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Roatel
Il chatbot dei micro-hotel Roatel, basato su Llama 3.1 405B, gestisce l'80% delle richieste al servizio clienti in 11 lingue
Roatel, catena tedesca di micro-hotel self-service, usa un chatbot multilingue per gli ospiti realizzato da Brain4Data su Llama 3.1 405B, il modello a pesi aperti di Meta. Il caso di studio di Meta afferma che il bot gestisce l'80% delle richieste al servizio clienti ed è entrato in funzione in due mesi.
Dati chiave
Copiati esattamente dalle fonti. Copiate qualsiasi dato insieme alla sua citazione.
Il problema
Roatel gestisce micro-hotel self-service in Germania e prevede di crescere in Europa. Gli ospiti si rivolgono a un team di assistenza remoto. Con la crescita della catena, quel team faticava a stare al passo con la domanda, e molti ospiti arrivano dall'estero.
Cosa hanno costruito
Brain4Data, azienda tedesca di IA, ha realizzato per Roatel un chatbot per il servizio clienti sulla sua piattaforma di assistenti FRED. Usa Llama 3.1 405B di Meta, un modello a pesi aperti (open-weight), cioè con file pubblicati, così che le aziende possano eseguirlo in proprio. Il bot risponde in 11 lingue a qualsiasi ora e durante la prenotazione presenta il portafoglio di Roatel. Un codice QR in loco lo apre sul telefono dell'ospite.
Come ci sono riusciti
Il bot usa la generazione aumentata dal recupero: cerca i passaggi rilevanti nei documenti di Roatel e fa rispondere il modello a partire da essi. Il caso di studio di Meta afferma che il modello è stato usato senza affinamento ed eseguito su Oracle Cloud Infrastructure, con un database vettoriale e un modello di embedding di Cohere per la ricerca. Secondo il caso di studio di Meta, il bot è stato pienamente operativo in due mesi.
Risultati
Il caso di studio di Meta afferma che l'IA basata su Llama gestisce l'80% delle richieste al servizio clienti di Roatel e che il bot risponde nella lingua del cliente. Il presidente di Roatel ha dichiarato nell'annuncio di settembre 2024 che il bot consente all'azienda di rispondere alle domande a qualsiasi ora e in lingue diverse, e che erano previsti altri progetti di IA.
Lezioni per il vostro progetto
Scegliere un modello che gestisca bene molte lingue. Gli ospiti di Roatel sono spesso stranieri e il bot risponde in 11 lingue.
Provare il recupero di informazioni prima dell'affinamento. Questo bot attinge ai documenti di Roatel e usa il modello di base senza affinamento.
Offrire agli ospiti un punto di accesso semplice. Roatel espone in loco un codice QR che apre l'assistente sul telefono.
Definire che cosa significa "gestita" prima di citare una percentuale, perché il dato dell'80% proviene dal realizzatore e da Meta.
Avvertenze
- I dati dell'80% e dei due mesi provengono dal caso di studio di Llama di Meta su Brain4Data, non da Roatel. Meta indica i risultati come autodichiarati. Il caso di studio è dichiarato dal fornitore.
- Il comunicato stampa di Roatel non riporta alcun dato. Dice soltanto che il bot risponde alle domande degli ospiti in 11 lingue, a qualsiasi ora.
- La pagina di Meta non è datata. La data di rilascio e quella di pubblicazione sono quelle del comunicato stampa di Roatel e Brain4Data (23 settembre 2024), che dice che il chatbot "will now be" usato ("d'ora in poi sarà" usato): è quindi una data di annuncio.
- Brain4Data, il realizzatore, ripete il dato dell'80% sul proprio sito, in una notizia sul caso di studio di Meta. Quella pagina non ha data e non aggiunge nuove misurazioni, quindi non è una conferma indipendente.
- I dettagli su Llama e Oracle provengono dal caso di studio di Meta; il comunicato stampa non nomina alcun modello.
Fonti
- Brain4Data
Meta Llama case studies · Senza data · Caso di studio del fornitore · dev.meta.ai
- Roatel now utilizes Artificial Intelligence
Roatel Holding AG and Brain4Data · 2024-09-23 · Comunicato stampa · brain4data.de
- Brain4Data's AI solution is now a Meta case study
Brain4Data · Senza data · Blog aziendale · brain4data.de
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