Avec l’apparition de modèles de langue à grande échelle (LLM) comme GPT-3 et ChatGPT, Synology a cherché à améliorer l’efficacité de votre service au client intermédiaire IA. Lors de la mise en œuvre directe de ces modèles, l’entreprise a développé un système basé sur la technique de génération avec récupération augmentée (RAG). Cette méthode permet à l’entreprise d’utiliser sa propre base de données, en garantissant que les réponses aux clients soient précises, pertinentes et planifiées avec la politique interne.
« En intégrant RAG, nous pouvons offrir des réponses précises et utiles pour les consultations des clients, en maintenant de hautes normes de confidentialité et de sécurité. Cela nous permet de résoudre efficacement les consultations rutinaires de forme, en libérant notre équipe de support pour se concentrer sur les cas les plus complexes qui nécessitent une attention humaine», explique Steven Liang, directeur d’application d’IA Generativa chez Synology.
Fonctionnement du système IA de Synology
Le système de support basé sur le RAG de Synology suit un processus de quatre étapes conçu pour assurer la confidentialité des données et l’efficacité :
- Construction d’une base de données RAG complète: Le processus commence avec la création d’une base de données à partir des registres de service technique de la dernière année, qui passe par un processus de désidentification pour protéger la confidentialité des clients. Ainsi, les données sont segmentées et indexées pour faciliter votre récupération, avec des incrustaciones sémantiques qui optimisent les tâches.
Synology augmente l’efficacité du service client 20 fois avec une solution de support impulsée par IA
- Analyse des besoins du client: En recevant une sollicitude de support, l’IA anonymisera d’abord les données et évaluera ensuite l’intention du client. Si la sollicitude nécessite un support technique spécialisé ou un diagnostic à distance, le système dérive d’un consultant humain. Dans d’autres cas, l’IA détermine la meilleure réponse, en fournissant des informations ou en suggérant des étapes d’interaction supplémentaires avec le client.
- Récupération de données contextuelles pertinentes: Au milieu d’une recherche sémantique, les cas historiques supplémentaires pertinents pour construire une réponse précise. Synology est également plus pertinent pour vos résultats en fonction d’un modèle de reclassification, qui recalibre les résultats en fonction de votre similitude.
- Génération de réponses conformes à la politique, avec supervision: L’IA génère des réponses basées sur l’intention du client, les données obtenues et les directives de Synology. Vous effectuerez des vérifications supplémentaires pour garantir que aucune information sensible ne soit incluse. Si une révision humaine est requise, l’équipe d’assistance évalue la suggestion générée par l’IA avant de l’envoyer au client.
