Ceci est une soumission pour le Agentic Postgres Challenge avec Tiger Data
J'ai récemment discuté avec un ami qui travaille dans une entreprise de commerce électronique et il se plaignait du fait que son entreprise dépensait une fortune pour une application de service client IA, pour ensuite constater une augmentation des plaintes des utilisateurs.
Je lui ai demandé ce qui se passait et il m'a montré une vraie conversation :
Utilisateur : « Je souhaite retourner cet ordinateur portable. De plus, je voulais demander : comment fonctionne la garantie si je l'échange contre un nouveau ? »
Service client AI : "D'accord, je peux traiter le retour pour vous. Veuillez fournir votre numéro de commande."
Utilisateur : "??? Qu'en est-il de ma question sur la garantie ?"
Service client AI : « Désolé, comment puis-je vous aider ? »
C'est ici que se situe le problèmebasé sur un routeurL’IA conversationnelle achemine les messages vers des agents possédant des sujets et des tâches spécifiques.
Ils échouent intrinsèquement dans une conversation naturelle et libre – non pas à cause de détails d’implémentation que vous pouvez corriger, mais à cause de contraintes architecturales fondamentales.
Dans cet article, nous allons construire une IA conversationnelle surParlantpour gérer les dialogues de forme libre.
Parlant est un moteur d'alignement d'IA spécialement conçu pour les conversations naturelles avec les clients.
Pour gérer les dialogues de forme libre, Parlant introduit leCorrespondance dynamique des lignes directricesmécanisme qui demande à vos systèmes d’évaluer toutes les directives et de charger uniquement celles qui sont pertinentes pour chaque tour de conversation.
# Approche Parlant - pas de routage, juste des directives conditionnelles attendent agent.crea...
[Courte citation de 8% de l'article original]