دوره اتوماسیون پیشرفته پشتیبانی مشتریان و راه‌اندازی چت‌بات‌های هوشمند با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتوماسیون پیشرفته پشتیبانی مشتریان و راه‌اندازی چت‌بات‌های هوشمند با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اتوماسیون کسب‌وکار

موضوع میانی: پشتیبانی مشتریان با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اتوماسیون پشتیبانی مشتریان و تحول آن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 2. مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیت‌های چت‌بات‌های نسل جدید
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی تجاری و متن‌باز مناسب برای خدمات مشتریان
• 4. طراحی و مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای پاسخ‌گویی دقیق به مشتریان
• 5. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش سازمانی با تکنیک RAG
• 6. مدیریت حافظه گفتگو و حفظ زمینه (Context) در مکاتبات طولانی با مشتری
• 7. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده و سیستم‌های CRM سازمانی
• 8. ساخت ایجنت‌های هوشمند (AI Agents) برای اجرای خودکار درخواست‌های مشتریان
• 9. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) و تشخیص لحن و عواطف مشتریان ناراضی
• 10. مدیریت خطاهای مدل، توهمات (Hallucinations) و جلوگیری از پاسخ‌های نادرست
• 11. طراحی سیستم‌های بازنگری انسانی (Human-in-the-loop) برای موارد پیچیده
• 12. شخصی‌سازی تعاملات و ارائه پیشنهادهای سفارشی بر اساس تاریخچه کاربر
• 13. بهینه‌سازی هزینه‌ها، مدیریت توکن‌ها و کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی سیستم
• 14. امنیت داده‌های مشتری، حریم خصوصی و انطباق با استانداردهای حفاظتی
• 15. طراحی جریان‌های کاری (Workflows) چندمرحله‌ای برای حل مشکلات فنی مشتریان
• 16. اتصال چت‌بات‌های هوشمند به پلتفرم‌های پیام‌رسان و سیستم‌های تیکتینگ رایج
• 17. ارزیابی عملکرد ربات‌های پشتیبان با متریک‌های رضایت مشتری (CSAT) و دقت پاسخ
• 18. مدیریت درخواست‌های چندزبانه و پشتیبانی از زبان‌های مختلف با مدل‌های زبانی
• 19. بهینه‌سازی مستمر پرامپت‌ها و فین‌تیونینگ مدل بر اساس بازخوردهای واقعی
• 20. مقابله با حملات تزریق پرامپت (Prompt Injection) و سوءاستفاده از چت‌بات
• 21. طراحی پلتفرم تحلیل خودکار لاگ‌های پشتیبانی برای کشف نقاط درد مشتریان
• 22. پروژه جامع: طراحی، پیاده‌سازی و استقرار کامل یک سیستم پشتیبانی خودکار مبتنی بر LLM