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Condor使用Amazon Bedrock在数周内开发出IT支持生成式AI原型
Condor是一家巴西个人和家庭护理公司，面临优化IT支持运营的挑战，特别是在管理帮助台活动和分析内部通话数据方面。为此，公司利用Amazon Bedrock和AWS合作伙伴MadeinWeb的Charla平台开发了生成式AI原型。该创新解决方案将综合知识库与公司通话历史集成，显著提升了通话分析和服务交付效率。结果，Condor实现了超过90%的需求预测准确率，通过自动化减轻了IT团队负担，并提高了整体运营效率。
需求预测准确率
超过90%
来源披露
IT服务集成
原型集成IT知识库与通话历史
来源披露
IT团队负担
通过自动化减轻负担
来源披露
01
业务背景
Condor是一家巴西个人和家庭护理公司，面临优化IT支持运营的挑战，特别是在管理帮助台活动和分析内部通话数据方面。为此，公司利用Amazon Bedrock和AWS合作伙伴MadeinWeb的Charla平台开发了生成式AI原型。该创新解决方案将综合知识库与公司通话历史集成，显著提升了通话分析和服务交付效率。结果，Condor实现了超过90%的需求预测准确率，通过自动化减轻了IT团队负担，并提高了整体运营效率。
02
遇到的问题
Condor面临IT支持运营挑战，管理帮助台活动和分析内部通话数据负担重，需提升服务效率和减轻团队负荷。
03
AI 解决方案
基于Amazon Bedrock和AWS合作伙伴MadeinWeb的Charla平台构建生成式AI原型，将公司IT知识库与通话历史集成，创建可回答员工问题的聊天界面。使用Amazon S3存储文档，Amazon OpenSearch Service构建向量数据库，利用Anthropic Claude-2模型进行语义理解和生成应答，通过Amazon API Gateway和AWS Lambda实现后端服务，最终为IT团队提供辅助支持。
- 1创建Amazon S3安全仓库，存储数千份通话文档、知识库和技术标准。
- 2部署Amazon OpenSearch Service创建向量化数据库，实现高效搜索和高级分析。
- 3提取数据后，利用基础模型的语义能力理解通话内容并结构化用户需求。
- 4将自定义模型从Amazon SageMaker切换至Amazon Bedrock，通过API选择Claude-2等模型。
- 5通过Amazon API Gateway和AWS Lambda构建完整的服务架构。
- 6完成原型，计划在2024年扩展至需求预测等功能。
04
实施结果
需求预测准确率：超过90%（超过90%的准确率）
IT服务集成：原型集成IT知识库与通话历史（提升了呼叫分析和服务交付效率）
IT团队负担：通过自动化减轻负担（优化SLA和任务）
05
风险与边界
未披露
“With a solution that generates assertive responses, we saw the real potential of AWS Artificial Intelligence (AI) tools up close.”
Fabio Fernando Pereira · IT Manager, Condor
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。