Anforderungen an das Szenario
Die Wissensdatenbank des Kundendienstes muss in Echtzeit mit Informationen wie Produktrichtlinien, Lösungen zur Fehlerbehebung usw. aktualisiert werden, wobei gleichzeitig eine Historie der Änderungen zu Prüfzwecken geführt werden muss:
Schritte zur Umsetzung
- Strukturierung von Wissen::
- Produkthandbücher sind erhältlich bei
产品ID.mdFormatspeicher - Die FAQs sind in folgende Kategorien unterteilt
FAQ/[类别].md
- Produkthandbücher sind erhältlich bei
- Automatisierte Updates::
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
process_and_commit_sessionAutomatisches Parsen von Kundendienstdialogen - Einrichten von Git-Hooks zum Auslösen von Konformitätsprüfungen
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
- Rückverfolgbarkeit von Versionen::
- ausnutzen
git blameArtikeländerungssatz anzeigen - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
depth="temporal"Eine Zeitleiste der politischen Entwicklung
- ausnutzen
Typischer Arbeitsablauf
# 新政策录入
memory.commit_file("policies/returns.md", "新退换货政策...")
# 查询历史版本
git.show("HEAD~3:policies/returns.md")Bewertung der Effektivität
Daten aus einem Pilotprojekt zeigen:
- Verkürzung des Zeitrahmens für die Aktualisierung der Kenntnisse von 8 Stunden auf 15 Minuten
- Rückdatierung von Policen reduziert um 90%
- Rückgang der Beschwerden aufgrund veralteter Informationen 45%
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDiffMem: ein Git-basiertes versioniertes Speicher-Repository für KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann DiffMem für die dynamische Aktualisierung der Wissensbasis in Kundendienstszenarien eingesetzt werden?
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