QnABot auf AWS (eine AWS-Lösung) bietet jetzt Zugriff auf die Amazon Bedrock-Grundmodelle (FMs) und Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock, einen vollständig verwalteten Retrieval-Augmented-Generation (RAG) -Workflow. Mit QnABot können Sie Kontextinformationen aus Ihren privaten Datenquellen bereitstellen, die zur Erstellung reicher, kontextbezogener, konversationsorientierter Erlebnisse verwendet werden können. Unternehmen mit Kontaktcenter-Operationen möchten die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie selbstbedienende, interaktive Chatbots mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLU) anbieten.
Generative künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen einzigartige Möglichkeiten zur digitalen Transformation von Kundenerfahrungen. In diesem Beitrag wird erläutert, wie Sie QnABot auf AWS verwenden können, um einen voll funktionsfähigen Chatbot zu implementieren, der mit anderen AWS-Diensten integriert ist, um Ihre Kunden mit menschenähnlichen, konversationsorientierten Erlebnissen zu begeistern. QnABot bietet Zugriff auf mehrere FMs über Amazon Bedrock, sodass Sie konversationsgestützte Schnittstellen basierend auf den Sprachbedürfnissen, der Fragekomplexität und der Genauigkeit der Antworten Ihrer Kunden erstellen können.
Die Bereitstellung der QnABot-Lösung erfolgt in der AWS-Cloud und bietet Funktionalitäten wie semantische Frageabstimmung mithilfe von Embeddings-Langmodellen und Textgenerierung zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Durch Konfiguration von Amazon Bedrock können mehrsprachige und präzise Antworten auf Benutzeranfragen bereitgestellt werden. Die Lösung kann von Unternehmen genutzt werden, um den Self-Service-Kanal zu optimieren, wiederholte Fragen zu automatisieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.