AIAgentree ਹਰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ AI ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਉੱਚੀਕਰਨ ਰੂਟਿੰਗ, ਭਾਵਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਅਤੇ SLA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨਿਰਣੇ। API ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਲੈਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਲਾਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ, AIAgentree ਨਾਰਮਟਿਵ ਤਰਕ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ ਰਿਫੰਡ ਦੇ ਇਨਕਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੀ ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਕੀ ਵਿਕਲਪ ਵਿਚਾਰਿਆ ਗਿਆ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ 'ਮੇਰੀ ਬੇਨਤੀ ਕਿਉਂ ਇਨਕਾਰ ਕੀਤੀ ਗਈ?', ਤੁਹਾਡਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਪੂਰੀ ਫੈਸਲਾ ਪੈਕੇਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ — AI ਦੇ ਤਰਕ ਦੇ ਸੰਰਚਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵ, ਪ੍ਰੋ/ਕਨ ਤਰਕ, ਸਬੂਤ ਦੇ ਸਾਥ, ਨੀਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਸੀਲ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪ੍ਰੀਸੀਡੈਂਟ ਫਲਾਈਵਹੀਲ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਹਾਇਤਾ AI ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਧ ਸਥਿਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਸਮਾਨ ਕੇਸ ਪਿਛਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾਗਤ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਖਰਾਬ ਹੋਣ 'ਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ। 12 ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਤੱਤ, ਐਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਅਟਲ ਟ੍ਰੇਸ, 10ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਓਵਰਹੈੱਡ। ਉਹ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ API ਕਿਉਂ ਫੇਲ ਹੋਇਆ। ਅਸੀਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਗਾਹਕ ਨੇ 'ਨਹੀਂ' ਕਿਉਂ ਸੁਣਿਆ।
ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਹਰ ਰਿਫੰਡ, ਉੱਚੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਰੂਟਿੰਗ ਫੈਸਲਾ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ — ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਕੀ ਹੋਇਆ। ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਟ੍ਰੇਸ ਜੋ ਹਰ AI ਸਹਾਇਤਾ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ: AI-ਪਹਿਲਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮਾਂ, ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਆਗੂ, ਅਤੇ ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜਿੱਥੇ AI ਰਿਫੰਡ, ਉੱਚੀਕਰਨ, ਟਿਕਟ ਰੂਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ-ਸਾਮ੍ਹਣੇ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡਾ AI ਹਰ ਰੋਜ਼ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਰਿਫੰਡ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਟਿਕਟ ਉੱਚੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਾਊਟਿੰਗ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਮੇਰੀ ਬੇਨਤੀ ਕਿਉਂ ਰੱਦ ਕੀਤੀ ਗਈ?" ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕੋਲ ਕੋਈ ਸੰਰਚਿਤ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ — ਸਿਰਫ ਲੌਗ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ।
ਸਹਾਇਤਾ ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੇਤ੍ਰਤਵ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਸਟਿਫਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਦੇ, ਹਰ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਨੋਟਿਸ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਦਰਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਚੀ ਕਰਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੱਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟਦੀ ਹੈ — ਪਰ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਿਰਫ ਗੁੱਸੇ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਰ AI ਸਹਾਇਤਾ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ ਬਣਾਓ — ਗਾਹਕਾਂ, ਮੈਨੇਜਰਾਂ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਟੀਮਾਂ ਲਈ।
12 ਸੈਮਾਂਟਿਕ ਤੱਤ ਹਰ AI ਸਹਾਇਤਾ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਾਹਕ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿਚਾਰਿਆ ਗਿਆ, ਨੀਤੀ ਦੇ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਸਮਾਨ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਪੱਧਰ — ਸਾਰੇ ਸੰਰਚਿਤ ਅਤੇ ਖੋਜਯੋਗ।
ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਮੈਨੇਜਰ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ "ਕਿਉਂ?" ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਜਵਾਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਦਾ ਤਰਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਬੱਧ ਹੈ — ਇਸਨੇ ਕੀ ਵਿਚਾਰਿਆ, ਕੀ ਵਿਕਲਪ ਮੌਜੂਦ ਸਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਜੋ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਉਸਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਸੀ।
ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੋਸ਼ਤਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਪਛਾਣੋ। ਸੰਖਿਆਕੀ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਸਕੋਰਿੰਗ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਦਰਾਂ, ਉੱਚੀ ਕਰਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਹੱਲ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਸਿਨੇਰੀਓਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਨਵੇਂ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭੋ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਖੋਜੋ। ਵੇਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਸਮਾਨ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਫੈਸਲਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਹਰ AI ਸਹਾਇਤਾ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ — ਰਿਫੰਡ, ਉੱਚੀ ਕਰਨ, ਰਾਊਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੱਲ।
ਪਛਾਣ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ
ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੋਸ਼ਤਾ ਦੇ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਟਣ ਨੂੰ ਪਕੜੋ।
ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ
ਜਦੋਂ ਗਾਹਕ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਹਾਇਤਾ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਵਧਦਾ ਹੈ।
“ਤੁਹਾਡਾ ਸਹਾਇਤਾ AI ਹਰ ਦਿਨ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਖਰਾਬ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ — ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਨਹੀਂ। ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ।”
200ms ਦੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੇ AI ਨੇ ਇੱਕ ਵਫਾਦਾਰ ਗਾਹਕ ਦੇ ਵਾਜਬ ਰਿਫੰਡ ਨੂੰ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਫੈਸਲਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਚੁਪ ਹੈ — ਕੁੱਲ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੈਸਲੇ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
ਉਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਸਿਹਤਮੰਦ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਚੰਗੇ ਹਨ।
LLMs ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਸ ਪਸੰਦ ਹਨ। ਉਹ ਫਲੈਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਨਫਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। AIAgentree ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦਰੱਖਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਸ ਬਾਰੇ AI ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੋਚਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਰਿਸ਼ਤਾ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧ ਹੈ — ਆਮ "ਸੰਬੰਧਿਤ" ਨਹੀਂ। LLMs ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਖਿਲਾਫ ਹੈ।
ਹਰ ਫੈਸਲਾ 10–100 ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਸੰਯੁਕਤ ਦਰੱਖਤ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਮੂਲ ਹੈ — ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਹੇਅਰਬਾਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲੀਅਨ ਨੋਡ। ਕੋਈ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਸਫੋਟ, ਕੋਈ ਭਟਕਣ ਨਹੀਂ।
ਸੰਰਚਿਤ 300–600 ਟੋਕਨ ਚੰਕ 120% ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹਨ 8,000-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਖਿੜਕੀਆਂ ਨਾਲੋਂ। LLM ਖਪਤ ਲਈ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
ਪਿਛਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨਵੇਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਕਲਾਸ ਦੇ ਤਰਕ ਨੋਡ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਨਾ ਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਵਾਲੇ। ਸੰਯੋਜਨਯੋਗ, ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਯੋਗ, ਚੁਣੌਤੀਯੋਗ ਸੰਸਥਾਗਤ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ।
ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ।
ਟਿਕਟ ਰਾਊਟਿੰਗ ਅਤੇ CRM ਲਈ Zendesk, Intercom, ਜਾਂ Freshdesk ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਨਾ ਕਿ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਖੁਦ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਸਹਾਇਤਾ AI ਬਣਾਓ। AIAgentree ਜਦੋਂ AI ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਰਿਫੰਡ, ਉੱਚੀ ਕਰਨ, ਹੱਲ) ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ।
ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਗੁੱਸੇ ਵਿੱਚ ਹੈ। AIAgentree ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂ AI ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗੁੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ — ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਤਰਕ।
ਵਿਕਾਸਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਕਿਉਂ ਟੁੱਟਿਆ। ਤੁਹਾਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਹ 'ਨਹੀਂ' ਕਿਉਂ ਸੁਣਦੇ ਹਨ।
AIAgentree ਚਾਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ AI ਸ਼ਾਸਨ ਤੱਕ।
ਮਨੁੱਖ-ਤੋਂ-ਮਨੁੱਖ ਸੰਰਚਿਤ ਬਹਿਸ। ਟੀਮਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋ/ਕਾਨ ਟ੍ਰੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਤਰਕ ਰੇਟਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੀਟਿੰਗ ਬੁੱਧੀ →ਸਾਂਝੀ AI ਬੁੱਧੀ। 7+ LLMs ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਨਾਲ ਬਹਿਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ — ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁ-LLM ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ →AI ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ। ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਕਿਉਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹਨ — EU AI ਐਕਟ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ।
ਹੋਰ ਜਾਣੋ →AI ਬਹਿਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ। 9 AI ਪੈਰੋਨਾਸ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਹਰ ਕੋਣ ਤੋਂ ਬਹਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ।
AI ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ →AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਹਰ AI ਸਹਾਇਤਾ ਫੈਸਲੇ ਲਈ 12 ਸਿਮਾਂਤਿਕ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਗਾਹਕ ਸੰਦਰਭ, ਮੁੱਦੇ ਦੀ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨੀਤੀ ਨਿਯਮ, ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਕਲਪ, ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਚਾਹੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਵੇ, ਟਿਕਟ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰੇ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਹੱਲ ਦੀ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇ, ਪੂਰੀ ਤਰਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਇੱਕ ਐਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਅਟਲ ਟ੍ਰੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਂ। ਹਰ AI ਫੈਸਲਾ ਸੰਰਚਿਤ ਟ੍ਰੇਸਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਜਾਂ ਮੈਨੇਜਰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ 'ਮੇਰਾ ਰਿਫੰਡ ਕਿਉਂ ਇਨਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ?' ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਤਰਕ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨੀਤੀ ਨਿਯਮ, ਗਾਹਕ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ, ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮਾਨ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਪੱਧਰ। ਹੋਰ ਕੋਈ ਅਨੁਮਾਨ ਜਾਂ 'ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ' ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਫੈਸਲਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਾਂਖਿਆਕੀ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਨਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਘੱਟ ਰਿਫੰਡ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣਾ, ਵੱਧ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਹੱਲ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੰਤੋਸ਼ਤਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਇੱਕਲੇ ਕੇਸ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸ 'ਤੇ 10ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਓਵਰਹੈੱਡ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਅਸੰਕ੍ਰੋਨਸ ਕੈਪਚਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ-ਸਾਮ੍ਹਣੇ AI ਏਜੈਂਟ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗਤੀ SLA ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਦੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਨਹੀਂ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਹਾਇਤਾ ਸਟੈਕ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਜ਼ੈਂਡੈਸਕ, ਇੰਟਰਕਾਮ, ਸੇਲਜ਼ਫੋਰਸ ਸਰਵਿਸ ਕਲਾਉਡ, ਜਾਂ ਕਸਟਮ ਹੱਲ। ਇਹ LangChain, n8n, ਅਤੇ ਕਸਟਮ AI ਏਜੈਂਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹਲਕੇ SDK ਰਾਹੀਂ ਇੰਟਿਗਰੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ CX ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਿਗਰੇਸ਼ਨ ਲਈ CSV ਜਾਂ JSON ਰਾਹੀਂ ਫੈਸਲਾ ਡੇਟਾ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ।
AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਹਾਇਤਾ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਓ।