通过 QnABot 一款生成式 AI 聊天机器人，带给您的客户卓越的对话体验 机器学习博客

使用 QnABot 提升客户互动体验的生成式 AI 聊天机器人

由 Ajay Swamy 和 Abhishek Patil 于2024年8月15日发表在 Amazon Bedrock、生成式 AI 永久连结 评论区 分享

主要收获

随著生成式人工智慧AI的兴起，企业拥有了改变客户体验的独特机会。许多企业希望透过自助服务和互动式聊天机器人来自动化常见的交易问题，并提升客户满意度。客户可以随时提问，并获得由生成式 AI 提供的准确回答。

在此文中，我们将探讨如何使用 QnABot 在 AWS 上部署一个功能完整的聊天机器人，并为客户提供类似人类的对话体验。

解决方案概述

QnABot on AWS 是一个针对企业的解决方案，可以启用多渠道、多语言的聊天机器人，并具备自然语言理解NLU能力，以改善终端客户的体验。QnABot 提供一个灵活的分层对话界面，让企业能在客户所在的地方提供准确的回应。某些回应需要准确如健康护理或资本市场等受监管行业，而有些则需从大量的数据源中检索并引用，还有一些需要根据语境即时生成。通过 QnABot，企业可实现上述需求，并使用 AWS CloudFormation 模版进行无需编码的简便部署。该解决方案具扩展性，并利用 AWS 的 AI 和机器学习 (ML) 服务，支持语音、网页和文本 (SMS) 等多个渠道。

QnABot can access multiple foundational models (FMs) through Amazon Bedrock allowing for the creation of conversational interfaces that cater to your customers language preferences and ensuring response accuracy based on user intent。您现在可以访问市场领先的 AI 企业提供的多种大型语言模型 (LLMs) ，这些模型包括 Amazon Titan、Anthropic Claude 3、Cohere Command、Meta Llama 3、Mistal AI 大型模型等。同时，Amazon Bedrock 的知识库的原生集成使您能够通过现成的 数据源连接器 从数据源中检索特定而相关的信息，并自动转换为存储在您选择的向量数据库中的文本嵌入。这样，您可以检索到公司特定的信息并进行来源标注如引用，以提高透明度并减少错误回答的概率。最后，如果您希望避免与大型数据源进行自定义集成，则可直接上传文档并支持多轮对话。借助提示工程、管理式 RAG 工作流和多 FMs 的访问权限，您可以为客户提供丰富、类似人类代理的体验以及精确的答案。

部署 QnABot 解决方案会在 AWS Cloud 中建立以下环境。

先决条件

开始之前，您需要具备以下资源：

生成式 AI 功能介绍

在接下来的部分中，我们将探讨 QnABot 一些生成式 AI 的功能，包括使用 LLM 的语义问题匹配、文本生成、查询模糊化等。这些功能共同工作，使 QnABot 能够提高答复的准确性，并增强用户的对话体验。通过这样的整合，QnABot 可以为企业提供一个高效、灵活、并且用户友好的解决方案。

结论

在当今快速变化的世界中，客户期望企业能提供快速和高效的服务。但当查询量超过可用的人力资源时，提供出色的客户体验会面临巨大的挑战。各种规模的企业都可以利用 QnABot 结合内建的 Amazon Bedrock 应用来访问众多市场领先的基础模型，提供专业的查询需求以降低错误回答的比例，并为客户提供友好的 AI 互动体验。现在就开始使用 QnABot on AWS 来提升客户互动体验吧！