, а они этого не понимают. В Яндекс. Такси из двух вариантов выбрали третийс помощью машинного интеллекта создать техподдержку с человеческим лицом. .
Лавку, например.То есть при изменении логики поддержки — шаблонов ответа, тематик обращений и др. Как это реализовано Этап 1.
- Cars Операция Описание. POST taxi-co.ru Создание автомобиля
- В taxi-co.ru из двух вариантов выбрали третийс помощью машинного интеллекта создать техподдержку с человеческим лицом. Меня зовут Татьяна.
- Авторизация. Для авторизации запросов необходимы: Идентификатор партнера park_id. Идентификатор клиента X-Client-ID. Секретный API-ключ X-API-Key. Чтобы получить их выберете в Диспетчерской пункт
- Mar , Как мы учили искусственный интеллект отвечать на вопросы в поддержку. Опыт taxi-co.ru / Хабр. Тут должна быть обложка, но что-то пошло не так. .
- Документация для взаимодействия с сервисом Яндекс Go для корпоративных клиентов при помощи API. Обратная связь. События. Яндекс. Инструменты taxi-co.ru, созданные для получения
Определяем тематику текста с помощью ML Сначала мы составили дерево тематик обращений и натренировали классификатор ориентироваться в. Возможных проблем набралось около с поездкой водитель не приехалс приложением не получается привязать картус автомобилем грязная машина и др. Как упоминалось выше, мы воспользовались предобученной моделью на основе BERT.
То есть для классификации текста запроса нужно представить его в виде векторов так, чтобы похожие по смыслу предложения лежали рядом в получившемся пространстве. BERT предобучается на двух задачах с неразмеченными текстами. Вторая задача учит определять связь между предложениями: два поданных на вход располагались подряд или были разбросаны по тексту. Такси, мы получили сеть, способную предсказывать тематику сообщения с поправкой на специфику нашего сервиса.
Однако частота тематик и сами тематики меняются: чтобы сеть обновлялась вместе с ними, отдельно дообучаем только нижние слои модели на самых свежих данных — за последние несколько недель. Так знание особенностей текстов поддержки сохраняется, а вероятности для возможных классов оказываются распределены адекватно текущему дню.
Кнопка или виджет Яндекс Go помогут клиентам быстро вызвать такси и добраться до вашего магазина, ресторана, кинотеатра или банка. Адрес организации будет указан в качестве пункта назначения на сайте taxi. Вы можете выбрать тип, размер и стиль виджета из готовых решений или оформить его самостоятельно. Подробнее о виджете Яндекс Go. Измените значение параметра скрипты яндекс такси для оператора на false или удалите.
В этом случае перестанет работать прогноз стоимости поездки. Мобильные пользователи перенаправляются в магазин приложений, если у них не установлено приложение Яндекс Go. Как это изменить?
Ещё немного об адекватности: для всех наших сервисов — в том числе Такси — была разработана целая скрипты яндекс такси для оператора модулей архитектур моделей и способов валидации порогов вероятностей.Она позволяет: экспериментировать, исходя из особенностей скрипты яндекс такси для оператора поддержки: для иерархической структуры классов подобрать архитектуру с кастомными слоями, для входных данных разных типов — умеющую обрабатывать нетекстовую информацию; убедиться, что модель достаточно уверена в предсказанном классе и не ляпнет пользователю глупость. За это отвечает модуль с функциями, валидирующими пороги вероятностей. Например, исходя из ограничений точности определения класса запроса, можно задать порог, который будет соответствовать точности работы сотрудника поддержки.
Этап 2. Работаем с информацией о поездке: прописываем бизнес-правила для каждого шаблона Сотрудникам поддержки был предложен интерфейс, где для каждого шаблона ответа требуется прописать некоторое обязательное правило. Как это выглядит, например, для случая с двойной оплатой: Шаблон: «Здравствуйте.
Внесите свой вклад в разработку i-pinchuk/php- yandex- taxi-api, создав учетную запись на GitHub. .Я всё проверил: поездка оплачена один. Пожалуйста, проверьте скрипты яндекс такси для оператора с банковского счёта, чтобы во всём убедиться. Этап 3. Выбираем ответ: соединяем соответствующие тематики текста и бизнес-правила для шаблонов Каждой тематике ставим в соответствие подходящие шаблоны ответов: тематика определяется методами ML, а откликающиеся на нее шаблоны проверяются на истинность правилом из предыдущего пункта.
Если таких вариантов несколько, будет выбран самый популярный у сотрудников поддержки. Кстати, процессы взаимодействия с водителями в Яндекс. Такси при этом никак не меняются: модель только выбирает за оператора нужный шаблон и самостоятельно отвечает пользователю. Финализируем Ура. Система спроектирована, запуск состоялся, оптимизация показывает прекрасные результаты, но расслабляться еще рано. Автоответы должны стабильно функционировать без постоянного вмешательства и легко масштабироваться — самостоятельно или в полуручном режиме.
Этого мы добились благодаря трёхчастной структуре системы: Оффлайн-разработка — на этой стадии изменяются модели, готовятся правила; Production service — микросервис, который подхватывает обновления, применяет их и отвечает пользователям в реальном времени; Последующий анализ результатов, чтобы убедиться — новая модель работает корректно, пользователи довольны автоответами.
И снова к примерам. Топ самых популярных хотелок заказчиков и как мы справляемся с ними без написания кода : У Такси классные автоответы: хочу такие же в Яндекс. Еде Чтобы подключить любую поддержку к нашей системе, потребуются четыре простых шага: Составить дерево тематик для текстов; Каждой тематике поставить в соответствие шаблоны; Заполнить набор правил с шаблонами в нашей админке; Предоставить таблицу соответствий между обращениями пользователей и ответами поддержки.
Если все это есть, мы зададим путь до новой выгрузки, модель доучится на полученных данных и подтянется в наш микросервис вместе со скрипты яндекс такси для оператора заданными правилами интегрируются с определенной ML тематикой. Обратите внимание: никакой новой логики скрипты яндекс такси для оператора пишется, все в рамках существующего процесса. Логика поддержки поменялась, хотим новые правила Пожалуйста — заполните новые правила в нашей админке.
Если все прошло успешно, заполненные правила превращаются в конфиг и подгружаются в ML-сервис. Прошло меньше часа, а бизнес-правила обновлены в production, не написано ни единой строчки кода, программисты не потревожены. Допустим, эксперты ввели правило: использование некоторого шаблона ответа возможно только для заказов стоимостью выше рублей. Если скрипты яндекс такси для оператора ограничение заработает, тикеты для поездок на меньшую сумму останутся незакрытыми, доля автоматических подобранных ответов сократится, КПД всей системы снизится.
Чтобы такого не случилось, важно вовремя перехватить неудачные правила и отправить на доработку. Добавили новую тематику, хотим поменять модель, нужно чтобы завтра все работало. Часто специалисты по контенту хотят добавить новую тематику, разделить на несколько уже существующую или удалить неактуальную.
Создание виджета
Мы делаем заказ такси максимально прозрачным, удобным и безопасным скрипты яндекс такси для оператора водителей и пассажиров. А ещё создаём платформу для исполнителей Яндекс Про. Курьеры, водители и сборщики используют её для получения заказов. Работая у нас, вы получите уникальную возможность решать интереснейшие инженерные задачи, быть частью комьюнити настоящих профессионалов и создавать продукты, в буквальном смысле делающие мир вокруг комфортнее».