次のレベルの人工知能(AI)体験を提供するJFrogサポート
サポートのセルフサービスを改善するために適切なAIソリューションを見つけたことについてお話しさせてください。この出発点はごく一般的なもので、多くの人がこれを読んで”そうだ、私も同じ痛みに悩まされている”と思うでしょう。
JFrogでは関連性が高く有用な文書を大量に作成しています。それらはすべて閲覧可能です。しかし、何か特定の情報を探している場合に適切な情報にたどり着くのに苦労しています。そこで「すべてを管理するものを導入する必要がある」ことに気がつきました。それは依頼者の意図を理解する賢い学習型のインデックスと検索ソリューションです。
簡単なことのように聞こえるでしょう？でも、そうではありません。私はすぐに最適なものを見つけることはとても困難であることに気がつきました。いくつかの単純なインデックス作成から他の非常に複雑なものまで、とても多くのソリューションがあります。例えば”私たちはあなたが将来を予測するのを助けることができます“といったものまで。すべてが優秀で高度な機能を提供しているように見えます。
11のソリューションを検討しましたが現実を直視しなければなりませんでした: AIの領域はまだ非常に若く、市場にはJFrogのユースケースに完全にマッチするソリューションはありませんでした – それは複雑であいまいな技術的なフレーズや用語を含む高度なログやソフトウェアエラーが含まれることが多いドキュメントに機械学習を適用してインデックス化することです。
そこで10ヶ月前に自社製のAIソリューションを開発することにしました。
機械学習のコンテンツへの応用
人工知能(AI)とは自然言語処理(NLP)でユーザーの意図を理解することです。同じ質問でも、さまざまな方法で質問できることがあります。例えば”SSO ログイン”と検索した場合、”SAML”関連の結果が含まれているはずです。私たちは質問と関連するコンテンツリソースとの間に相関関係を作ることができるようなクエリを理解できるソリューションを求めていました。
データサイエンスツールの魔法
当社のAIソリューションはBM-25ランキングアルゴリズムを利用したLuceneベースの検索エンジンであるApache Solr Searchをベースにしています。一般的にTF-IDFアルゴリズム(Term-frequency / Inverse-document-frequency)に依存している古い検索ソリューションとは異なり、BM-25は実際の機械学習の原理を使用しています。特に自然言語処理(NLP)を利用してユーザーの意図を理解することに成功しており、自己学習システムを可能にしています。
当社のデベロッパー、サポートエンジニア、顧客、製品、マーケティング、ユーザーなどが作成したすべてのJFrogデータソースが新しいシステムにインデックス化され、お客様の質問に最も正確な回答を提供します。
ページ数でインデックスされたコンテンツの一部のスナップショット
*2020年10月のデータであり、時間の経過とともに増加しています。
JFrogのAIソリューションは常に学習しています。使用すればするほど賢くなっていきます。ご自身の目で確かめてみてください。当社が設計した新しいサポートポータルにログインし、カスタマイズされたJFrogセルフサービスをご体感ください🙂
皆様からのご意見は私たちの検討材料になります。皆様のご意見や私たちがさらに改善するためのご提案をsupport@jfrog.comまでお寄せください。
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