Ideias de soluções
Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do GitHub.
Essa arquitetura mostra como a mineração de conhecimento pode ajudar as equipes de suporte ao cliente a encontrar rapidamente respostas para as perguntas dos clientes ou avaliar o sentimento do cliente em escala.
Arquitetura
Existem três etapas na mineração de conhecimento: ingerir, enriquecer e explorar.
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Fluxo de dados
- Ingerir
A etapa de ingestão agrega conteúdo de uma variedade de fontes, incluindo dados estruturados e não estruturados. Para suporte ao cliente e análise de feedback, você pode ingerir diferentes tipos de conteúdo. Este conteúdo inclui tíquetes de suporte ao cliente, registros de bate-papo, transcrições de chamadas, e-mails de clientes, histórico de pagamentos de clientes, avaliações de produtos, feeds de mídia social, comentários on-line, formulários de feedback e pesquisas.
- Enriqueça
A etapa de enriquecimento usa recursos de IA para extrair informações, encontrar padrões e aprofundar a compreensão. Você pode enriquecer o conteúdo usando extração de frases-chave, análise de sentimento, tradução de idiomas, serviços de bot, modelos personalizados para se concentrar em produtos específicos ou políticas da empresa.
- Explorar
A etapa de exploração é o explorador de dados por meio de pesquisa, aplicativos de negócios existentes ou soluções de análise. Por exemplo, você pode compilar documentos enriquecidos no repositório de conhecimento e projetá-los em repositórios tabulares ou de objetos. As lojas podem ser usadas para expor tendências em um painel de análise, identificando problemas frequentes ou produtos populares. Ou, você pode integrar o índice de pesquisa em aplicativos de suporte de atendimento ao cliente.
Componentes
As seguintes tecnologias-chave são usadas para implementar ferramentas de revisão e pesquisa de conteúdo técnico:
- A Pesquisa Cognitiva do Azure é um serviço de pesquisa na nuvem que fornece infraestrutura, APIs e ferramentas para pesquisa. Pode utilizar a Pesquisa Cognitiva do Azure para criar experiências de pesquisa sobre conteúdo privado e heterogéneo em aplicações Web, móveis e empresariais.
- A interface de habilidade personalizada da API Web é usada para integrar uma habilidade personalizada em um pipeline de enriquecimento da Pesquisa Cognitiva do Azure.
- A AI Language faz parte dos serviços de IA do Azure que oferecem muitos serviços de processamento de linguagem natural. Você pode usar esses serviços para entender e analisar texto.
- A Análise de Texto é uma coleção de APIs e outros recursos da AI Language que você pode usar para extrair, classificar e entender texto em documentos.
- O Azure AI services Translator faz parte da família de APIs REST de serviços de IA do Azure. Você pode usar o Translator para tradução de documentos e textos em tempo real.
Detalhes do cenário
Para muitas empresas, o suporte ao cliente é caro e nem sempre funciona de forma eficiente. A mineração de conhecimento pode ajudar as equipes de suporte ao cliente a encontrar rapidamente as melhores respostas para as perguntas dos clientes ou avaliar o sentimento do cliente em escala.
Potenciais casos de utilização
Esta solução é otimizada para o setor de varejo.
A Pesquisa Cognitiva do Azure é uma parte fundamental das soluções de mineração de conhecimento. A Pesquisa Cognitiva do Azure cria um índice de pesquisa sobre conteúdo agregado e analisado.
Com consultas usando o índice de pesquisa, as empresas podem descobrir tendências sobre o que os clientes estão dizendo e usar essas informações para melhorar produtos e serviços.
Próximos passos
Crie uma habilidade personalizada da Pesquisa Cognitiva do Azure.
Explore o caminho de aprendizagem Mineração de conhecimento com a Pesquisa Cognitiva do Azure.
Para saber mais sobre os componentes desta solução, consulte estes recursos: