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使用Amazon Bedrock，Langgraph和Mistral模型自动化客户支持

2025年6月10日 16:19 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock和Langgraph为电子商务零售商建立个性化的客户支持体验。通过整合Mistral大型2和Pixtral大型模型，我们指导您自动化关键客户支持工作流程，例如票务分类，订单详细信息提取，损害评估和产生上下文响应。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
AI代理人通过弥合大语模型（LLM）和现实世界应用程序之间的差距来改变客户支持的景观。这些聪明的自主系统有望彻底改变整个行业的客户服务，并迎来了人类协作和解决问题的新时代。 By harnessing the power of LLMs and integrating them with specialized tools and APIs, agents can tackle complex, multistep customer support tasks that were previously beyond the reach of traditional AI systems.As we look to the future, AI agents will play a crucial role in the following areas:Enhancing decision-making – Providing deeper, context-aware insights to improve customer support outcomesAutomating workflows – Streamlining customer service processes, from initial contact to解决各种渠道苏联互动的解决方案 - 使客户与AI SystemsInnegation和知识集成之间的更自然和直观的互动 - 通过结合多样化的数据源和专业知识来生成新的解决方案，以更有效地解决客户的AI实践，以解决客户涉及到更多透明和构建的A ISS系统，并在构建客户方面，并构建既定的AI I IS IS范围，并构建IS启用AII的IS，并在某种程度上构建AII IS的启用AI IS，并在某种程度上建立AI II II III，并构建AII的启动II，以实现AII的启用II，以实现AI II III的启动，并建立AI II III的II型系统。该域中的生成AI。随着这些系统的发展，它们将改变客户服务，扩展可能性，并为AI开放新的门，以增强客户体验。在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock和Langgraph为电子商务零售商建立个性化的客户支持体验。通过整合Mistral大型2和Pixtral大型模型，我们指导您自动化关键客户支持工作流程，例如票务分类，订单详细信息提取，损害评估和产生上下文响应。这些原则适用于各个行业，但我们使用电子商务领域
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