Die folgenden Punkte müssen beachtet werden, um einen einprägsamen Kundenbetreuer zu schaffen:
- Entwurf der Speicherarchitektur::
- .
状态会话Funktion zum Speichern des Dialogverlaufs - Konfiguration der RAG-Modulverbindung Knowledge Base Dokumentation
- Einrichtung von Kundenprofilen zur Speicherung wichtiger Informationen (z. B. Bestellnummer, Präferenzen usw.)
- .
- Kontextmanagement (Computertechnik)::
- Definieren Sie die Speicherextraktionslogik in YAML:
- prompt: - role: system content: 根据客户{{customer_id}}的历史记录： {{session.memory.last_5_messages}} - Einrichten einer Speicherauffrischungsrichtlinie (z. B. automatische Archivierung von Unterhaltungen von vor 30 Tagen)
- Definieren Sie die Speicherextraktionslogik in YAML:
- Personalisierte Antwort::
- Training von Modellen mit Bezug auf historische Interaktionen ("Wie wir letzte Woche besprochen haben...")
- Konfigurieren Sie die Erkennung von Gefühlen und die Anpassung des Antwortstils
- Einsatz in der Produktion::
- Aktivieren der dauerhaften Speicherung des Sitzungsstatus
- Einrichtung von Speicherindizes zur Beschleunigung des Abrufs
- Befolgung von Anträgen auf Löschung von Nutzerdaten
Typisches Anwendungsszenario: Wenn ein Kunde eine Rücksendung anfragt, ruft der Agent automatisch die ursprünglichen Bestelldaten ab, um wiederholte Nachfragen nach den Produktinformationen zu vermeiden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelJulep AI: Eine KI-Cloud-Plattform zur Erstellung mehrstufiger intelligenter Körper-Workflows mit DSLsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie baut man einen Kundendienstmitarbeiter mit Langzeitgedächtnis auf der Grundlage von Julep AI?
