コンテクストを意識したインテリジェントなカスタマーサービスを構築するためのステップ
Lamatic.aiのローコードプラットフォームを使えば、プロ級のインテリジェントなカスタマーサービスを3つのステップで実現できます：
- データ層の構築Weaviate ベクターデータベースのノードをスタジオにドラッグ＆ドロップし、企業の FAQ ドキュメントや製品マニュアルのデータソースに接続します（Google Drive/Slack への直接接続がサポートされています）。ノードの設定からコンテキスト検索機能を有効にし、精度を確保するために類似度のしきい値を0.7以上に設定することを推奨します。
- 対話ロジック設計テキスト入力」ノード＋マルチレベル「LLM」ノード（GPT-4推奨）の組み合わせで、途中に「コンテキストフィルター」ノードを挿入。無関係なリクエストをフィルタリングする。典型的なプロセス：ユーザーの質問→ベクトル検索→回答生成→手動レビューノード（オプション）。
- エッジでの展開テストの結果、Deployインターフェイスでユーザーに最も近いエッジサーバーのリージョンを選択することで、150ms以下の応答レイテンシで最高の対話エクスペリエンスが得られることがわかった。ウィジェットは、ウェブサイトに埋め込むことができるチャットウィンドウのコードを生成するために使用された。
高度なテクニック未知のクエリ」ログはモニタリングパネルで表示され、ナレッジベースを継続的に補充します。また、事前に構築された「エスカレーションテンプレート」は、複雑な問題に対する手作業への移行を自動化するために使用されます。
この答えは記事から得たものである。Lamatic.ai：AIインテリジェンスを迅速に構築・展開するホスト型プラットフォームについて
