Jak używać agentów opartych na wiedzy w AI?

Jesteśmy w trakcie tego, co internet lubi nazywać "rewolucją AI" Prawdopodobnie zauważyłeś, że narzędzia sztucznej inteligencji wplatają się w niemal każdy aspekt naszej pracy, od automatyzacji przyziemnych zadań po wspomaganie procesów decyzyjnych.

Wśród pojawiających się narzędzi AI są agenty oparte na wiedzy, które wykorzystują rozległą bazę wiedzy do dostarczania odpowiedzi i przydatnych spostrzeżeń.

W tym artykule omówimy mechanikę agentów opartych na wiedzy w AI, w jaki sposób przekształcają one miejsca pracy i dlaczego mają szansę stać się istotną częścią każdego myślącego przyszłościowo zespołu.

⏰ 60-sekundowe podsumowanie

• Agenty oparte na wiedzy to systemy sztucznej inteligencji, które uzyskują dostęp, analizują i dostarczają odpowiednie informacje z repozytorium wiedzy
• Są one zbudowane z dwóch głównych komponentów: bazy wiedzy do przechowywania danych i systemu wnioskowania do rozumowania
• Agenty oparte na wiedzy zbierają dane wejściowe, interpretują je, pobierają odpowiednią wiedzę i dostarczają użyteczne dane wyjściowe
• Ich zastosowania obejmują opiekę zdrowotną w celu wsparcia pacjentów, obsługę klienta w celu uzyskania natychmiastowej pomocy oraz finanse w celu zarządzania zgodnością

Co to jest agent oparty na wiedzy?

Agent oparty na wiedzy to system AI, który wykorzystuje zaawansowaną inteligencję inteligencję Techniki AI do uzyskiwania dostępu, interpretowania i dostarczania informacji z ustrukturyzowanego repozytorium wiedzy. Poza przechowywaniem danych, agenci ci analizują wiedzę przechowywaną w bazach danych w celu rozwiązywania problemów lub dostarczania praktycznych spostrzeżeń.

Reprezentując wiedzę w formacie nadającym się do odczytu maszynowego za pomocą języka reprezentacji wiedzy, umożliwiają systemom interpretację, rozumowanie i podejmowanie decyzji.

Obejmują one metody takie jak logika propozycjonalna, logika pierwszego rzędu, sieci semantyczne, ramy i ontologie, z których każda oferuje różne sposoby reprezentowania powiązań i podmiotów. KRL mają kluczowe znaczenie dla AI i systemów informatycznych, umożliwiając maszynom przechowywanie wiedzy, wyciąganie wniosków i komunikację między platformami.

W przeciwieństwie do innych agentów AI (np. chatbotów lub wirtualnych asystentów), agenci oparti na wiedzy mogą obsługiwać złożone zapytania. Ułatwia to również znaczną poprawę zarządzania czasem i wydajności. Spójrz na te statystyki z Mckinsey Global Institute :

Przykład: Rufus, Asystent zakupów AI firmy Amazon pełni funkcję agenta zarządzania wiedzą AI, wykorzystując rozległą bazę wiedzy obejmującą katalogi produktów, recenzje klientów, pytania i odpowiedzi oraz informacje internetowe.

Korzystając z przetwarzania języka naturalnego, Rufus rozumie zapytania klientów i wykorzystuje Retrieval Augmented Generation (RAG), aby znaleźć odpowiednie informacje i wygenerować kompleksowe odpowiedzi. Proces ten obejmuje pobieranie odpowiednich danych z bazy wiedzy i rozszerzanie ich o kontekst zapytania użytkownika.

Ciągłe uczenie się poprzez opinie użytkowników i uczenie się ze wzmocnieniem pozwala Rufusowi udoskonalać swoje odpowiedzi i poprawiać zdolność do udzielania pomocnych odpowiedzi. Zasadniczo, Rufus centralizuje, organizuje, rozpowszechnia i personalizuje wiedzę związaną z zakupami, umożliwiając niestandardowym klientom podejmowanie świadomych decyzji zakupowych.

Składniki agentów opartych na wiedzy

Sercem każdego agenta opartego na wiedzy w sztucznej inteligencji są dwa kluczowe komponenty: baza wiedzy i silnik wnioskowania. Komponenty te współpracują ze sobą w celu dostarczania inteligentnych, świadomych kontekstu spostrzeżeń.

Baza wiedzy

Pomyśl o bazie wiedzy jak o mózgu agenta. Jest to miejsce, w którym przechowywane są wszystkie istotne fakty, zasady i pomocne ciekawostki, gotowe do użycia w razie potrzeby. Baza wiedzy daje agentowi jego inteligencję - jak encyklopedia, która nie tylko leży na półce, ale aktywnie pomaga podejmować decyzje. W przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych baza wiedzy rośnie i ewoluuje. Dodawane są nowe informacje, a przestarzałe szczegóły są zastępowane, aby zapewnić odpowiednie odpowiedzi.

**Baza wiedzy może przechowywać zarówno ustrukturyzowane dane (takie jak arkusze kalkulacyjne), jak i dane nieustrukturyzowane (takie jak e-maile lub dzienniki czatów), dzięki czemu jest wszechstronna do zrobienia dowolnego zapytania.

Silnik wnioskowania

Silnik wnioskowania jest jak rozwiązujący problemy partner bazy wiedzy. Nie tylko pobiera informacje, ale także stosuje logiczne rozumowanie do analizy danych, wyciągania wniosków i podejmowania świadomych decyzji w oparciu o wiedzę agenta.

Silnik wnioskowania daje agentowi opartemu na wiedzy możliwość "rozumowania" i dostarczania inteligentnych, kontekstowych odpowiedzi.

Wykorzystuje on następujące techniki sztucznej inteligencji, aby zapewnić wgląd i rozwiązania:

📖 Czytaj więcej: Jak stworzyć wewnętrzną bazę wiedzy dla swojego zespołu?

Rodzaje agentów opartych na wiedzy

Agenty AI oparte na wiedzy występują w różnych formularzach, z których każdy został zaprojektowany w celu zaspokojenia określonych potrzeb lub środowisk. Przeanalizujmy główne typy agentów opartych na wiedzy i sposób, w jaki wyróżniają się w różnych scenariuszach:

Proste agenty refleksyjne

Prości agenci refleksyjni są jak eksperci od "jeśli-tamto-tamto" w AI. Postępują zgodnie z ustawieniem predefiniowanych reguł i natychmiast reagują na określone dane wejściowe, nie martwiąc się o wcześniejsze wydarzenia. Myśl o nich jak o niezawodnych i prostych towarzyszach - idealnych do przewidywalnych, powtarzalnych zadań.

przykład: **System diagnostyki medycznej sugeruje chorobę na podstawie objawów wprowadzonych przez lekarza, używając reguły: "Jeśli występuje gorączka, wysypka i ból stawów, sugeruj gorączkę denga"

Ale tu jest haczyk: Proste agenty odruchowe nie są do końca elastyczne. Polegają one wyłącznie na predefiniowanych regułach; jeśli sprawy staną się zbyt złożone lub zaczną się zmieniać, agenci ci nie będą w stanie się dostosować. W oparciu o powyższy przykład, jeśli pacjent ma jakiekolwiek objawy inne niż gorączka lub wysypka, agent AI może nie być w stanie określić tego warunku.

Agenty oparte na modelach

Agenty oparte na modelach przyjmują Narzędzia AI do podejmowania decyzji na kolejny poziom logiczny poprzez budowanie mapy mentalnej swojego środowiska. Ten wewnętrzny model pomaga im zrozumieć, co się dzieje, nawet jeśli nie znają wszystkich szczegółów.

przykład: **System inteligentnego domu utrzymuje wewnętrzną reprezentację środowiska domowego, w tym czynniki takie jak temperatura, wilgotność i zajętość. Gdy wykryje, że temperatura przekracza preferowane ustawienie użytkownika, może dostosować termostat.

Agenty oparte na celach

Agenci ci koncentrują się na osiąganiu określonych wyników poprzez ocenę działań w odniesieniu do pożądanych celów. Rozważają różne opcje i decydują o najlepszej drodze do powodzenia. Wyobraź sobie Bazę wiedzy AI pomaga zespołowi projektowemu dotrzymać terminów - odpowiada na pytania zgodnie ze swoją wiedzą i proaktywnie sugeruje kroki, aby utrzymać projekt na właściwym torze.

przykład: **System nawigacji GPS oblicza najlepszą trasę do miejsca docelowego, biorąc pod uwagę cel (dotarcie do lokalizacji) oraz czynniki takie jak natężenie ruchu i odległość, dynamicznie aktualizując trasę, aby skutecznie osiągnąć cel.

Agenty oparte na użyteczności

Agenci użytkowi są wielozadaniowymi agentami AI w miejscu pracy . Kiedy wiele się dzieje i trzeba żonglować wieloma celami, ci agenci wkraczają do akcji, aby ustalić najlepszy sposób działania. Nie ograniczają się tylko do tego, co jest możliwe, ale koncentrują się na tym, co wnosi największą wartość.

przykład: W sytuacji alokacji zasobów, inteligentny agent oparty na użyteczności może oceniać opcje i ustalać priorytety decyzji, które oszczędzają zarówno czas, jak i pieniądze. To tak, jakby mieć kolegę z zespołu AI, który zawsze znajdzie najmądrzejszy sposób na maksymalne wykorzystanie zasobów.

📖 Czytaj więcej: 10 najlepszych narzędzi AI do współpracy

Jak działają agenty oparte na wiedzy

Oto zestawienie krok po kroku funkcji agentów opartych na wiedzy:

Krok 1: Postrzeganie środowiska

Pierwszą rzeczą do zrobienia przez agenta jest zebranie danych wejściowych z jego otoczenia. Może to być zapytanie użytkownika, odczyt z czujnika lub dane pochodzące z innego systemu. Rozważmy scenariusz obsługi klienta: Ktoś pyta: "Jak zresetować hasło do konta?" Agent przyjmuje te dane i przygotowuje się do znalezienia możliwych rozwiązań.

Krok 2: Interpretacja danych wejściowych

W tym miejscu wkracza magia przetwarzania języka naturalnego (NLP). Agent analizuje dane wejściowe, aby dowiedzieć się dokładnie, czego potrzebuje użytkownik. Wyłapuje kluczowe frazy, takie jak "reset" i "hasło do konta", aby rozpoznać zapytanie jako prośbę o rozwiązanie problemu. Z AI do automatyzacji zadań dzięki takim rozwiązaniom użytkownicy otrzymują szybkie i dokładne odpowiedzi bez dodatkowej komunikacji zwrotnej.

Krok 3: Dostęp do bazy wiedzy

Następnie agent zagłębia się w swoją system zarządzania wiedzą lub oprogramowanie bazy wiedzy aby znaleźć najbardziej istotne informacje. Przegląda zapisane fakty, reguły i inne pomocne dane, aby dokładnie określić, co jest potrzebne. W tym przypadku może to być przewodnik krok po kroku dotyczący resetowania haseł. To właśnie tutaj posiadanie dobrze zorganizowanego systemu opartego na wiedzy robi różnicę.

Krok 4: Rozumowanie i podejmowanie decyzji

Teraz agent naprawdę pokazuje swoją inteligencję. Korzystając ze swojego silnika wnioskowania, stosuje reguły logiczne do pobranej wiedzy, aby zaproponować odpowiednią i niestandardową odpowiedź. Jeśli użytkownik wzmiankuje również: "Próbowałem go zresetować i nadal nie działa", agent może zasugerować sprawdzenie błędów e-mail lub zablokowanego konta. To nie tylko udzielanie odpowiedzi - to przemyślenie problemu w celu zaoferowania najlepszego rozwiązania.

Krok 5: Dostarczanie wyników

Wreszcie, agent dostarcza odpowiedź w jasny, możliwy do wykonania sposób. Może to być prosta odpowiedź tekstowa, wizualny przewodnik krok po kroku lub zautomatyzowana akcja, taka jak wyzwalacz e-maila resetującego hasło. Dzięki odpowiedniemu oprogramowaniu bazy wiedzy opartemu na AI, zadania te są obsługiwane płynnie, oszczędzając czas zarówno użytkownika, jak i zespołu.

czy wiesz, że **Jednym z najwcześniejszych zastosowań agentów opartych na wiedzy była opieka zdrowotna. MYCIN opracowany w latach 70. w Stanford, został zaprojektowany do diagnozowania infekcji bakteryjnych i zalecania leczenia. Pomimo swojej dokładności, nie został on powszechnie przyjęty ze względu na obawy etyczne i prawne w tamtym czasie.

Zalety agentów opartych na wiedzy

Oto zalety agentów opartych na wiedzy w AI:

Błyskawiczne decyzje

Z pomocą połączone AI agenci ci skanują ogromne repozytoria wiedzy i natychmiast dostarczają dokładnie te informacje, których potrzebujesz.

🌻 Przykład: Wyobraźmy sobie zespół IT rozwiązujący problem z serwerem. Zamiast wertować przestarzałe podręczniki, agent pobiera dokładne rozwiązanie z bazy wiedzy w ciągu kilku sekund, przywracając systemy do trybu online, zanim ktokolwiek to zauważy.

Gwarantowana spójność

Spójrzmy prawdzie w oczy - błędy ludzkie się zdarzają, a czasem do cyklu pracy wkradają się nieaktualne informacje. Jednak nie w przypadku agentów opartych na wiedzy. Czerpią oni informacje ze zweryfikowanych, aktualnych źródeł, zapewniając wiarygodne i dokładne odpowiedzi, niezależnie od sytuacji.

Przykład: Organizacja opieki zdrowotnej wykorzystuje agenta opartego na wiedzy do odpowiadania na pytania pacjentów. Porady, od instrukcji dotyczących leków po opiekę pooperacyjną, są zawsze zgodne z najnowszymi standardami medycznymi.

Redukcja kosztów

Podejmując się powtarzalnych zadań, agenci odciążają ludzkie Teams. Oznacza to mniej zasobów wydawanych na przyziemne pytania i więcej skupiania się na priorytetach strategicznych. A co najlepsze? Jakość nigdy nie ucierpi.

Przykład: Zespół obsługi klienta polegający na agencie może natychmiast rozwiązywać proste problemy - takie jak dostarczanie aktualizacji zamówień - odciążając ludzkich przedstawicieli do obsługi bardziej złożonych zapytań. Bez dodatkowego stresu.

Sprawdzenie faktów: Średnio pracownicy poświęcają około 28% swojego tygodnia pracy na zarządzanie e-mailami i prawie 20% do wyszukiwania wewnętrznych informacji lub lokalizacji współpracowników, którzy mogą pomóc w określonych zadaniach.

Posiadanie repozytorium wiedzy z możliwością wyszukiwania może skrócić czas poświęcany na wyszukiwanie informacji o firmie nawet o 35%. Może to prowadzić do większej wartości poprzez szybszą, wydajniejszą i bardziej efektywną współpracę wewnątrz i między organizacjami.

Płynne aktualizacje

Rozszerzanie działalności oznacza bardziej złożone procesy i zarządzanie danymi - a wszystko to wymaga znacznej ilości czasu na komunikację i zarządzanie przez ludzki zespół. Oparci na wiedzy agenci płynnie dostosowują się do rozwoju firmy.

Możesz zaktualizować swoje repozytoria o nową wiedzę, procesy lub szczegóły specyficzne dla rynku w ciągu kilku sekund, zapewniając, że agent AI jest zawsze gotowy do obsługi zespołu wsparcia lub klientów. W miarę rozwoju firmy lub wchodzenia na nowe rynki, agenci ewoluują wraz z Tobą, radząc sobie ze zwiększonymi wymaganiami bez wysiłku.

Lepsze doświadczenie użytkownika

Niekończące się pętle wyszukiwania informacji lub oczekiwania na odpowiedzi mogą zmienić nawet proste zadanie w frustrującą mękę. Momenty te często prowadzą do złych doświadczeń zarówno dla pracowników, jak i klientów, tworząc niepotrzebne tarcia. Oparci na wiedzy agenci eliminują te punkty bólu poprzez dostarczanie natychmiastowych, spersonalizowanych odpowiedzi

Przykład: Zespół projektowy w napiętych terminach może poprosić agenta o pomoc w ustaleniu priorytetów zadań. W ciągu kilku sekund zasugeruje on krytyczne elementy, którymi należy zająć się w pierwszej kolejności, dając zespołowi jasność i pewność, że osiągnie swoje cele.

📖 Czytaj więcej: Jak zintegrować AI ze stroną internetową

Oparty na wiedzy agent AI do zarządzania projektami

Jednym z najlepszych przypadków użycia agentów opartych na wiedzy w AI jest zarządzanie projektami.

Teams często zmagają się z przeładowaniem informacjami, niedokładnymi danymi i brakiem wiedzy. Agent oparty na wiedzy upraszcza te zawiłości, działając jako centralny hub wywiadowczy, dostarczając zespołom spostrzeżeń i wsparcia, których potrzebują, aby pozostać na dobrej drodze i podejmować świadome decyzje.

W tym miejscu ClickUp wkracza jako najlepsze rozwiązanie dla nowoczesnych Teams. Jest to aplikacja do pracy, która łączy w sobie zarządzanie projektami, zarządzanie wiedzą i czat - wszystko zasilane przez AI, które pomaga pracować szybciej i mądrzej. ClickUp Brain , potężny asystent ClickUp AI, jest dynamicznym agentem opartym na wiedzy, który działa jako centralny hub inteligencji dla Twojego zespołu. ClickUp Brain nie tylko przechowuje wiedzę; aktywnie myśli, uzasadnia i dostosowuje się, aby pomóc Ci pracować mądrzej, a nie ciężej.

Oto jak ClickUp usprawnia zarządzanie projektami:

Wspólne repozytorium wiedzy ClickUp Zarządzanie wiedzą funkcja pomaga bez wysiłku stworzyć wewnętrzną bazę wiedzy. Umożliwia rozpoczęcie procesu z przygotowanymi szablonami Wiki lub importowanie dokumentów lub arkuszy kalkulacyjnych z innych narzędzi w preferowanym formacie.

utwórz wewnętrzną bazę wiedzy za pomocą ClickUp Knowledge Management_ Dokumenty ClickUp , wbudowany dokument ClickUp, jest punktem wyjścia. Umożliwia tworzenie stron, przechowywanie dokumentacji i łączenie dokumentów z określonymi projektami, dzięki czemu wiedza jest zawsze połączona w całym obszarze roboczym.

Dodatkowo, możesz przekształcić swoje Dokumenty ClickUp w wiki, zapewniając, że wszystkie Twoje informacje są uporządkowane i łatwe do przeszukiwania. Intuicyjny redaktor zapewnia wsparcie dla bogatego formatu tekstu, umożliwiając dodawanie nagłówków, banerów, cytatów i bloków kodu. Możesz także osadzać multimedia, takie jak listy kontrolne, obrazy, wideo, prezentacje i inne, dzięki czemu Twoja baza wiedzy będzie dynamiczna i atrakcyjna wizualnie.

Zamień dowolny dokument ClickUp w wiki, aby stworzyć wewnętrzną bazę wiedzy

Po utworzeniu bazy wiedzy, ClickUp Brain, wbudowany asystent AI ClickUp, połączy wszystkie dokumenty, zadania, ludzi i wiedzę firmy (pamiętasz, że wcześniej rozmawialiśmy o tworzeniu wewnętrznej mapy?). Dzięki funkcji AI Knowledge Manager, ClickUp Brain łączy to wszystko w jednym miejscu.

Zamiast ręcznie szukać informacji, możesz po prostu zapytać ClickUp Brain: "Czy możesz dać mi plik z planem projektu XYZ z zeszłego miesiąca?" lub "Gdzie jest najnowszy raport marketingowy?" ClickUp Brain natychmiast pobierze to, czego potrzebujesz z centralnego huba, oszczędzając czas i zapewniając, że żaden krytyczny szczegół nie zostanie przeoczony.

użyj ClickUp Brain, aby uzyskać natychmiastowe odpowiedzi związane z Twoimi zadaniami lub dokumentami

Wnioskowanie i rozumowanie w akcji

ClickUp Brain wykracza poza wyszukiwanie - myśli razem z Tobą.

Gdy dostawca dostarcza dane, interpretuje je i wyciąga z nich kluczowe wnioski. Możesz na przykład zapytać: "Jakie są główne trendy w tym raporcie?" lub "Jak podsumowałbyś opinie klientów?" ClickUp Brain analizuje dane wejściowe, stosując rozumowanie w celu dostarczenia kontekstowych spostrzeżeń, które pomagają szybciej podejmować lepsze decyzje.

Ta funkcja zamienia surowe dane w użyteczną inteligencję, czyniąc ClickUp Brain idealnym narzędziem do podejmowania mądrzejszych decyzji.

poproś ClickUp Brain o wnioskowanie i analizowanie danych na podstawie Twoich plików_

Dynamiczna zdolność adaptacji

Supermocą ClickUp Brain jest jego zdolność do dostosowywania zawartości do konkretnych potrzeb, dzięki silnemu silnikowi wiedzy i wnioskowania.

Możesz dostarczyć mu tekst, taki jak prezentacja, i zapytać: "Czy możesz zoptymalizować to pod kątem branży technologicznej?" lub "Dodaj bardziej logiczne zdania do e-maila klienta" Dynamicznie dostosowuje zawartość, pomagając z łatwością udoskonalać i zmieniać przeznaczenie informacji.

Ta funkcja zapewnia, że wiadomości i dokumenty są zawsze na miejscu, niezależnie od sytuacji i odbiorców.

Wypróbuj ClickUp Brain

Poproś ClickUp Brain o dostosowanie zawartości do konkretnych branż

Umożliwienie płynnej współpracy

Od podsumowywania notatek ze spotkań po transkrypcję skryptów i udostępnianie ich członkom zespołu, ClickUp Brain zmienia komunikację w płynny proces.

Wypróbuj ClickUp Brain

ClickUp Brain

ClickUp ma wiele do zaoferowania w jednym miejscu, takich jak zarządzanie projektami, opcje burzy mózgów, zarządzanie zadaniami, planowanie projektów, zarządzanie dokumentacją itp. Zdecydowanie ułatwiło to życie, ponieważ jest łatwe w użyciu, interfejs użytkownika jest dobrze zaprojektowany, a współpraca w zespole i z innymi zespołami jest łatwiejsza. Byliśmy w stanie lepiej zarządzać pracą, łatwo śledzić i raportować pracę, a w oparciu o codzienne narady dotyczące postępów, planowanie przyszłości było łatwe

Ansh Prabhakar, analityk ds. doskonalenia procesów biznesowych w Airbnb

Połączone wyszukiwanie ClickUp Połączone wyszukiwanie ClickUp to kolejna odsetkowa funkcja, która działa jako asystent bazy wiedzy. Można jej użyć do znalezienia dowolnego dokumentu, pliku lub zadania.

Inteligentne funkcje wnioskowania pomagają narzędziu zrozumieć kontekst, aby wyświetlić odpowiednie wyniki - nawet jeśli nie masz dokładnych słów kluczowych. Oszczędza to czas podczas przygotowywania się do spotkania z klientem lub śledzenia starych notatek dotyczących projektu.

Użyj ClickUp Connected Search, aby znaleźć dowolne informacje w swojej przestrzeni roboczej

Połączone wyszukiwanie ClickUp pomaga:

• Znaleźć dowolny plik w ClickUp, połączonej aplikacji lub na dysku lokalnym
• Uzyskać spersonalizowane i trafne wyniki wyszukiwania
• Dodawać niestandardowe komendy wyszukiwania, takie jak skróty do połączonych plików lub zapisywanie tekstu na później

Zastosowania agentów opartych na wiedzy w różnych branżach

Oto, w jaki sposób agenty oparte na wiedzy mogą być wykorzystywane w różnych branżach z ich poziomem wiedzy:

Opieka zdrowotna: Lepsza opieka nad pacjentem

W opiece zdrowotnej dokładność i szybkość mogą mieć ogromne znaczenie. Oparci na wiedzy agenci stanowią wsparcie dla specjalistów medycznych, zapewniając natychmiastowy dostęp do protokołów, badań i dokumentacji pacjentów, zapewniając szybkie podejmowanie świadomych decyzji.

Pomagają również bezpośrednio pacjentom, odpowiadając na pytania dotyczące objawów, leków i zbliżających się wizyt, dzięki czemu opieka jest bardziej dostępna.

Przykład: The Narzędzie do sprawdzania objawów kliniki Mayo wykorzystuje agenta opartego na wiedzy, aby pomóc użytkownikom zrozumieć ich obawy zdrowotne w oparciu o ich objawy. Użytkownicy otrzymują potencjalne warunki i zalecenia oparte na ogromnej bazie wiedzy medycznej, prowadząc ich w kierunku odpowiedniej opieki.

Przez klinikę Mayo

Obsługa klienta: Redefiniowanie doświadczeń użytkowników

Oczekiwania klientów są wyższe niż kiedykolwiek, a agenci wiedzy, jako część systemów opartych na wiedzy, zapewniają, że żadne zapytanie nie pozostanie bez odpowiedzi. Od rozwiązywania typowych problemów po prowadzenie użytkowników przez funkcje produktu, agenci ci sprawiają, że wsparcie jest szybsze, bardziej spójne i wolne od frustracji.

Przykład: Bot odpowiedzi Zendesk automatycznie odpowiada na niestandardowe zapytania klientów. Pobiera informacje z bazy wiedzy firmy, aby natychmiast odpowiadać na typowe pytania, skracając czas odpowiedzi.

Finanse: Zapewnienie zgodności i przejrzystości

Sektor finansowy wymaga precyzji i zgodności z przepisami, co czyni agentów opartych na wiedzy nieocenionymi. Agenci ci polegają na reprezentacji wiedzy, aby skutecznie organizować i pobierać zasady zgodności, wytyczne dotyczące pożyczek lub zasady dotyczące kont. W przypadku niestandardowych klientów odpowiadają na złożone pytania dotyczące inwestycji, kredytów hipotecznych lub przepisów podatkowych zgodnie z dostępną wiedzą.

Przykład: Wolters Kluwer's OneSumX Reg Manager to asystent AI, który pomaga firmom świadczącym usługi finansowe w zapewnieniu zgodności z przepisami. Agreguje zawartość regulacyjną i dostarcza użytecznych informacji

IT i technologia: uproszczenie rozwiązywania problemów

Oparci na wiedzy agenci usprawniają rozwiązywanie problemów w IT i technice, działając jako eksperci szybkiej pomocy. Pomagają teamom rozwiązywać problemy sieciowe, błędy oprogramowania lub pytania dotyczące wdrażania użytkowników natychmiast.

Przykład: Wirtualny agent ServiceNow to oparty na wiedzy chatbot, który pomaga zespołom wsparcia IT poprzez dostarczanie zautomatyzowanych odpowiedzi na typowe problemy techniczne i zapytania.

Użyj ClickUp, aby utworzyć bazę wiedzy

Oparci na wiedzy agenci w systemach AI zmieniają wydajność i współpracę zespołów, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i umożliwiając zespołom automatyzację procesów decyzyjnych.

Agenci ci wykazują inteligentne zachowanie, analizując wcześniejsze wzorce i obecne trendy rynkowe, dzięki czemu Business może przewidywać wyzwania i wykorzystywać nadarzające się okazje. ClickUp przenosi moc tych systemów wsparcia decyzyjnego bezpośrednio do obszaru roboczego.

Dzięki funkcjom takim jak ClickUp Brain i Connected Search, masz dostęp do scentralizowanej bazy wiedzy, która upraszcza cykl pracy i zapewnia Twojemu zespołowi łatwe wyszukiwanie odpowiednich dokumentów, szczegółów projektów i danych historycznych.

Ta płynna integracja zapewnia Twojemu zespołowi dostęp do informacji i znacznie zwiększa wydajność. Zrób kolejny krok- zarejestruj się w ClickUp już dziś i uczyń go swoim najlepszym agentem opartym na wiedzy!