Anwendungsfall für generative KI: Lösungen für Kundensupportanfragen generieren

Dieses Dokument enthält eine allgemeine Architektur für eine Anwendung, die KI verwendet, um Lösungen für Supportanfragen von Kunden zu generieren.

Die Zielgruppe für dieses Dokument umfasst Architekten, Entwickler und Administratoren, die generative KI-Anwendungen in der Cloud erstellen und verwalten. In diesem Dokument wird davon ausgegangen, dass Sie grundlegende Kenntnisse zu generativer KI haben.

Im Abschnitt Bereitstellung dieses Dokuments finden Sie Codebeispiele für Anwendungsfälle für KI-gestützten Kundensupport.

Architektur

Das folgende Diagramm zeigt eine Architektur für eine KI-gestützte Supportdesk-Anwendung in Google Cloud. Die Anwendung empfängt Fragen von Kunden, ruft relevante Ressourcen aus einer Wissensdatenbank ab und generiert dann Lösungen für die Fragen. Die Architektur ist eine Implementierung des Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatzes.

Architektur für eine Anwendung, die KI verwendet, um Antworten auf Supportanfragen von Kunden zu generieren. Architektur für eine Anwendung, die KI verwendet, um Antworten auf Supportanfragen von Kunden zu generieren.

Die Anwendung in dieser Architektur besteht aus containerisierten Diensten, die in einem Google Kubernetes Engine-Cluster (GKE) bereitgestellt werden. Die Architektur funktioniert mit folgendem Ablauf:

  1. Ein Kunde stellt eine Frage über die Supportdesk-Anwendung.
  2. Die Supportdesk-Anwendung übergibt die Frage des Kunden an den Wissensabrufdienst.
  3. Der Dienst zum Abrufen von Wissen erstellt und sendet einen Prompt an die Gemini API in Vertex AI, um Ressourcen abzurufen, die für die Frage des Kunden relevant sind.
  4. Gemini identifiziert relevante Ressourcen aus einer Support-Wissensdatenbank, die in Cloud Storage gespeichert ist.
  5. Gemini gibt die IDs der relevanten Ressourcen an den Knowledge Retriever-Dienst zurück.
  6. Der Wissensabrufdienst ruft die relevanten Ressourcen aus Cloud Storage ab.
  7. Der Dienst zum Abrufen von Wissen sendet die Frage des Kunden und relevante Ressourcen an den Dienst zum Generieren von Lösungen.
  8. Der Dienst zur Lösungsgenerierung sendet die Ressourcen an die Gemini API in Vertex AI und fordert sie auf, eine detaillierte Lösung für die Frage des Kunden zu generieren.
  9. Gemini generiert eine Lösung, z. B. eine Schritt-für-Schritt-Anleitung oder eine Videoanleitung.
  10. Der Dienst zur Lösungsgenerierung stellt dem Kunden die Lösung über die Supportdesk-Anwendung zur Verfügung.

Verwendete Produkte

In dieser Beispielarchitektur werden die folgenden Google Cloud Produkte verwendet:

  • Google Kubernetes Engine (GKE): Ein Kubernetes-Dienst, mit dem Sie Containeranwendungen in großem Maßstab mithilfe der Infrastruktur von Google bereitstellen und betreiben können.
  • Vertex AI: Eine ML-Plattform, mit der Sie ML-Modelle und KI-Anwendungen trainieren und bereitstellen und LLMs für die Verwendung in KI-basierten Anwendungen anpassen können.
  • Cloud Storage: Ein kostengünstiger, unbegrenzter Objektspeicher für verschiedene Datentypen. Auf Daten kann von innerhalb und außerhalb von Google Cloudzugegriffen werden. Sie werden zu Redundanzzwecken über Standorte hinweg repliziert.

Bereitstellung

Wenn Sie mit KI-basierten Kundensupportanwendungen inGoogle Cloudexperimentieren möchten, verwenden Sie die folgenden Codebeispiele:

Nächste Schritte

Beitragende

Autor: Kumar Dhanagopal | Cross-product Solution Developer

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