LeadSquared — это передовая SaaS CRM-платформа, предлагающая комплексные решения для продаж, маркетинга и онбординга. Разработанная для таких отраслей, как BFSI, здравоохранение, образование, недвижимость и других, LeadSquared предоставляет индивидуальный подход для бизнеса любого размера. Сервис CRM от LeadSquared выходит за рамки базового тикетинга, предоставляя централизованную поддержку через их коммуникационную платформу Converse omnichannel, персонализированные взаимодействия, маршрутизацию тикетов на основе ИИ и аналитические данные.
Многофункциональная платформа Converse
В рамках Service CRM платформа многоканальных сообщений Converse позволяет вести диалоги в реальном времени с лидами и клиентами через WhatsApp, SMS и чатботы. Пользователи Converse стремились к более быстрому онбордингу функционала чатботов и более релевантным ответам на основе их бизнес-данных. Ускорение этого процесса онбординга столкнулось с несколькими вызовами, включая обучение бота для обработки часто задаваемых вопросов, понимание клиентской области, идентификацию запросов с высоким объемом, но низкой ценностью, и эффективное управление диалогом. Недостаточное количество обучающих данных могло привести к тому, что чатботы неправильно интерпретировали намерения пользователей и испытывали трудности с неожиданными вопросами. Кроме того, управление диалогом требовало тщательного учета контекста пользователя в ответах.
LeadSquared приняла подход с использованием большой языковой модели (LLM), дополненной данными клиентов, чтобы улучшить качество ответов чатботов и упростить процесс онбординга. Решение было построено с использованием комбинации базы данных Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition, расширения pgvector для PostgreSQL, поддерживаемых LLM в Amazon Bedrock и Retrieval Augmented Generation (RAG). LeadSquared уже использует Amazon Aurora для хранения важных данных, что логично использовать Aurora для хранения векторных эмбеддингов и выполнения гибридных поисков по мере необходимости. Amazon Bedrock предлагает базовые модели (FMs) от Amazon и ведущих стартапов в области ИИ через API, что позволяет LeadSquared экспериментировать и выбирать лучшие модели для своих нужд. Модель ценообразования на основе API от Amazon Bedrock предоставила доступное решение для масштабирования без необходимости управления инфраструктурой для самостоятельного хостинга LLM.
Решение извлекает данные из внешних источников языковой модели, таких как видео, справочные документы, история кейсов, существующие FAQ и их база знаний. Это улучшает подсказки, которые улучшают ответы LLM пользователей, включая в контекст соответствующие извлеченные данные. В результате LeadSquared теперь может предложить более легкую настройку чатботов, предоставить более персонализированный опыт на основе данных конечных клиентов, лучше понимать намерения пользователей, улучшить управление диалогом и автоматизировать повторяющиеся задачи.
Прашант Сингх, COO и соучредитель LeadSquared, говорит: “Интеграция возможностей RAG с использованием Amazon Aurora PostgreSQL с расширением pgvector и LLM, доступных в Amazon Bedrock, позволила нашим чатботам предоставлять ответы на естественном языке на вопросы вне стандартного набора.”