哪些机器学习流程为人工智能电

我们还将收到的电子邮件转换为向量，以帮助我们的 AI 更好地理解客户查询。这些向量嵌入有助于我们更好地理解客户对话的背景，以便我们的 AI 代理能够准确无误地回答 L1 问题。

2.自然语言处理

自然语言处理是人工智能模型理解人类语言的方式。我们使用最先进的人工智能模型（Gemini Flash、Claude Sonnet 和 ChatGPT 4-o）将人类语言转化为人工智能可读的格式。

这些模型了解客户对话的背景，识别客户意图，并理 菲律宾电话号 解客户情绪。

3.分类和优先排序

我们根据客户的指示创建分类和优先级排序工作流。AI 代理利用他们对 AI 查询的理解对工单进行分类。
代​​理使用情绪和意图分析来了解哪些客户查询更为紧急，并以此对工单进行优先级排序。

例如，如果有人报告了错误，AI 可以理解其内容并将其归档为错误报告。其次，它会知道它如何阻碍客户的紧迫性和情绪工作流程，并使用这些数据点为工单添加优先级状态。

4.响应生成

现在，AI 已创建您的工单并对其进行了分类和优先排序，它可以直 识别改进机会接生成答案。对于 L1 查询，我们的 AI 代理使用RAG 框架并进入您的文档和知识库，为客户提供相关答案。

5.工作流自动化和路由

如果AI 代理无法解决客户查询，则会将 电话号码业务线索 其路由给人工代理。您可以使用基于技能的路由将工单路由给能够很好地解决查询的人工代理。工单还根据其类别和优先级进行分配，以便可以更快地解决最紧急和对系统至关重要的查询。

6.与 CRM 和服务台集成

电子邮件票务系统需要从各种平台收集有关您业务的数据。他们

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要从您的电子邮件提供商处收集客户对话，从您的帮助台收集 SOP 和故障排除文档，并从 CRM 收集有关您客户的信息。
所有这些都由不同级别的本机集成实现。在 Kommunicate，我们与所有领先的行业参与者建立联系，以便您获得完全集成的 AI 电子邮件套件来为您的业务提供支持。

7.持续学习

AI 最突出的功能之一是它可以随着时间的推移学习并改善其交互。这是通过 RLHF 和您可以与产品集成的其他工作流程实现的。
我们为所有电子邮件票务购买提供了一个开箱即用的学习模块，可帮助 AI 代理不断发展并随着时间的推移变得更加适合您的业务。

虽然此工作流程是您的 AI 驱动的电子邮件票务系统的核心，但不同的 ML 驱动算法在后端工作。下一节将简要介绍这些 ML 算法和概念。