ITSM में AI तकनीक को लागू करना: NLP और NLU के बीच अंतर और यह IT (तीन भागों) के लिए क्यों मायने रखता है

अपनी पिछली पोस्ट में, मैंने एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रौद्योगिकियों को अब आईटी में कैसे लागू किया जाता है, इसके उदाहरण साझा किए।

हमने यह भी देखा कि आईटी सेवा वितरण के पूरे चक्र को संबोधित करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल सिखाने के लिए ऐतिहासिक और प्रेक्षित डेटा का उपयोग कैसे किया गया था।

इस पोस्ट में, मैं आभासी एजेंटों के आभासी महत्व पर चर्चा करता हूं जो कर्मचारियों के लिए बेहतर आईटी सेवाओं की क्षमता के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) को जोड़ती है।

एनएलपी और एनएलयू: क्या अंतर है?

शब्द एनएलपी और एनएलयू दोनों उन प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो कंप्यूटर और मनुष्यों को कीवर्ड और कोड के विपरीत प्राकृतिक भाषा का उपयोग करने के लिए बातचीत करने की अनुमति देते हैं। हालांकि, विभिन्न सिस्टम आर्किटेक्चर हैं जो एनएलपी को एनएलपी (यानी मशीन लर्निंग, इन-डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क, आदि) से अलग करते हैं, सामान्य तौर पर, एनएलयू एनएलपी (सुपरसेट) का एक उन्नत रूप है। के रूप में माना जा सकता है

जब ITSM पहल के लिए AI पर विचार करते हैं, तो एनएलपी और एनएलयू के मूल्य को समझना महत्वपूर्ण है। प्रत्येक दृष्टिकोण कर्मचारी सगाई के संदर्भ में आभासी एजेंसियों के लिए अद्वितीय अवसर प्रदान करता है।

एनएलपी और एनएलयू के बीच एक स्पष्ट अंतर प्राप्त करने के लिए, उन्हें मात्रात्मक और गुणात्मक क्षमताओं के संदर्भ में वर्गीकृत करने में मदद मिलती है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

एनएलपी अनुमानित और संभाव्य गणनाओं के आधार पर मात्रात्मक, सांख्यिकीय, डेटा-संचालित भाषा प्रसंस्करण का एक रूप है। यद्यपि भाषा प्रसंस्करण के लिए डेटा-आधारित दृष्टिकोण कुछ हद तक सटीक हैं, लेकिन वे भाषा और मानव समझ पर गणितीय सिद्धांत पर अधिक भरोसा करते हैं।

इस तरह, एनएलपी डेटा में पैटर्न की खोज करने में पूर्वता लेता है, जिससे वर्चुअल एजेंट सरल, स्क्रिप्टेड संवादों में भाग ले सकते हैं। हालाँकि, चूंकि एनएलपी-आधारित आभासी एजेंट केवल रोजमर्रा की बोली जाने वाली भाषा का हिस्सा समझ सकते हैं, इसलिए वे असामान्य प्रश्नों को गलत समझते हैं क्योंकि वे परिदृश्य से दूर चले जाते हैं। नतीजतन, वीएल एजेंसियां ​​जो केवल एनएलपी-आधारित कर्मचारियों पर भरोसा करती हैं, केवल प्रश्नावली के एक सेट पर विचार करेंगी और चल रही सेवा की आवश्यकता होगी।

प्राकृतिक भाषा को समझना

एनएलपी एनएलपी के आधार पर भाषा प्रसंस्करण के लिए एक गुणात्मक, भाषाई दृष्टिकोण जोड़ता है। एनएलयू-आधारित आभासी एजेंसियां ​​उपयोगकर्ता के उद्देश्य को समझती हैं और, परिणामस्वरूप, धाराप्रवाह बातचीत हो सकती है - सेवा उद्योग में आवश्यक कौशल। उदाहरण के लिए, एक साधारण पासवर्ड रीसेट अनुरोध के लिए एप्लिकेशन संस्करण, भूमिका या ऑपरेटिंग सिस्टम के बारे में कुछ स्पष्ट प्रश्नों की आवश्यकता हो सकती है। केवल एनएलपी पासवर्ड रिकवरी के उद्देश्य को निर्धारित कर सकता है। एनएलपी + एनएलयू समस्या का निदान और समाधान कर सकता है।

एक साथ बेहतर:

एनएलपी-आधारित आभासी एजेंटों के साथ, सिस्टम स्क्रिप्ट का जवाब दे सकता है यदि कर्मचारी अत्यधिक संरचित, अप्रत्याशित आवश्यकताएं प्रदान करते हैं।

प्रारंभ में, वर्चुअल एजेंटों को मानक परिभाषाओं, नियमों और उत्तरों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।

एक ही समय में, एक आईटी सेवा डेस्क जैसे गतिशील वातावरण में, आभासी एजेंटों को भी असंरचित और अप्रत्याशित डेटा प्राप्त करना चाहिए, उन्हें संरचित डेटा में परिवर्तित करना चाहिए, और उचित कार्रवाई करनी चाहिए। उदाहरण के लिए, एनएलयू-आधारित आभासी एजेंसियां ​​उपयोगकर्ता के इरादों को बेहतर ढंग से परिभाषित करने के लिए भ्रामक शब्दों, संक्षिप्ताक्षर और शब्दसंग्रह का पता लगा सकती हैं, जिससे वे अधिक वैयक्तिकृत और प्राकृतिक वार्तालापों का उपयोग कर सकते हैं।

एनएलपी और एनएलयू दोनों तकनीकों का उपयोग करके भाषा प्रसंस्करण के लिए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण लोगों के साथ स्वाभाविक रूप से बातचीत करने के लिए आभासी एजेंट की क्षमता को बढ़ाता है।

इसके अलावा, सबसे प्रभावी आभासी एजेंट प्रश्नों और / या सवालों के जवाब देने के लिए मानव डेटा जैसे कई डेटा स्रोतों और प्रणालियों तक पहुंच सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी कर्मचारी को Salesforce तक पहुंचने में मदद करने के लिए, वर्चुअल एजेंट को निर्माण और सत्यापन चरणों के माध्यम से सभी आवश्यक खातों का प्रबंधन करना चाहिए, Salesforce में उपयोगकर्ता कॉन्फ़िगरेशन को स्वचालित करना चाहिए और ITSM सिस्टम पर एक सेवा डेस्क टिकट रिकॉर्ड करना चाहिए। अवलोकन के उद्देश्य।

व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुपालन में कर्मचारियों को वास्तविक समय में आईटी सेवाएं प्रदान करने की क्षमता आईटी संगठनों को ग्राहक की जरूरतों को पूरा किए बिना या उचित आईटी प्रबंधन और नियंत्रण को कम किए बिना MTTR और टिकट की कीमतें कम करने में सक्षम बनाती है।

अपनी अगली पोस्ट के लिए, मैं बढ़ती मोबाइल और वैश्विक कार्यबल जरूरतों को पूरा करने के लिए आईटी सेवाएं प्रदान करने में एनएलपी और एनएलयू आधारित आभासी एजेंटों के महत्व का पता लगाऊंगा।