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解決方案

通過 Amazon Bedrock 調(diào)用大語言模型，Shulex 旗下 Shulex VOC 和 Shulex 智能客服兩條產(chǎn)品線對應的一系列以“Bot”命名的 AI 工具，得以快速完成開發(fā)，并借助大語言模型強化能力，實現(xiàn)商業(yè)分析、用戶問題自動應答等功能。

1.通過 Amazon Bedrock 調(diào)用 Claude 模型，長達 200k Tokens 分析能力，讓 Analysis Bot 結論更可靠。

針對商品的標簽，Analysis Bot 能分析用戶留言、評論、社交媒體發(fā)言等多渠道信息，分析該標簽背后的原因，從而制定商業(yè)策略。憑借 Claude 模型支持最長 200k 的 Tokens 分析，標簽推理不僅能夠支持一次性輸入更多內(nèi)容、進行更為高效的分析，內(nèi)容之間的關聯(lián)性也因此更為緊密，使得標簽推理的結論更有說服力。此外，Shulex 正在將 Claude 3 的強大能力應用在商業(yè)分析級別的報告中，為企業(yè)在用戶畫像洞察、產(chǎn)品規(guī)劃與選品、品質(zhì)口碑與提升、爆款銷售轉(zhuǎn)化上提供可量化依據(jù)。

2.低“幻覺”、高知識召回精度，助力 AI Bot 實現(xiàn)更佳用戶體驗。

AI Bot 是 Shulex 智能客服中用于直接與海外用戶溝通、問答的工具，支持 10 種不同語言的郵件和聊天服務，且能 24 小時在線，1 分鐘內(nèi)及時回復客戶問題。為服務好海外客戶，Shulex 為 AI Bot 設計了 “構建框架 - 應用框架 - 強化框架” 三個階段，而 Amazon Bedrock 上的 Claude 模型，貫穿于這三個步驟之中，起到了關鍵作用。

首先，由于每一位客戶的經(jīng)營領域都不一樣，智能客服需要針對海外客戶的經(jīng)營領域，利用 RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）技術在構建的框架內(nèi)回答問題。第二步是運用 RAG 技術進行自然語言提問，并給出回答：識別用戶問題中的關鍵詞，確認用戶意圖，然后根據(jù)意圖進行知識召回。第三步也是最重要的一步，則是對現(xiàn)有知識庫中的內(nèi)容進行基于相關度、召回準確率的排序，同時匹配用戶的強、弱需求，從而提升回答的準確性，并不斷強化 RAG 技術的應用效果。

3.借助 Agent 編排能力，擴展 Task Bot 服務范圍。使用 Amazon Bedrock Agent 功能，Shulex 能幫助海外客戶輕松創(chuàng)建和部署完全托管的 Agent。通過調(diào)用 Agent API，復雜的任務如計劃編排、業(yè)務 API 動態(tài)調(diào)用、知識庫查詢，可以被拆分成多個子任務并進行優(yōu)先級設定、排序和調(diào)度，確保任務的順利完成。