Schmerzpunkte des Szenarios
Der Kundendienst muss sich in der Regel mit dem mehrstufigen Prozess Konsultation → Klassifizierung → Antwort → Follow-up befassen, der manuell ineffizient ist und nur schwer 7 × 24 beantwortet werden kann.
Architektur der Lösung
- Ebene 1: Kategoriale IntelligenzParsing von Dokumenten, die von Kunden mit PDF Intelligent Body hochgeladen wurden
- Ebene 2: Professionelle Antwort-IntelligenzIntegration der RAG-Technologie zum Aufruf der Produktwissensbasis
- Schicht 3: Intelligente StimmungsanalyseIdentifizierung von Kundenemotionen durch multimodale Fähigkeiten
- Ebene 4: Rückruf-IntelligenzRegelmäßige Erinnerungsmails einrichten
praktisch
- Definition von Workflow-Sequenzen und Auslösebedingungen mit YAML-Konfiguration
- Hinzufügen von benutzerdefinierten Wörterbüchern mit Branchenbegriffen für jeden Smartbody
- Aktivieren des Langzeitspeichers zum Speichern der Kundeninteraktionshistorie
- Festlegung von Schwellenwertregeln für die Ausnahme vom manuellen Verfahren
Bewertung der Effektivität
KPIs wie Reaktionszeit, Lösungsrate, Kundenzufriedenheit usw. können durch integrierte Analysetools überwacht werden, um den Arbeitsablauf kontinuierlich zu optimieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPraisonAI: Ein Low-Code Multi-Intelligent Body Framework zur Vereinfachung von Automatisierungslösungen für komplexe AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann PraisonAI eingesetzt werden, um effiziente KI Intelligent Body Workflows in Kundenservice-Szenarien zu schaffen?
