Verbesserter Kundensupport with KI support in Echtzeit using by Cognita

About Cognita

Cognita is a multi-side open-source RAG framework, that is leading company in the areas Data Science, Machine Learning and Platform Engineering allows to develop and platform engineering skalable RAG-applications. Es verfügt über eine vollständig modulare, benutzerfreundliche und anpassungsfähige Architektur, die vollständige Sicherheit und Konformität gewährleistet. It is also provided with a user interface, that is simple power, to show different RAG configurations and see the results in real-time.

Introduction in the application fall

In einer Zeit, in der das Kundenerlebnis den Geschäftserfolg bestimmt, ist die Fähigkeit, zeitnahen und präzisen Support zu bieten, von ausschlaggebender Bedeutung. The Cognita-Framework by TrueFoundry allows the development of anspruchsvoller KI-Anwendungen in Echtzeit, die auf den Kundensupport zugeschnitten sind. Durch die Nutzung der modularen Open-Source-Characters von Cognita können Unternehmen ihre Supportsysteme verbessern, um einen erstklassigen Kundenservice zu bieten.

Welches Problem versuchen wir zu lösen?

Aktuelle Kundenbetreuungssysteme haben erhebliche Probleme, wenn es darum geht, die hohen Erwartungen der Kunden an schnelle und genaue Antworten zu erfüllen. Normale Support-Anfragen sind nicht in der Lage, große Mengen an Anfragen zu bearbeiten, konsistente Antworten zu gewährleisten und eine Verfügbarkeit rund um die Uhr zu gewährleisten. Diese Schwierigkeiten führen zu höheren Betriebskosten, geringerer Kundenzufriedenheit und Inefficienzen, was das Geschäftswachstum behindern kann.

Manueller oder automatisierter Kundensupport

In einem traditionellen manuellen Kundenbetreuungssystem sind menschliche Mitarbeiter dafür verantwortlich, jede Kundenanfrage einzeln zu beantworten. Bei diesem arbeitsintensiven Prozess müssen die Mitarbeiter umfangreiche Wissensdatenbanken, Dokumentationen und frühere Abfrageprotokolle durchsuchen, um genaue und relevante Informationen zu finden. The variability of the Human performance can to inconsistency by the response, which the quality of support strong by the expertise and the experience of the agent. Darüber hinaus erfordert die Aufrechterhaltung eines 24/7-Supportsystems einen beträchtlichen Personalaufwand, was Schichtwechsel erforderlich macht und zu höheren Betriebskosten führt. In Spitzenzeiten führt der manuelle Ansatz häufig zu Rückständen, längeren Antwortzeiten und Kundenunzufriedenheit.

This automated pipeline reduce not only the response times significantly, but provides also safe that each customer interaction with equal accuracy and reliability is. The Scalability of Cognita allows the system, a large number of requests to edit, as a practice choice for company that are connected with growth or change support requirements. Darüber hinaus entlastet diese Automatisierung der Mitarbeiter von täglichen Fragen, sodass sie sich auf kompliziertere Probleme konzentrieren können, wodurch die Gesamteffizienz und Effektivität des Support-Betriebs erhöht wird.

Solution

The conversion on a automatic system, based on the Cognita-Framework of TrueFoundry, allows the integration progress KI components to automatization of customer request. Insbesondere die Verwendung von Data Loader und Parser stellt sicher, dass ein umfassender und strukturierter Datensatz leicht verfügbar ist, aus dem das System lernen kann. Durch die Implementierung Einbetter, Textdaten werden in hochdimensionale Vektoren umgewandelt, was eine effiziente und genaue Ähnlichkeitssuche ermöglicht. Das Vector Databases support the fast access this embedded information and provide to sure performance in echtzeit. Wenn eine Anfrage eingeht, wird Abfrage-Controller orchestriert den Prozess und nutzt Ranks umrangieren um die relevantesten Antworten zu bewerten und zu priorisieren.

The implementation by Cognita for the customer support can be made this challenges as follows:

• Automatisierte Abfragebehandlung: Use the Embedder and Vector databases of Cognita, to take quickly relevant information and precise response on customer questions.
• Support in Echtzeit: Mithilfe des Moduls für die Neubewertung und die Abfrage von Controllern wird sichergestellt, dass die relevantesten und präzisesten Informationen bereitgestellt werden, was das Kundenerlebnis verbessert.
• Scalability: The modular design by Cognita allows a simple scale of the systems, to control the rising demand mengen, without the performance.

Composition by Cognita with trueFoundry

You can use Cognita local or with /without Truefoundry components. The use of Truefoundry components makes it but to test simple, different models and the system is available skalable. Cognita allows them to hosting several RAG systems with a app. Also, we are use TrueFoundry components, to create a first a little support bot only for the MacBook Pro, and then add several products and support for different languages, to scale.

When you set an cluster, added a storage integration and have an ML repo and an workspace, you can begin the bereitstellung einer Cognita-based RAG application with trueFoundry. Find more information to this unique facility hier. Einmal fertig:

• Navigiere zum Provisions Tab.
• Click on the + New Use klicken Sie oben rechts und wählen Sie Application Catalog. Select your workspace and the RAG application.
• Füllen Sie das Probestemplate aus
  • Give your provide a name
  • Add ML Repo
  • Sie können entweder eine bestehende Qdrant-DB hinzufügen oder eine neue erstellen

Der ist standardmäßig freigeben Branch is used for the provide (you find this option in View extended fields). Du kannst den Branchennamen und das Git-Repository bei Bedarf ändern.

Setze sicher, dass du die Hauptwahl erneut auswaehlen, da der SHA-Commit nicht automatisch aktualisiert wird.

• Clicket on Submit, and your application is provided.

Schritte zur Umsetzung

Insgesamt besteht die Architektur von Cognita aus mehreren Einheiten. We are been to work in the following implementation step with each individual of them.

• Data are loaded: The Cognita data loader are used to import customer support documents and historical request data from different sources as local directories or cloud storage. This can achieve through a new data source from the RAG end point, that is provided after the provision, as below displayed. Je nach Anfrage können hier mehrere Datenquellen hinzugefügt werden, um die Leistung des Modells zu verbessern. We begin that, first only a macbook manual and later added additional data. Sie finden den Link zu allen hochgeladenen Dokumenten hier.

• Parsen and Inbeds: Analysieren Sie die Dokumente in einem einheitlichen Format und erstellen Einbettungen mithilfe von vortrainierten Modellen, um die schnelle Auffindung relevanter Informationen zu erleichtern. A new collection of documents from a data source, that was added in previous step, can be used to parsen and einbetten. We try here, a multimodal application case, when we take a PDF, it convert in a image and it to pages, and each page is convert in pictures. Anschliessend erfolgt eine spezifische Analyse anhand von Eingabeaufträgen, bei denen die Erkenntnisse gesammelt und in der VectorDB gespeichert werden. If a question is specified, the question is through all stored knowledge. The page is abgerufen, the then be sent to response of the question to the vision model. Quick now Process The switch area is started, the collection is created, a new pod is created, the indicator job starts and the data are entered in the different arrants. Hinweis: Dies kann einige Minuten dauern.

• Bearbeitung von Abfragen: Sie implementieren den Abfrage-Controller, um eingehende Anfragen zu verarbeiten, potenzielle Antworten neu zu ordnen und die genauesten Antworten in Echtzeit bereitzustellen. We can use the example einfacher Lappen for simple parsen of text. Beim Umgehen mit PDF-Dokumenten ist jedoch ein multimodale Lappen is a better option, as it is the Vision model, current GPT-4, used to response questions in pdf format, which are analyse with the multimodal parser. Da wir einen multimodalen Parser verwenden, ist multimodale Lappen führt zu besseren ergebnissen.

• Continuous Improvement: Sie aktualisieren die Einbettungen und Ranking-Modelle kontinuierlich auf der Grundlage neuer Daten und Kundeninteraktionen, um die Genauigkeit und Effizienz des Systems zu verbessern. In der Dropdownliste können verschiedene Retriever verwendet werden, wie unten dargestellt. Darüber hinaus kann die Datenquelle neue Dokumente hinzugefügt werden, und der Indexierungsauftrag kann erneut ausgeführt werden, um das Modell zu verbessern. For complex user questions can z. B. ein Mehrfachabfrage + Renoutes Ranking + Ähnlichkeit Model can be used, which requires k in search_kwargs zum search a ähnlichkeitsa, und sterben Suchtyp can either ähnlichkeit or MMR or similarity_score_threshold. This works, when complex questions are divided in simple questions, relevant documents for each of them, they are new rated and a LLM sent. Dann werden die Ergebnisse gesammelt und bereitgestellt. We can play with the vorlage for input requests under the Retriever option, to receive full responses.

Accepted, you want scale the RAG application. In this case can we do this, by we add different data sources, that the software can take to different customer requests and a complete solution. We add more documents, including support documents for different macBooks, iPads, iPhones, AirPods and watchOS, when we add a new data source and they link with the collection. The RAG fungiert jetzt als umfassender KI-Kundenbetreuer für eine breite Palette von Apple-Produkten. Einige Dokumente sind auch in verschiedenen Sprachen verfügbar, um sie durch Hinzufügen mehrsprachiger Unterstützung weiter zu skalieren.

Example for a implementation

We are testing the model now, when we give him a complex question. The results are listed below.

In einem Test des Cognita-Frameworks beantwortete das Modell erfolgreich die Frage: „Was ist neu in iPadOS 17 und iOS 17 auf Englisch? Sie sprechen auf Französisch über die Akkus der AirPods Pro 2nd Gen“ und demonstrieren, dass die AirPods Pro in der Lage sind, komplexe, mehrsprachige Fragen zu beantworten. The model used the multimodale RAG-configuration to processing and synthese information from different documents. So wurde eine detaillierte Liste der neuen Funktionen in iPadOS 17 und iOS 17 bereitgestellt, wie z. B. verbesserte FaceTime-Funktionen und Verbesserungen in der Health-App. Darüber hinaus lieferte es präzise Informationen über die Akkus der zweiten Generation der AirPods Pro in französischer Sprache, die sich auf Sicherheit, Lebensdauer und Austauschverfahren beziehen. This test represents the ability of Cognita, advanced NLP and Vision models to integration and so precise, contextually related responses in several languages, and to improve the customer support by the request of information in time in high quality.

Leistungen

• Reduzierte Latenz und verbesserter Durchsatz: Durch den Einsatz fortschrittlicher Einbettungstechniken und effizienter Vektordatenbanken gewährleistet Cognita eine schnelle Abfrageverarbeitung und reduziert die Antwortzeiten auf Millisekunden. This is important for maintain the customer satisfaction in environments with high pressure.
• Adaptives Lernen und kontinuierliche Verbesserung: Durch die Integration von Feedback-Schleifen und die kontinuierliche Aktualisierung der Modelleinstellungen auf der Grundlage von Interaktionen in Echtzeit kann das System lernen und sich verbessern, wodurch die Fehlerraten reduziert und die Genauigkeit der Antworten im Lauf der Zeit verbessert werden.
• Resource Optimization and Cost Efficiency: Durch die Automatisierung der Anfragebearbeitung wird der Bedarf an Personal für umfangreiche Unterstützung erheblich reduziert, was zu erheblicher Kosteneinsparung führt. Darüber hinaus können die Mitarbeiter auf komplexe, hochwertige Aufgaben konzentrieren, wodurch die allgemeine Qualität des Supports verbessert wird.
• Scalability and Flexibility: Die modulare Architektur von Cognita stellt sicher, dass das System schnell horizontal skaliert werden kann, um ein steigendes Abfragevolumen gerecht zu werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. This multiplizity is for companies with a quick development or a saisonal increased of the support needs of significant meaning.
• Improved customer bindung and loyality: Durch die Bereitstellung konsistenter, genauer und zeitnaher Antworten verbessert Cognita das Kundenerlebnis, was zu höheren Zufriedenheitsraten, höherer Loyalität und geringerer Kundenabwanderung führt. This is direct to an improvement of the customer nutzer's during the whole duration and the business sales.

Zusätzliche Verbesserungen durch Unternehmen

• Erweiterte Personalisierung und Erstellung von Benutzerprofilen:
  Durch die Integration von Benutzerprofilen und fortschrittlichen Personalisierungsalgorithmen können Unternehmen Antworten auf der Grundlage individueller Benutzerpräferenzen und vergangener Interaktionen anpassen. This can be reached by historical data analysis and user specific contexts are embedded in questions, wodurch die Relevanz und Personalisierung der Antworten verbessert werden.
• Mehrsprachiger Support:
  Durch die Integration mehrsprachiger Funktionen können Unternehmen Support in mehreren Sprachen anbieten. This can be implemented by the integration of language erkennungs- and translation modules in Cognita, as a seamless support for a global customer stamm, without that additional personnel resources are required.
• Stimmungsanalyse und emotionale Intelligenz:
  Company, the module for stimmungsanalyse and emotional intelligence integrated, can the gefühle of their customers in assessment and the response according. This includes an real-time analysis of customer behavior and the setting, what it is allows the KI allows to give an responsive and response to provide the general customer satisfaction.
• Proactive Support and Predictive Analysis:
  Predictive Analytics allows it antizipieren Unternehmen, Kundenanforderungen und Herausforderungen, bevor sie eintreten. Darüber hinaus kann Cognita proactive support measures by the evaluation of use musters and history data proactive support measures, z. B. solutions for often entered problems or information customers about potential problems, wodurch das Kundenerlebnis verbessert und eingehende Anfragen reduziert werden.
• Integration mit CRM-Systemen:
  The nahtlose Integration with CRM systems can offer a ganzheitlich overview about customer interaction. Durch die Erfassung von Daten von CRM-Plattformen kann Cognita fundiertere und kontextsensivere Antworten geben und so sicherstellen, dass die Kundeninteraktionen an allen Kontaktpunkten konsistent und personalisiert sind.
• Improved security and data protection:
  The implementation progress security measures provides safe that customer data are safe protected. Unternehmen können Cognita in sichere Speicherlösungen integrieren und Verschlüsselungsprotokolle verwenden, um vertrauliche Informationen zu schützen, die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten und das Vertrauen der Kunden zu wahren.
• Dynamische Inhalte und Aktualisierungen der Wissensdatenbank:
  Durch die Automatisierung des Aktualisierungsprozesses von Wissensdatenbanken wird sichergestellt, dass das System immer Zugriff auf die aktuellsten Informationen hat. Durch die Einrichtung automatisierter Pipelines zur Aufnahme und Verarbeitung neuer Inhalte kann Cognita kontinuierlich aus neuen Daten lernen und das Supportsystem mit den neuesten Informationen und Trends auf dem laufenden halten.

Fazit

Die modulare Architektur und die fortschrittlichen KI-Funktionen von Cognita bieten eine robuste Lösung zur Verbesserung des Kundensupports. Sie verarbeitet komplexe Anfragen effizient, verarbeitet verschiedene Datentypen und liefert präzise Antworten in Echtzeit. Durch die Integration von Funktionen wie mehrsprachiger Support und prädiktiver Analytik verbessert Cognita die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz erheblich und ist daher ein unschätzbares Tool für moderne Supportsysteme.