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面向客服团队, 提高客服回复效率。
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AI自动回复 - 通过定制Zendesk app扩展客服工作台, 打通Amazon Bedrock知识库, 客户在打开Ticket的时候自动生成回复, 客服审阅并采用AI回复。
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AI质检 - 针对已经完结的Ticket, 自动阅读内容并按照既定规则给客服回复评分, 提供多维度的评分分析。
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App基于提供翻译入口, 帮助客服人员理解来自非母语地区的咨询和内容回复。
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提供反馈机制, 客服人员选择use it 或者 need improve, 为知识库优化提供经验数据。
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快速通过Amazon Bedrock Knowledge base提供知识库能力, 无预付费, 启用成本低。
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采用Amazon Bedrock内置Embedding模型, 支持日语、英语客服市场。
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基于Knowledge base的metadata filter能力, 提供基于ticket brand等label的准确召回过滤。
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采用Claude 3 Sonnet智能识别咨询意图, 为不同渠道(邮件、Chat等)提供预设回复格式和基于意图的不同回复。
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Claude3支持多语言理解能力（MGSM），为面向日语、德语、英语等不同市场的客服提供统一的AI能力。
开箱即用、端到端托管的RAG工作流
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根据提供的意图分类, 使用Claude 3识别客户咨询意图(售前、售后、复购、换货等)
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基于Amazon Bedrock知识库提供基础回复
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根据意图匹配定制的rewrite prompt, 提供不同语气、格式的回复.
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记录客服是否采纳AI回复以及未采纳的具体原因, 反馈分析, 提高文档质量
针对已经完结的咨询工单, 自动读取完整对话记录, 区分角色并使用Claude 3对客服的表现从多个维度进行打分
使用metadata https://developer.zendesk.com/documentation/apps/getting-started/setting-up-new-apps/
Knowledge Bases for Amazon Bedrock - 完全托管支持的端到端RAG
Amazon Bedrock 知识库支持元数据过滤以提高检索准确性
Amazon Text Embeddings V2, 一款轻量级、高效的模型，非常适合不同维度的高准确度检索任务
- https://developer.zendesk.com/
- https://github.com/zendesk/zendesk_apps_tools
- https://webpack.github.io
- https://developer.zendesk.com/documentation/apps/build-an-app/using-react-in-a-support-app/
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