ساخت FeedSense.ai، یک ابزار مدیریت بازخورد، یک سفر هیجان انگیز بوده است. FeedSense.ai در هسته خود از هوش مصنوعی برای تبدیل بازخورد خام کاربر به وظایف عملی استفاده می کند و بهبود وب سایت ها و برنامه های خود را برای مشاغل آسان تر می کند. در این وبلاگ، می‌خواهم نحوه استفاده از هوش مصنوعی Llama 2 را برای تقویت فرآیند تحلیل بازخورد به اشتراک بگذارم.
مشکل مدیریت بازخورد سنتی
اکثر کسب و کارها برای درک بازخورد کاربران تلاش می کنند. اغلب در حجم‌های زیاد می‌آید، در سراسر پلتفرم‌ها پراکنده می‌شود و برای دسته‌بندی و اولویت‌بندی به تلاش دستی قابل توجهی نیاز دارد. این ناکارآمدی بهبودهای حیاتی را به تعویق می اندازد و کاربران را ناامید می کند و کسب و کارها را عقب می اندازد.
FeedSense.ai را وارد کنید
FeedSense.ai برای رسیدگی به این نقاط درد با ارائه موارد زیر طراحی شده است:
- مجموعه بازخورد متمرکز: کسب و کارها می توانند تمام بازخوردها را در یک مکان از طریق فرم های قابل تنظیم جمع آوری کنند.
- بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی: به طور خودکار بازخوردها را تجزیه و تحلیل، دسته بندی و اولویت بندی کنید.
- وظایف عملی: بینش ها را به وظایفی تبدیل کنید که می توانند مستقیماً در گردش کار توسعه ادغام شوند.
چرا هوش مصنوعی لاما 2 را انتخاب کردم؟
پس از بررسی چندین مدل هوش مصنوعی، تصمیم گرفتم از Llama 2 استفاده کنم زیرا:
- پردازش پیشرفته زبان طبیعی (NLP): Llama 2 در درک زمینه و احساسات پشت ورودی های کاربر عالی است.
- قابلیت سفارشی سازی: امکان تنظیم دقیق برای موارد استفاده خاص مانند تجزیه و تحلیل بازخورد را فراهم می کند.
- کارایی: مدل حجم زیادی از متن را به سرعت پردازش می کند، و آن را برای تجزیه و تحلیل بازخورد بلادرنگ ایده آل می کند.
تاثیر تا کنون
- زمان صرف شده برای تجزیه و تحلیل بازخورد را 70٪ کاهش داد.
- اولویت‌بندی وظایف بهبود یافته، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در مورد مسائل حیاتی سریع‌تر عمل کنند.
- تیم‌ها را قادر می‌سازد تا به جای بررسی دستی بازخورد، بر ایجاد تجربیات کاربری بهتر تمرکز کنند.
اگر علاقه مندید که FeedSense.ai را امتحان کنید یا درباره نحوه کارکرد آن اطلاعات بیشتری کسب کنید، می توانید با خیال راحت تماس بگیرید یا از وب سایت بازدید کنید. بیایید بازخورد را با هم به فرصت های رشد تبدیل کنیم!
