יישומי בינה מלאכותית וידע

בינה שיחתית

ההבדל בין עוזר מועיל למטרד יקר הוא התחום. אנחנו בונים עוזרים עם סמכות מוגדרת, תשובות מעוגנות ומסירה נקייה לאדם ברגע שהשיחה יוצאת מהתחום.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם שירותים

האתגר העסקי

הלקוחות למדו להקליד 'נציג' מיד

דור של צ'טבוטים לימד אנשים שהעוזר הוא מכשול בינם לבין מי שיכול לעזור. המוניטין הזה הושג ביושר: בוטים שלא ראו את החשבון, לא יכלו לפעול, לא הודו שאינם יודעים ולא הסלימו. החלפת המודל שמתחת אינה מתקנת דבר מזה. עוזר שממציא מדיניות החזרים גרוע מעץ ההחלטות שהחליף, כי עכשיו הוא גם בטוח בעצמו.

מה אנחנו עושים

הגדירו את התחום ואכפו אותו

אנחנו מתחילים בהחלטה מה העוזר רשאי לטפל בו ומה עליו למסור, ואז בונים כך שהגבול יחזיק תחת לחץ. התשובות מעוגנות בתוכן שפרסמתם ומצטטות אותו. במקום שהעוזר זקוק להקשר החשבון, הוא קורא מהמערכות שלכם תחת ההרשאות של הלקוח עצמו. ההסלמה נושאת את כל השיחה ואת ההקשר שאוחזר, כדי שמי שמקבל אותה לא יתחיל מאפס. כל שיחה נרשמת ונדגמת לבדיקה.

בינה שיחתית

יכולות

עוזרים ללקוחות
עוזרים לעובדים
עוזרי תמיכה
צ'אט ארגוני
מוקדי שירות

מקרי שימוש נפוצים

פתרון פניות לקוח שגרתיות מקצה לקצה, עם הסלמת כל מה שמחוץ לתחום המוגדר.
מתן עוזר לנציגי התמיכה שמנסח את התשובה מהתיעוד ומהיסטוריית החשבון.
טיפול בפניות פנימיות על גישה, ציוד ושאלות נהלים.
סינון פניות נכנסות וניתובן כשההקשר כבר נאסף.

איך אנחנו מספקים

עיצוב

הפיכת הבקשה למפרט: מי משתמש, מהי תשובה נכונה, מי מחליט.
עיגון

חיבור לתוכן ולמערכות שמחזיקות את התשובות, תוך כיבוד ההרשאות הקיימות.
הערכה

ניקוד מול מערך מתויג שנבנה מהמקרים שלכם, לפני שמישהו מבחוץ רואה זאת.
השקה ותפעול

שחרור מדורג עם ניטור, בקרת עלויות וערכת בדיקות רגרסיה ששומרת על האיכות.

טכנולוגיה

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

אבטחה וממשל

התשובות מעוגנות בתוכן שלכם ונושאות ציטוטים, כך שהקורא יכול לבדוק במקום להאמין. האחזור מכבד את ההרשאות שכבר הוגדרו במקור, כלומר משתמש לעולם לא יראה דרך היישום מה שלא היה רואה ישירות. ההנחיות, ההקשר שאוחזר והתשובות נרשמים לביקורת, וההערכה רצה באופן מתמשך ולא פעם אחת בהשקה.

מודלי שיתוף פעולה

פרויקט

אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.

צוות ייעודי

קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.

שירות מנוהל

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.

למה TeamExtension.ai

אנחנו מתכננים קודם את המסירה

רוב פרויקטי השיחה מתייחסים להסלמה כמצב כשל ומתכננים אותה אחרונה. אנחנו מתייחסים אליה כיכולת ומתכננים אותה ראשונה, כי תשובה שגויה בביטחון עולה יותר מהעברה כנה. ההחלטה הבודדת הזו היא בדרך כלל מה שמבדיל בין עוזר שהלקוחות סובלים לבין כזה שהם עוקפים.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

איך מונעים ממנו לתת תשובות שגויות על נהלים?

התשובות מגיעות מהתוכן שפרסמתם עם ציטוטים, לא מהידע הכללי של המודל. במקום שהתוכן אינו מכסה שאלה, העוזר אומר זאת ומציע מסירה במקום להסיק דרכו לתשובה.

האם הוא באמת יכול לעשות דברים, או רק לדבר?

הוא יכול לפעול היכן שתרשו, תחת ההרשאות של הלקוח עצמו ועם שערי אישור לכל דבר בעל השלכות. קריאה בלבד היא נקודת ההתחלה הרגילה, כשפעולות כתיבה נוספות אחרי שהדיוק הוכח.

איך נראית הסלמה?

כל השיחה, ההקשר שאוחזר והערכת העוזר עוברים לנציג, כך שהלקוח אינו חוזר על עצמו. טריגרי ההסלמה ניתנים להגדרה וכוללים בקשה מפורשת של הלקוח, ודאות נמוכה וכל נושא מחוץ לתחום.

איך נדע שהוא מתפקד?

שיעור פתרון, שיעור וסיבת הסלמה, שביעות רצון לקוח היכן שאתם כבר מודדים אותה, ובדיקה אנושית מדגמית של תמלילים. האיכות מנוטרת ברציפות, לא מאושרת פעם אחת.

באילו שפות הוא יכול לטפל?

באלה שהתוכן שלכם תומך בהן. תשובות מעוגנות מוגבלות לשפות שבהן קיים חומר המקור שלכם, ולכן ריבוי שפות הוא בדרך כלל שאלת תוכן לפני שהוא שאלת מודל.

יכולות קשורות

יישומי בינה מלאכותית וידע