业务问题
客户已经学会一上来就打“人工”
上一代聊天机器人教会了人们：助手是横在自己与真正能帮忙的人之间的障碍。这个名声是它自己挣来的：看不到账户、无法采取行动、不肯承认不懂，也不肯转人工。换掉底层模型解决不了其中任何一条。一个凭空编出退款政策的助手，比它取代的决策树更糟，因为现在它还很自信。
我们做什么
先界定职责范围，再把它守住
我们先确定助手可以处理什么、必须转交什么，然后按让这条边界在压力下依然成立的方式来构建。答案以您已发布的内容为依据并加以引用。当助手需要账户上下文时，它在客户自身权限范围内读取您的系统。转人工时会带上完整对话与检索到的上下文，接手的人不必从零开始。每次对话都会记录，并抽样复核。
对话式人工智能
能力
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客户人工智能助手
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员工助手
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人工智能支持助手
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企业对话
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人工智能服务台
常见应用场景
常见应用场景
- 端到端解决常规客户咨询，凡超出既定职责范围的一律上转。
- 给客服人员一个助手，依据文档与账户历史起草回复。
- 处理内部服务台关于权限、设备与制度的请求。
- 对来访咨询做资质判定，并在上下文已收集妥当的情况下分派。
我们如何交付
我们如何交付
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定形
把需求转化为规格：谁在使用、什么算正确答案、由谁拍板。
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接入依据
连接到承载答案的内容与系统，并尊重既有权限设置。
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评测
在任何外部人员看到之前，用取自您自身案例的标注数据集打分。
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上线与运营
分阶段发布，配合监控、成本控制与守住质量的回归测试套件。
技术
技术
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- pgvector
- Elasticsearch
- Microsoft 365
- SharePoint
- Confluence
- Salesforce
安全与治理
安全与治理
答案以您自己的内容为依据并附带引证，读者因此可以核对。检索会遵守源系统上已经设定的权限，也就是说用户绝不会通过应用看到自己本来看不到的内容。提示词、检索到的上下文与响应都会记录以备审计，评测持续进行，而不是上线时做一次就算。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们先设计转交
多数对话式项目把转人工当成失败状态，放到最后才设计。我们把它当成一项功能，最先设计，因为一个自信的错误答案，代价高过一次坦诚的转接。往往正是这一个决定，区分了客户勉强接受的助手和客户绕着走的助手。
部分客户
常见问题