Ideas de solución
Este artículo es una idea de solución. Si te gustaría que ampliemos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comunícalo a través de los Comentarios de GitHub.
Esta arquitectura muestra cómo la minería del conocimiento puede ayudar a los equipos de soporte al cliente a encontrar rápidamente respuestas a las consultas de los clientes o evaluar la opinión de los clientes a gran escala.
Architecture
Hay tres pasos en la minería de conocimientos: ingesta, enriquecimiento y exploración.
Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.
Flujo de datos
- Ingesta
El paso de ingesta agrega contenido a partir de una variedad de orígenes, incluidos datos estructurados y no estructurados. Para el servicio de atención al cliente y el análisis de comentarios, puede ingerir diferentes tipos de contenido. Este contenido incluye vales de soporte técnico al cliente, registros de chat, transcripciones de llamadas, correos electrónicos de clientes, historial de pagos de clientes, reseñas de productos, fuentes de redes sociales, comentarios en línea, formularios de comentarios y encuestas.
- Enriquecimiento
El paso de enriquecimiento usa funcionalidades de inteligencia artificial para extraer información, buscar patrones y profundizar en la comprensión. Puede enriquecer el contenido mediante la extracción de frases clave, el análisis de sentimiento, la traducción de idiomas, los servicios de bots o los modelos personalizados para centrarse en productos específicos o las directivas de empresa.
- Explorar
El paso de exploración consiste en explorar los datos mediante la búsqueda, las aplicaciones empresariales existentes o las soluciones de análisis. Por ejemplo, puede recopilar documentos enriquecidos en el almacén de conocimiento y proyectarlos en almacenes tabulares o de objetos. Los almacenes se pueden usar para detectar tendencias en un panel de análisis que identifique problemas frecuentes o productos populares. O bien, puede integrar el índice de búsqueda en aplicaciones de soporte y servicio al cliente.
Componentes
Las siguientes tecnologías claves se usan para implementar herramientas para la revisión y la investigación de contenido técnico:
- Azure Cognitive Search es un servicio de búsqueda en la nube que proporciona infraestructura, API y herramientas para la búsqueda. Puede usar Azure Cognitive Search para compilar experiencias de búsqueda a partir de contenido privado heterogéneo de aplicaciones web, móviles y empresariales.
- La interfaz de aptitudes personalizadas de la API web se usa para integrar una aptitud personalizada en una canalización de enriquecimiento de Azure Cognitive Search.
- Azure Cognitive Service para lenguaje forma parte de Azure Cognitive Services, que ofrece muchos servicios de procesamiento de lenguaje natural. Puede usar estos servicios para comprender y analizar texto.
- Text Analytics es una colección de API y otras características de Azure Cognitive Service para lenguaje que puede usar a fin de extraer, clasificar y comprender el texto de los documentos.
- Translator de Cognitive Services forma parte de la familia de API REST de Cognitive Services. Puede usar Translator para la traducción de texto y documentos en tiempo real.
Detalles del escenario
Para muchas empresas, la asistencia al cliente es costosa y no siempre funciona de forma eficaz. La minería del conocimiento puede ayudar a los equipos de soporte al cliente a encontrar rápidamente la mejor respuesta a las consultas de los clientes o evaluar la opinión de los clientes a gran escala.
Posibles casos de uso
Esta solución está optimizada para el sector minorista.
Azure Cognitive Search es una parte fundamental de las soluciones de minería del conocimiento. Azure Cognitive Search crea un índice de búsqueda sobre el contenido agregado y analizado.
Con las consultas que usan el índice de búsqueda, las empresas pueden detectar tendencias sobre lo que opinan los clientes y usar esa información para mejorar los productos y servicios.
Pasos siguientes
Cree una aptitud personalizada de Azure Cognitive Search.
Explore la ruta de aprendizaje Implementación de la minería del conocimiento con Azure Cognitive Search.
Para más información sobre los componentes de esta solución, vea estos recursos: