为企业创建智能支持 AI 代理
一.介绍
在当今的数字时代，企业需要快速准确地响应客户查询。智能支持代理可以帮助实现这一点。以下是根据提供的流程图创建智能支持代理的简单指南。
二.了解智能支持代理系统
流程图概述
流程图显示了一个系统，其中客户问题经过不同的步骤才能得到正确的答案。以下是每个部分的作用。
- **客户查询：**客户提交问题的地方。
- **查询分类：**系统将这些问题分类为“文档”、“网络”或“数据库”等类型。
- **根据查询标签选择代理：**根据类别，系统选择合适的代理来处理查询。
- **文档代理：**处理与文档相关的问题。
- **网站代理：**处理需要网站信息的问题。
- **数据库代理：**管理需要数据库数据的问题。
- **数据来源：**从文档、网站和数据库收集的信息。
- **LLM 模型总结：**使用大型语言模型 (LLM) 来总结信息并给出自然的反应。
实施智能支持代理
- 客户查询处理
- **技术：**聊天机器人或网络表单。
- **描述：**创建一个简单的界面，让客户可以提出问题。
- 查询分类
- **技术：**使用 Microsoft Copilot Studio 和 LangChain 构建不同组件的链，以准确对查询进行分类。
- 描述： Microsoft Copilot Studio 流程，LangChain 有助于链接各种机器学习模型和逻辑以正确对问题进行分类。
- 代理商选择
- 技术： LangChain、Microsoft Copilot Studio Skill 具有决策树或基于逻辑的路由功能。
- **描述：**使用预定义逻辑或基于人工智能的决策自动将问题发送给正确的代理。
- 文件代理
- 技术： Vaana AI 用于文档处理。
- 描述： Vaana AI 可以有效地从文档中提取和处理相关信息。
- 网站代理
- **技术：**像 BeautifulSoup 或 Scrapy 这样的网络抓取工具。
- **描述：**使用这些抓取工具从网站收集数据。
- 数据库代理
- 技术： SQL 或 NoSQL 数据库（例如 MySQL、MongoDB）。
- **描述：**安全地从内部数据库获取数据。
- 数据集成
- **技术：**数据仓库工具，如 Apache Hadoop 或 AWS Redshift。
- **描述：**将所有收集到的数据集中到一个地方，以方8便访问和处理。
- **LLM 模型总结
- 技术： Azure Open AI、Open AI、LLaMA 3 用于总结和自然反应。
- **描述：**使用 Azure Open AI、Open AI 和 LLaMA 3 创建摘要和对客户查询的自然响应。
智能支持代理的优势
- **提高效率：**自动化查询处理，减少响应时间和成本。
- **更好的客户体验：**快速准确的答案让客户满意。
- **可扩展性：**无需更多员工即可处理更多查询。
- **数据洞察：**提供有关客户行为和问题的宝贵洞察。
三.结论
创建智能支持代理可以极大地改善您的企业处理客户查询的方式。通过使用 Microsoft Copilot Studio、LangChain、Vaana AI 和 LLaMA 3、Azure Open AI 等技术，您可以构建一个系统，为客户的问题提供快速、准确和自然的响应。