LLM Агент с базой знаний

Клиент обратился к нашей компании с запросом на разработку персонализированной системы искусственного интеллекта, которая могла бы автоматизировать общение с клиентами и обеспечить точность предоставляемой информации.

Основная задача заключалась в создании интеллектуального агента с интеграцией глубокой языковой модели (LLM) и специализированной базы знаний. Эта база знаний должна была включать актуальную информацию о продуктах, услугах и процедурах компании, позволяя агенту обосновывать свои ответы проверенными фактами и избегать неточностей в данных.

Основные задачи проекта включали:

1. Разработка и интеграция LLM-агента: Создание интеллектуального агента на базе языковой модели, способного воспринимать и анализировать запросы пользователей, предоставляя релевантные и точные ответы.

2. Создание базы знаний: Формирование и настройка базы знаний, содержащей проверенную и актуальную информацию о продуктах, услугах и процедурах компании. Это позволит агенту опираться на достоверные данные и минимизировать риск ошибок и дезинформации.

3. Интеграция с продуктовыми базами данных: Обеспечение агента доступом к внутренним базам данных компании для возможности проверки наличия товаров, их характеристик и текущих предложений. Это позволит агенту предоставлять актуальную информацию о наличии и статусе товаров.

4. Механизм приглашения оператора: Разработка функционала для привлечения оператора в чат, если запрос пользователя выходит за рамки возможностей агента. Это включает передачу контекста и всей необходимой информации оператору для продолжения общения без потери данных.

5. Тестирование и отладка: Проведение тщательного тестирования системы для выявления и устранения возможных ошибок, оптимизация работы агента и базы знаний, а также обеспечение высокой степени надежности и точности предоставляемых данных.

Реализация этих задач принесла бы клиенту следующие желаемые результаты:

- Повышение эффективности обслуживания: Быстрые и точные ответы на запросы клиентов, что повышает их удовлетворенность и лояльность.

- Уменьшение нагрузки на персонал: Освобождение сотрудников от рутинных задач, позволяя им фокусироваться на более важных аспектах работы.

- Точность и актуальность данных: Обеспечение достоверной информации о продуктах и услугах, сокращение ошибок и дезинформации.

- Экономия ресурсов: Снижение операционных затрат за счет автоматизации процессов и улучшенного управления данными.

- Гибкость и масштабируемость системы: Легкая адаптация к изменяющимся бизнес-потребностям и рыночным условиям, обеспечивая устойчивый рост и развитие.

Реализация такой системы создает сильную основу для более глубокой и продуктивной взаимосвязи с клиентами.

Проектирование системы

Проектирование системы — это критически важный этап, на котором закладываются основы для успешной реализации и функционирования интеллектуального агента. В этом разделе рассматриваются ключевые аспекты архитектуры системы, включая взаимодействие между компонентами, дизайн пользовательского интерфейса, а также стратегии обеспечения безопасности.

Архитектура системы

Архитектура системы должна быть спроектирована таким образом, чтобы обеспечить эффективное и надежное взаимодействие между LLM-агентом, базой знаний, и продуктовыми базами данных. Ключевые компоненты системы включают:

1. LLM-агент: Ядро системы, предназначенное для обработки запросов пользователей и генерации ответов на основе модели и интегрированных данных.

2. База знаний: Структурированное хранилище данных, которое предоставляет актуальную и проверенную информацию, необходимую агенту для поддержки его ответов.

3. Интерфейс для взаимодействия с базами данных: Механизмы для запроса информации из внутренних и внешних источников данных, обеспечивающие актуальность информации о продуктах и услугах.

4. Модуль внешнего взаимодействия: Система уведомлений и передачи сессии чата живому оператору при необходимости, с возможностью передачи всей контекстной информации.

Дополнительно, агенту предоставлены инструменты для автономного принятия решений о наиболее подходящих действиях в зависимости от контекста запроса. Это позволяет агенту не только реагировать на запросы, но и активно управлять взаимодействием, выбирая, когда обращаться к базе знаний, запросить данные из продуктовой базы или инициировать переход к живому оператору. Эта функциональность значительно повышает гибкость и адаптивность системы, делая ее более умной и предсказуемой в ответах.

Завершение проекта можно считать успешным – поставленные задачи были решены. Агент отвечает более чем на 70% запросов от новых клиентов компании. Основные достижения включают:

1. Улучшение обслуживания клиентов: Система обеспечила более быстрые и точные ответы на запросы клиентов, что значительно улучшило их удовлетворенность и лояльность.

2. Оптимизация операционных затрат: Автоматизация рутинных задач позволила значительно сократить человеческие ресурсы на первичное общение с клиентами, снизив тем самым операционные затраты.

3. Повышение адаптивности и масштабируемости: Благодаря гибкой архитектуре и модульной конструкции системы, она легко адаптируется к изменениям бизнес-требований и масштабируется в соответствии с растущими потребностями компании.

Если вашему бизнесу необходима интеграция интеллектуального агента для автоматизации общения с клиентами или другие решения на базе искусственного интеллекта, мы готовы предложить свои услуги. Наш опыт в аналитике, проектировании и разработке комплексных систем может стать ключевым ресурсом для вашего проекта. Мы с радостью поможем вам оптимизировать внутренние процессы и улучшить взаимодействие с вашими клиентами, повысив тем самым уровень их удовлетворенности и лояльности.