Метод оптимізації роботи системи масового обслуговування з використанням віртуального асистента на базі штучного інтелекту

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.75.18013

Ключові слова:

система масового обслуговування, GAS, віртуальний асистент, штучний асистент, Telegram-бот

Анотація

У науковій статті здійснена розробка методу оптимізації роботи систем масового обслуговування, з використанням віртуального асистента на базі штучного інтелекту як ефективного інструменту для автоматизації та поліпшення процесів обслуговування користувачів. Розроблене рішення забезпечує покращення взаємодії з користувачами, використання штучного інтелекту для покращення відповідей, ефективне зберігання та аналіз даних, можливість автоматизації завдяки GAS. У подальшому планується розширення мовної моделі, удосконалення інтерфейсу користувача, додавання модуля автоматичного розпізнавання мови для підтримки багатьох мов та додаткових можливостей аналізу запитів, розробка алгоритмів, які навчаються відповідям користувачів, щоб надати персоналізовані відповіді та поліпшити досвід взаємодії, дослідження та оптимізація алгоритмів обробки даних для швидшої та ефективнішої роботи системи при великому потоці запитів. Ці наукові розробки можуть покращити ефективність, точність та користувацький досвід систем масового обслуговування з використанням віртуального асистента.

Посилання

Kleinrock, L. Queueing Systems, Volume I – Theory. Wiley, 1976. 417 p.

Gelenbe E., Mitrani I. Analysis and Synthesis of Computer Systems. New York : Academic Press, 1980. 239 p.

Ananthanarayanan, G., et al. CloudScale: Elastic Resource Allocation for Cloud Computing Environments. ACM, 2010.

Zhang H., Hou J.C. Queue Length Estimation and Call Admission Control in Differentiated Services Networks. IEEE/ACM Transactions on Networking. 2005. Vol. 13. Iss. 2. P. 400–413.

Li W., Li Y. Learning Automata-based QoS-aware Web Service Selection. IEEE Transactions on Services Computing. 2009. Vol. 2. Iss. 1. P. 48–61.

Shead S. Why everyone is talking about the A.I. text generator released by an Elon Musk-backed lab. URL: https://ramaonhealthcare.com/why-everyone-is-talking-about-the-a-i-text-generator-released-by-an-elon-musk-backed-lab/.

Bussler F. Will GPT-3 Kill Coding? Towards Data Science. URL: https://towardsdatascience. com/will-gpt-3-kill-coding-630e4518c04d.

Brown T.B. et al. Language Models are Few-Shot Learners. URL: https://arxiv.org/abs/2005.14165

Sagar R. OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far. URL: https://analyticsindiamag.com/open-ai-gpt-3-language-model/.

Chalmers D. GPT-3 and General Intelligence. У Weinberg, Justin. Daily Nous. Philosophers On GPT-3 (updated with replies by GPT-3). URL: https://dailynous.com/2020/07/30/philosophers-gpt-3/.

Гнатюк В.О., Бондаренко І.О., Каплун І.С. Використання систем обміну миттєвими повідомленнями для автоматизації надання консультативних послуг. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2021. Т. 23. № 4. С. 58–67.

Гнатюк В.О., Батрак О.Г., Яроцький С.В. Автоматизована система реєстрації місцезнаходження працівника. Проблеми інформатизації та управління. 2023. В. 74. № 2. С. 14–20.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-11-01

Номер

Том 3 № 75 (2023)

Розділ

Статті

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).