Etapas para criar um atendimento inteligente ao cliente com reconhecimento de contexto
Com a plataforma de baixo código da Lamatic.ai, o atendimento ao cliente inteligente de nível profissional pode ser obtido em três etapas:
- Construção da camada de dadosArraste e solte o nó do banco de dados vetorial integrado da Weaviate no Studio para se conectar ao documento de perguntas frequentes da empresa ou à fonte de dados do manual do produto (há suporte para a conexão direta do Google Drive/Slack). Ative a função de pesquisa contextual por meio das configurações do nó, e é recomendável definir o limite de similaridade ≥ 0,7 para garantir a precisão.
- Design de lógica de diálogoNó "Text Input" (entrada de texto): combinação de nó "Text Input" (entrada de texto) + nó "LLM" de vários níveis (recomendado pelo GPT-4), com o nó "Context Filter" (filtro de contexto) inserido no meio. Filtra solicitações irrelevantes. Processo típico: pergunta do usuário → pesquisa vetorial → gerar resposta → nó de revisão manual (opcional).
- Implementação na bordaOs testes mostraram que a melhor experiência de diálogo foi obtida com uma latência de resposta inferior a 150 ms, selecionando a região do servidor de borda mais próxima do usuário na interface Deploy. O código final da janela de bate-papo é gerado por meio de widgets e pode ser incorporado em um site.
Técnicas avançadasO registro "Unknown Queries" (Consultas desconhecidas) é visualizado no painel Monitoring (Monitoramento) para reabastecer continuamente a base de conhecimento, e o "Escalation Template" (Modelo de escalonamento) pré-construído é usado para automatizar a transição para o trabalho manual em problemas complexos.
Essa resposta foi extraída do artigoLamatic.ai: uma plataforma hospedada para criar e implantar rapidamente inteligências de IAO
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