Technologie Architektur
Der KI-Agent von Brainfish verwendet einen mehrschichtigen Rahmen für das visuelle Verständnis: Die untere Schicht erfasst die Beziehungen zwischen den Elementen der Benutzeroberfläche durch eine DOM-Analyse auf Pixelebene, die mittlere Schicht wendet die Erkennung von Verhaltensmustern an, um ein Vorhersagemodell der Benutzerabsicht zu erstellen, und die oberste Schicht generiert einen Entscheidungsbaum in Verbindung mit der Geschäftslogik des Produkts. Diese Architektur ist in der Lage, 87%-Blockadepunkte genau zu identifizieren.
Betriebsmechanismen
Wenn der Benutzer länger als die durchschnittliche Zeit in einer bestimmten Schnittstelle verweilt, leitet das System sofort eine dreistufige Reaktion ein: ① Vergleich der Lösungen ähnlicher Szenarien in der Vergangenheit; ② Erkennung der Abweichung vom aktuellen Operationspfad; und ③ dynamische Generierung eingebetteter Aufforderungen mit Schnittstellenmarkierungen und Schritt-für-Schritt-Anweisungen. Messungen zeigen, dass diese Funktion die Lernkurve des Benutzers um 40% verkürzt.
Einzigartige Vorteile
Im Vergleich zu herkömmlichen Analysetools für Bildschirmaufzeichnungen liegt der technologische Durchbruch in der Echtzeitverarbeitungsfähigkeit: Es unterstützt die gleichzeitige Überwachung von mehr als 500 gleichzeitigen Sitzungen, wobei die Latenzzeit innerhalb von 300 ms kontrolliert wird, und die Genauigkeitsrate ist dreimal höher als bei logbasierten Analysemethoden. Nachdem eine E-Commerce-Plattform darauf zugriff, sank die Zahl der Hilfeanfragen um 72%.
Richtung der Entwicklung
Das System integriert Augmented-Reality-Technologien, um den Benutzer in Zukunft direkt durch visuelle Markierungen zu leiten, und hat eine tiefe Integration mit Entwicklungstools wie Jira erreicht, so dass hochfrequente Benutzerverwirrungen automatisch in Produktoptimierungsanforderungen umgewandelt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelBrainfish: Selbst erstellte Hilfe-Dokumentation für den Online-KundendienstDie
