Schritte zum Aufbau eines kontextabhängigen intelligenten Kundendienstes
Mit der Low-Code-Plattform von Lamatic.ai kann ein professioneller intelligenter Kundenservice in drei Schritten erreicht werden:
- Aufbau der DatenschichtZiehen Sie den integrierten Weaviate-Vektordatenbankknoten in Studio, um eine Verbindung zur Datenquelle für FAQ-Dokumente oder Produkthandbücher herzustellen (eine direkte Verbindung mit Google Drive/Slack wird unterstützt). Aktivieren Sie die kontextbezogene Suchfunktion über die Knoteneinstellungen, und es wird empfohlen, den Ähnlichkeitsschwellenwert ≥ 0,7 einzustellen, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
- Entwurf einer DialoglogikKombination aus "Texteingabe"-Knoten + mehrstufigem "LLM"-Knoten (GPT-4 empfohlen), mit in der Mitte eingefügtem "Context Filter"-Knoten. Filtert irrelevante Anfragen. Typischer Prozess: Benutzerfrage → Vektorsuche → Antwort generieren → Knoten für manuelle Überprüfung (optional).
- Einsatz an der GrenzeDie Tests zeigten, dass das beste Dialogerlebnis mit einer Antwortlatenz von weniger als 150 ms erreicht wurde, indem in der Deploy-Schnittstelle die dem Benutzer am nächsten gelegene Edge-Server-Region ausgewählt wurde. Widgets wurden verwendet, um Code für ein Chat-Fenster zu erzeugen, das in eine Website eingebettet werden konnte.
Fortgeschrittene TechnikenDas Protokoll "Unbekannte Anfragen" wird im Überwachungspanel angezeigt, um die Wissensdatenbank kontinuierlich aufzufüllen, und die vorgefertigte "Eskalationsvorlage" wird verwendet, um den Übergang zu manueller Arbeit bei komplexen Problemen zu automatisieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLamatic.ai: eine gehostete Plattform für den schnellen Aufbau und Einsatz von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich mit Lamatic.ai schnell ein kontextbezogener intelligenter Kundenservice aufbauen?
