Oxlo.ai-এর AI টুলে কাস্টমার সাপোর্ট খরচ কমবে, লাভ বাড়বে বাংলাদেশে
পূর্বে জটিল রেজেক্স নিয়মের ওপর নির্ভর করতে হতো। এখন LLM ব্যবহার করে অনায়াসে ইন্টেন্ট ও এন্টিটি এক্সট্রাকশন করা যাচ্ছে। Oxlo.ai-এর ফ্ল্যাট রেট প্রাইসিং মডেল খরচ পূর্বানুমানযোগ্য করে তুলছে।
পূর্বে জটিল রেজেক্স নিয়মের ওপর নির্ভর করতে হতো। এখন LLM ব্যবহার করে অনায়াসে ইন্টেন্ট ও এন্টিটি এক্সট্রাকশন করা যাচ্ছে। Oxlo.ai-এর ফ্ল্যাট রেট প্রাইসিং মডেল খরচ পূর্বানুমানযোগ্য করে তুলছে।
প্রযুক্তি জগতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার দিন দিন বাড়ছে। এবার গ্রাহক সেবা খাতেও এলো বড় পরিবর্তন। ডেভেলপাররা এখন Large Language Model বা LLM ব্যবহার করে সাপোর্ট টিকেট ট্রায়াজ এজেন্ট তৈরি করতে পারবেন। এই এজেন্ট গ্রাহকের অসংগঠিত বার্তা পড়ে ফেলতে পারে। এটি বার্তা থেকে ইন্টেন্ট বা উদ্দেশ্য এবং এন্টিটি বা সত্তা বের করে নেয়। এরপর সেই অনুযায়ী টিকেটটি সঠিক টিমের কাছে পাঠিয়ে দেয়।
এই পদ্ধতি পুরনো রেজেক্স রুল বা রেগুলার এক্সপ্রেশন-ভিত্তিক সিস্টেমের চেয়ে অনেক বেশি কার্যকর। পুরনো পদ্ধতিতে প্রতিটি সম্ভাব্য বাক্য বা শব্দের জন্য আলাদা নিয়ম লিখতে হতো। সেটা ছিল সময়সাপেক্ষ এবং ভুলের সম্ভাবনা বেশি। LLM-ভিত্তিক প্রক্রিয়া সেই জটিলতা দূর করে দিয়েছে। এটি প্রাকৃতিক ভাষা বোঝে এবং প্রসঙ্গ অনুযায়ী সিদ্ধান্ত নিতে পারে। ফলে প্রতিক্রিয়ার সময় নাটকীয়ভাবে কমে যায়।
dev.to AI-তে প্রকাশিত একটি প্রতিবেদন থেকে জানা গেছে, এই সমাধানটি তৈরি করতে Oxlo.ai প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করা হচ্ছে। Oxlo.ai-এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো এর মূল্য নির্ধারণ পদ্ধতি। অন্যান্য অনেক AI সার্ভিস টোকেনভিত্তিক মূল্য নির্ধারণ করে। টোকেন মানে হলো AI প্রক্রিয়াজাত করা শব্দের টুকরো। দীর্ঘ সাপোর্ট থ্রেড বা বড় ব্যাচের কাজে টোকেন সংখ্যা বেড়ে গেলে খরচ অনিয়ন্ত্রিত হয়ে যায়। কিন্তু Oxlo.ai প্রতি রিকোয়েস্টের জন্য ফ্ল্যাট রেট বা নির্দিষ্ট মূল্য ধার্য করে। এটি যেকোনো আকারের ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে সস্তা এবং পূর্বানুমানযোগ্য করে তোলে।
এই প্রযুক্তি কীভাবে কাজ করে সেটা বোঝা জরুরি। প্রথমে গ্রাহকের কাছ থেকে একটি অসংগঠিত বার্তা আসে। যেমন ‘আমার অ্যাকাউন্ট থেকে টাকা কেটে নেওয়া হয়েছে কিন্তু আমি পণ্য পাইনি’। LLM এই বার্তা থেকে ইন্টেন্ট বের করে ‘রিফান্ড রিকোয়েস্ট’ হিসেবে চিহ্নিত করে। একইসঙ্গে এটি এন্টিটি যেমন ‘অ্যাকাউন্ট নম্বর’, ‘টাকার পরিমাণ’ এবং ‘পণ্যের নাম’ বের করে নেয়। এরপর প্রি-ডিফাইন্ড নিয়ম অনুযায়ী টিকেটটি অ্যাকাউন্টিং বা সাপোর্ট টিমে পাঠানো হয়। পুরো প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় এবং কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে সম্পন্ন হয়।
বাংলাদেশের ডেভেলপার ও ফ্রিল্যান্সারদের জন্য এই খবর বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। দেশে ই-কমার্স ও স্টার্টআপ সেক্টর দ্রুত বাড়ছে। গ্রাহক সেবার মান উন্নত করা এখন একটি বড় চ্যালেঞ্জ। এই LLM-ভিত্তিক টুল ব্যবহার করে তারা খুব সহজেই নিজেদের সাপোর্ট সিস্টেম আপগ্রেড করতে পারবেন। বড় বড় কোম্পানির মতো ছোট ব্যবসাও এখন AI ব্যবহার করে গ্রাহক অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে। Oxlo.ai-এর ফ্ল্যাট রেট মডেল ছোট বাজেটের জন্যও সহজলভ্য করে তুলেছে এই প্রযুক্তি।
ভবিষ্যতে আরও উন্নত ফিচার আসতে পারে। যেমন মাল্টি-ল্যাঙ্গুয়েজ সাপোর্ট বা ভয়েস ইন্টিগ্রেশন। তবে এখনই এই টুল ব্যবহার করে গ্রাহক সেবায় বিপ্লব আনা সম্ভব। দ্রুত ও নির্ভুল সেবা নিশ্চিত করাই এখন লক্ষ্য।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to AI
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...