Transformando sua documentação em respostas inteligentes

A crise de suporte às duas da manhã imagem é a seguinte: São 2 da manhã de sexta à noite e seu telefone vibra com uma notificação urgente de folga. Um cliente de alto valor está preso a um problema crítico que está bloqueando todo o seu fluxo de trabalho. Sua equipe de suporte não estará online por mais seis horas, mas em algum lugar em seu stowling e 500 pagamentos Library Library Lies Lies exato Solução A solução exata. Parece familiar? Você não está sozinho. Isso ocorre milhares de vezes diariamente em empresas em todo o mundo, destacando um problema fundamental com o suporte tradicional do cliente: as informações corretas existem, mas achando que parece procurar uma agulha em um palheiro digital. E se a sua documentação pudesse ser mais do que pesquisável – o que se fosse genuinamente inteligente? Um sistema que entende as perguntas do cliente em linguagem natural e fornece respostas precisas e contextuais instantaneamente? Bem -vindo ao mundo da geração (RAG) para suporte ao cliente. O que é RAG e por que é perfeito para a geração de recuperação de suporte ao cliente não é apenas mais uma palavra da moda no ciclo de hype da IA ​​- é uma mudança de paradigma que transforma a documentação estática em bases de conhecimento dinâmicas e de conversação. Pense em Rag como dando à sua documentação um cérebro e uma voz. Veja como funciona: quando um cliente pergunta “Por que meu pagamento está falhando?”, A pesquisa de palavras -chave tradicional pode retornar dezenas de artigos sobre pagamentos, cobrança, erros e solução de problemas – forçando o cliente a reproduzir o detetive. A beleza do RAG está em seu processo de três etapas: recuperar informações relevantes da sua documentação, aumentar um modelo de idioma grande com esse contexto e gerar uma resposta natural e útil. É como ter seu melhor agente de suporte online 24/7, com um recall perfeito de cada documentação que você já escreveu. Visão geral da arquitetura O pipeline RAG consiste em cinco componentes -chave: ingestão de documentos – processe seus documentos de suporte no banco de dados de vetores de blocos pesquisáveis ​​- armazene o documento incorporado para o processamento de consultas de pesquisa semântica – compreenda as perguntas do cliente em respostas de linguagem natural como o seu suporte de suporte a um sistema de suporte a um sistema de suporte a um sistema de suporte a um sistema de suporte a um sistema de suporte, o suporte de contexto recuperado. Importar o sistema operacional de Langchain.document_loaders importar não estruturados FILELOADER DO LANGCHAIN.TEXT_SPLITTER IMPORT RURURSIVECHARACTERTEXTSPLITTER DEF LOAD_SUPPORT_DOCS (DOCS_PATH): “” Carregue a documentação de suporte ao cliente de vários formatos de arquivo “” “” “” ” []
para o nome do arquivo em os.listdir (docs_path): se filename.endswith ((‘. md’, ‘.txt’, ‘.pdf’, ‘.docx’)): carregador = unstructurefileFilelOader (f “{docs_path}/{filename}”)). chunk_size = 1000, chunk_overlap = 200): “” “” dividiu documentos em blocos gerenciáveis ​​e pesquisáveis ​​”” “text_splitter = recursiveCharacterTextsplitter (chunk_size = chunk_size, chunk_overlap = chunk_overlap, separadores =[“\n\n”, “\n”, “.”, ” “]
) return text_splitter.split_documents(documents) Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Step 2: Create the Knowledge Vector Store from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma def create_vector_store(chunks): “””Transform document chunks into searchable vector embeddings””” embeddings = OpenAIEmbeddings() VectorStore = Chroma.From_Documents (documentos = pedaços, incorporação = incorporação, persist_directory = “./ support_vectordb”) retorna vetemtore, digite o modo de tela completo de saída de tela completa. def create_support_bot (VectorStore): api_key = os.getenv (“OpenAI_API_KEY”) se não for API_KEY: Raise ValueError (“OpenI_API_KEY não encontrado em variáveis ​​de ambiente. Prompt_Template = “” “Você é um Assistente de Suporte ao Cliente amigável e conhecedor. Use a documentação fornecida para responder à pergunta do cliente com precisão e útil. Se você não conseguir encontrar uma resposta completa no contexto, digamos tão honestamente e sugerir seu suporte humano. modelo = prompt_template.strip (), input_variables =[“context”, “question”]
) llm = OpenAI(api_key=api_key, temperature=0.2) qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm=llm, chain_type=”stuff”, retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={“k”: 4}), chain_type_kwargs={“prompt”: Prompt}) Retorne QA_CHAIN ​​Digite Modo FullScreen Modo Modo de tela cheia O código que você acabou de ver implementar um pipeline de geração de ut -up de recuperação básica (RAG) para suporte ao cliente. Segue -se uma estrutura clara e modular para que cada etapa possa ser testada, melhorada ou trocada de forma independente: preparação de documentos – carregue sua documentação de vários formatos e divida -o em pedaços gerenciáveis ​​e de preservação de contexto. Criação da loja de vetores – converta cada pedaço em uma incorporação semântica e armazene -a em um banco de dados vetorial para recuperação relevante e rápida e rápida. Suporte Bot Assembly – Use a recuperação de Langchain para: recuperar – Encontre os pedaços mais relevantes do banco de dados do vetor usando a pesquisa semântica. AUMENTO – Alimente esses pedaços em um grande modelo de linguagem (LLM) como material de referência. Gere – produza uma resposta natural e útil que aborda diretamente a pergunta do cliente. Dicas de otimização de desempenho Smart Chunking – Documentos divididos em limites naturais para melhor contexto. INCLIMENTAS ESPECÍFICAS DO DOMAIN – TOURO -TUNE PARA ENCERRAR SEU TERMINOLOGIA. Cache inteligente – use Redis para consultas comuns para reduzir a latência e os custos. Pesquisa híbrida – Combine a pesquisa semântica com a correspondência exata de palavras -chave. Pronto para transformar seu apoio? O RAG muda o suporte ao cliente do reativo para o proativo. Ao tornar a documentação conversacional e instantaneamente acessível, você não está apenas resolvendo a crise das 2h – você está criando uma experiência de suporte excepcional.

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