RunLLM: Criação de um assistente de suporte técnico de IA empresarial

A RunLLM é uma plataforma de suporte de IA projetada para equipes técnicas focadas em fornecer soluções de suporte técnico rápidas e precisas. Ela gera respostas precisas por meio da análise de documentos, códigos e feedbacks de usuários para ajudar as empresas a reduzir a carga de trabalho de suporte e melhorar a experiência do cliente. Fundada por uma equipe de pesquisadores de IA da Universidade da Califórnia em Berkeley, a RunLLM combina gráficos de conhecimento e modelos de linguagem grandes (LLMs) personalizados para poder lidar com consultas complexas de usuários. Ele suporta vários métodos de implementação, como Slack, Zendesk e incorporação de sites, o que o torna adequado para empresas que precisam de suporte técnico eficiente. O RunLLM também aprende continuamente para otimizar sua base de conhecimento e reduzir os custos de suporte manual.

Lista de funções

• Geração de respostas precisasForneça respostas precisas com citações baseadas em documentação, código e feedback do usuário.
• Verificação e depuração de códigoAutomatize a execução e a validação do código, solucione problemas e forneça soluções.
• Implementação multiplataformaSuporte para incorporar assistentes de IA no Slack, Discord, Zendesk ou sites.
• Otimização da base de conhecimentoAnálise de consultas de usuários, identificação de documentos ausentes e sugestão de melhorias.
• suporte multimodalProcessamento de texto, imagens e capturas de tela carregadas pelo usuário para gerar respostas abrangentes.
• Aprendizagem em tempo realSuporte ao treinamento instantâneo para corrigir respostas incorretas e garantir que os erros não se repitam.
• conector de dadosIntegração de várias fontes de dados: integre várias fontes de dados e aprenda em profundidade sobre a documentação do produto e as interações do usuário.
• Insights e análisesFornecimento de modelagem de tópicos, sugestões de melhorias na documentação e resumos semanais de dados de suporte.

Usando a Ajuda

O RunLLM é uma poderosa plataforma de suporte de IA para equipes técnicas e usuários corporativos. Abaixo está um guia do usuário detalhado para ajudar os usuários a começar a trabalhar rapidamente e aproveitar ao máximo seus recursos.

Instalação e implementação

O RunLLM não requer instalação local complicada, ele é implantado na nuvem e os usuários podem começar a usá-lo simplesmente registrando uma conta no site oficial. Veja a seguir as etapas de implementação:

1. Registrar uma conta: Acesse https://www.runllm.com, clique no botão "Sign Up" e preencha seu endereço de e-mail, nome de usuário e senha. Certifique-se de que seu nome de usuário não seja usado para se passar por outra pessoa e que esteja em conformidade com a política de ID de usuário da RunLLM. Após o registro, você receberá um e-mail de confirmação. Clique no link para ativar sua conta.
2. Configuração de fontes de dadosRunLLM: depois de fazer login, acesse o painel do RunLLM. Na página Data Connectors (Conectores de dados), carregue a documentação do produto, as descrições da API ou os tíquetes de suporte; o RunLLM é compatível com vários formatos, como PDF, Markdown e arquivos de código. Os usuários precisam garantir que a documentação carregada esteja clara e completa para melhorar a precisão das respostas de IA.
3. Seleção da plataforma de implantaçãoNa guia Deployments (Implantações) do painel, selecione o método de implantação. Por exemplo:
   • Integração com o SlackO RunLLM gera um Slackbot que responde automaticamente a problemas na comunidade ou no canal de suporte.
   • Incorporação de sitesA RunLLM fornecerá um código JavaScript que você poderá copiar no HTML do seu site para incorporar o widget de bate-papo. A RunLLM fornecerá um código JavaScript que pode ser copiado no HTML do site para incorporar o widget de bate-papo. Os usuários podem personalizar o local do widget (por exemplo, canto inferior direito) e as teclas de atalho (por exemploMod+j).
   • Zendesk ou outras plataformasSelecione Zendesk e insira a chave de API relevante para concluir a autorização.
4. Implantação de testesTeste o assistente de IA na plataforma de destino (por exemplo, Slack ou site) depois de implantado. Insira uma pergunta simples, como "Como faço para configurar uma chave de API?" e verifique a precisão da resposta.

Operação da função principal

A funcionalidade principal do RunLLM gira em torno do suporte técnico e do gerenciamento de conhecimento. Abaixo está o fluxo de operação detalhado das principais funções:

1. geração de respostas precisas

O RunLLM gera respostas com citações por meio da análise de documentos e códigos carregados. Os usuários digitam uma pergunta em um canal de suporte (por exemplo, Slack) ou no widget de bate-papo do site, e a IA examina a base de conhecimento, extrai informações relevantes e gera uma resposta. Por exemplo, digite "Como faço para depurar erros da Python FastAPI?" O RunLLM fornecerá etapas específicas e citará a documentação relevante. A resposta também incluirá uma descrição da fonte de dados para referência adicional.

• procedimento::
  • Insira perguntas no canal de suporte para garantir que elas sejam claras e específicas.
  • Verifique as respostas retornadas pela IA para obter links para os documentos citados.
  • Se a resposta for imprecisa, clique no botão "Train" (Treinar) para inserir a resposta correta, e a IA aprenderá imediatamente e atualizará sua base de conhecimento.

2. verificação e depuração de código

O RunLLM executa automaticamente o código e verifica sua correção, tornando-o adequado para lidar com problemas técnicos. Por exemplo, se um usuário perguntar "Por que meu componente React não está sendo renderizado?" A IA analisa o trecho de código, executa uma simulação, aponta possíveis erros e sugere correções.

• procedimento::
  • Anexe um trecho de código à pergunta usando a tag代码块Formato.
  • A IA retorna os resultados da análise com a causa do erro e o código para corrigi-lo.
  • Os usuários podem copiar o código sugerido, testá-lo e, em seguida, dar feedback sobre os resultados para otimizar ainda mais o modelo de IA.

3. implementação multiplataforma

O RunLLM oferece suporte à implementação flexível, e os usuários podem escolher a plataforma de acordo com suas necessidades. A seguir, um exemplo de incorporação de site:

• procedimento::
  • No painel do RunLLM, vá para a página "Config" e selecione "Web Widget".
  • Copie o código fornecido:

    <script src="https://widget.runllm.com" runllm-assistant-id="1" async></script>
    

  • Cole o código no HTML do site<head>Tagged in.
  • Personalize os parâmetros do widget, por exemplo, definarunllm-position="BOTTOM_RIGHT"Ajuste a posição ourunllm-keyboard-shortcut="Mod+j"Ativar atalhos.
  • Salve e atualize o site para verificar se o widget de bate-papo é exibido. Os usuários podem fazer perguntas por meio do widget e a IA responderá em tempo real.

4. otimização da base de conhecimento

O RunLLM pode analisar as consultas dos usuários e identificar o conteúdo ausente nos documentos. Por exemplo, se um usuário perguntar frequentemente sobre um recurso, a IA sugerirá documentação adicional. Os usuários podem visualizar as sugestões na página "Insights" do painel.

• procedimento::
  • Verifique regularmente a página Insights para ver um mapa gerado por IA de pontos de acesso problemáticos.
  • Atualize a documentação conforme sugerido e faça o upload novamente para o RunLLM.
  • Teste a eficácia do novo documento para garantir que as respostas da IA sejam mais precisas.

5. suporte multimodal

O RunLLM suporta o processamento de imagens e capturas de tela. Por exemplo, se um usuário carregar uma captura de tela de um log de erros, a IA analisará o conteúdo da imagem e gerará uma solução em conjunto com a documentação.

• procedimento::
  • Clique no botão "Upload" no widget de bate-papo e selecione o arquivo de captura de tela.
  • Insira uma pergunta relevante e a IA sintetizará a imagem e o texto.
  • Verifique a resposta para ter certeza de que ela resolve o problema.

advertência

• privacidade de dadosRunLLM: O RunLLM está em conformidade com a COPPA (Children's Online Privacy Protection Act) e não coleta informações pessoais de crianças com menos de 13 anos de idade. Os usuários são obrigados a garantir que os dados enviados não contenham informações confidenciais.
• serviço pagoAlguns dos recursos premium exigem uma assinatura e os pagamentos são processados pelo Stripe. Os usuários precisam fornecer um método de pagamento e visualizar os detalhes de cobrança no painel.
• Otimização contínuaRunLLM é atualizado regularmente, portanto, recomendamos seguir as notificações no site oficial ou assinar os e-mails para garantir que você esteja usando a versão mais recente.

cenário do aplicativo

1. Equipe de suporte técnico
   O RunLLM ajuda as equipes de suporte técnico a responder rapidamente às consultas dos usuários e a reduzir o tempo de processamento manual. Por exemplo, as equipes de desenvolvimento de API podem integrar o RunLLM ao Zendesk para responder automaticamente às perguntas frequentes, permitindo que os engenheiros se concentrem em tarefas complexas.
2. Gerenciamento de comunidades de código aberto
   Os projetos de código aberto podem implementar o RunLLM no Discord ou no Slack para responder rapidamente aos problemas da comunidade. Por exemplo, a comunidade SkyPilot usa o RunLLM para fornecer conselhos precisos sobre depuração de código e melhorar o envolvimento do usuário.
3. Suporte ao cliente corporativo
   As organizações podem incorporar o RunLLM em seu site oficial para fornecer orientação instantânea aos novos usuários. Por exemplo, a Arize reduziu o tempo de resolução de problemas do 50% e melhorou a taxa de retenção de clientes do 15% por meio da RunLLM.
4. Gestão do conhecimento interno
   As equipes internas podem usar o RunLLM para otimizar as pesquisas de documentação. Por exemplo, os engenheiros podem procurar a documentação da API por meio do Slackbot para obter respostas rapidamente e reduzir os custos de treinamento.

QA

1. Como o RunLLM garante a precisão das respostas?
   O RunLLM analisa documentos e códigos carregados para gerar respostas combinando gráficos de conhecimento e modelos personalizados de big language. Cada resposta vem com uma citação da fonte de dados para que os usuários possam verificar a precisão. Se uma resposta estiver incorreta, o usuário poderá treinar instantaneamente a IA para garantir que nenhum outro erro seja cometido.
2. É necessário ter conhecimento de programação para usar o RunLLM?
   Não é necessário.O RunLLM fornece um painel intuitivo e conectores de dados pré-criados, e os usuários comuns podem simplesmente carregar a documentação e selecionar uma plataforma de implementação. Para recursos avançados, como depuração de código, é recomendável ter conhecimentos básicos de programação para entender melhor as recomendações de IA.
3. Quais idiomas são compatíveis com o RunLLM?
   Atualmente, o RunLLM oferece suporte principalmente à documentação e à análise de código em inglês, mas pode lidar com consultas de usuários em outros idiomas, como o chinês. Os idiomas específicos suportados devem consultar a documentação mais recente no site oficial.
4. Como os dados privados são tratados?
   A RunLLM processa os dados de pagamento por meio do Stripe e adere a uma política de privacidade rigorosa. Os documentos e códigos carregados pelos usuários são usados apenas para gerar respostas e não são usados para nenhuma outra finalidade.