Nem ügyfélsztori.Publikált kutatás,amire építünk.
Nem kitalált ügyfélszámokat mutatunk. Itt azt a publikált, lektorált kutatást és elemzői adatot látja, amire a megközelítésünk épül: forrással, évszámmal és a korlátokkal együtt. A saját éles eredményeinket NDA után, az ügyfél hozzájárulásával mutatjuk meg.
Amire a megközelítésünk épül
Publikált, lektorált kutatás és elemzői adat. Mindegyikhez forrás, évszám és korlátok tartoznak. A saját éles számainkat NDA után, az ügyfél hozzájárulásával mutatjuk.
Ennyivel csökkent egy valós ügyfélszolgálati csapatnál az ügymegoldás medián ideje, amikor a múltbeli jegyekre épülő, tudásgráffal megerősített RAG-asszisztens támogatta a munkát.
A szerzők a saját belső eszközükről számolnak be. A javulást a korábbi RAG-alapvonalukhoz mérték, nem független benchmarkhoz.
Ennyivel kevesebb megalapozatlan (hallucinált) választ adott a tudásbázishoz kötött és kétlépcsős ellenőrzéssel kiegészített RAG-asszisztens, és 99%-kal kevesebb súlyos megfelelési hibát.
A szolgáltató saját, nem auditált mérése. Az alapvonal és a pontos módszertan nem nyilvános.
Ennyivel javult a találati pontosság egy nyílt kérdés-válasz benchmarkon, miután strukturált tudásgráfot illesztettek a klasszikus RAG-folyamathoz.
Laboratóriumi benchmark, nem éles ügyfélszolgálati eredmény. Százalékpont, nem relatív javulás.
Az ügyfelek beszámolói szerint az ügyintézők ilyen arányban nem ajánlják az önkiszolgáló lehetőségeket: az eszköz önmagában kevés, a bevezetéshez folyamat és betanítás is kell.
5 801 ügyfél megkérdezésén alapuló, észlelésalapú adat (2025. január, február).
Elemzői előrejelzés szerint 2029-re az ügyfélszolgálati ügyek ekkora részét oldhatja meg önállóan az ágensalapú AI, 30%-os költségcsökkenés mellett.
Előrejelzés, nem mért eredmény. Irányadó számként kezelendő, nem mai teljesítményként.
Ekkora is lehet a tokenenkénti önköltség különbsége ugyanazon a H100 GPU-n, pusztán a kihasználtságtól függően. Az effektív költség 0,21 és 15,25 dollár között mozgott millió kimeneti tokenenként: 1–10 kérés/mp terhelésen 2,5–24×, közel üresjáratban akár 36,3× a büntetés. Önálló üzemeltetésnél a magas kihasználtság teszi olcsóvá.
Egyszerzős preprint, nem lektorált; vLLM-specifikus mérés H100/A100 hardveren.
Ennyi modellpárnál került a gyakorlatban többe az olcsóbb listaárú modell, mert az érvelő („gondolkodó”) modellek rejtett, változó mennyiségű tokent égetnek el. A fordított arány akár 28-szoros is lehet.
Preprint; kereskedelmi, érvelő API-kon mérve. A megnevezett példamodellek illusztratívak.
Ennyit őrzött meg a legerősebb modell pontosságából egy „először olcsó modell, csak szükség esetén eszkalálj” útválasztó, miközben a forgalom nagy részét kisebb, akár önállóan üzemeltetett modellek szolgálták ki.
Preprint; a megőrzési arány a szerzők saját teszthalmazain mért, nem független benchmark.
Ennyivel is visszaeshet egy kiszolgáló áteresztőképessége, ha a GPU-memóriát túltöltik: a rendszer kiürítés–újraindítás ciklusba esik. A megfelelően méretezett flotta ezt elkerüli.
Elméleti, legrosszabb eseti határérték homogén, telített terhelésnél; nem éles benchmark.
Ennyit ért el a natív áteresztőképességből egy ellenőrizhető GDPR-megfelelést kikényszerítő tároló nem megbízható, akár EU-n kívüli felhőn. A megfelelés kontrollokon és igazoláson múlik, nem a szerver fizikai helyén.
Preprint; kulcs-érték tároló GDPR-megfelelésére méri, nem LLM-inferenciára. A bizalmas VM adja a lassulás 28–32%-át.
Miért kutatást mutatunk, és nem ügyféltörténeteket?
Mert a kitalált vagy ellenőrizhetetlen ügyfélszám rosszabb a semminél. A fenti adatok nyilvános, hivatkozható forrásokból származnak, a korlátaikkal együtt. Az LMS a saját éles eredményeit szívesen megmutatja, de NDA után és az ügyfél hozzájárulásával, nem a honlapon.
A saját rendszerére szabott becslést kér?
A fenti kutatás a kiindulópont, nem az ígéret. Az Ön adataira és folyamatára szabott reális becslést egy híváson adunk, mérnökkel, nem értékesítővel.