Как улучшить работу искусственного интеллекта в компании?

Прежде чем переучивать модель заново, разберитесь, где именно она ошибается: соберите за неделю реальные диалоги с плохими ответами и сгруппируйте их по типу ошибки. Обычно проблема не в самой модели, а в том, что ей не хватает точных инструкций и примеров именно ваших сценариев.

Если бот путается в похожих запросах, помогает сузить его задачу: вместо одного универсального бота, который отвечает на все подряд, лучше разделить сценарии — отдельно про доставку, отдельно про оплату, отдельно про возврат, каждый со своим набором примеров и правил.

Второй рычаг — обратная связь от живых сотрудников. Заведите простую пометку «ответ плохой или хороший» в интерфейсе оператора, который подхватывает сложные случаи, и раз в месяц добавляйте худшие примеры в базу знаний бота вручную. Это дешевле и быстрее полного переобучения модели.

Если после таких правок за месяц-два качество не растет, значит дело не в настройке, а в самой архитектуре решения. Тут уже стоит привлекать специалиста по внедрению, который посмотрит логи и оценит, тянет ли выбранная модель ваш объем и сложность запросов.