Visão geral da solução
O Reflex LLM Examples oferece a funcionalidade de agente de IA que faz interface perfeita com o sistema de atendimento ao cliente de uma organização para obter maior eficiência de resposta em três etapas:
- Preparação da implantaçãoPrimeiro, clone o projeto
git clone https://github.com/reflex-dev/reflex-llm-examples.gitDepois de instalar as dependências do Python, concentre-se em modificar o arquivoai_agent.pyacertou em cheioconfig.yamlpapéis - Configuração de capacidadesDefina os seguintes parâmetros-chave no arquivo de configuração:
- Seleção de cenários de diálogo (pré-vendas/pós-vendas/reclamações)
- Caminho da base de conhecimento para a documentação de produtos empresariais
- Limite de velocidade de resposta definido como ≤3 segundos
- solução integradaAcoplamento: Dois tipos de acoplamento são fornecidos:
- Integração com sistemas corporativos existentes por meio de APIs REST
- Use a interface em tempo real WebSocket integrada do projeto
É especialmente recomendado trabalhar com o recurso Retrieval Augmentation Generation (RAG), que usa o documento de perguntas frequentes do atendimento ao cliente como fonte de recuperação e pode melhorar a precisão da resposta em mais de 40%.
Essa resposta foi extraída do artigoExemplos do Reflex LLM: uma coleção de aplicativos de IA que demonstram a aplicação prática de grandes modelos de linguagemO
