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Como as Recomendações de artigo do Einstein funcionam?
O recurso Recomendações de artigo do Einstein ajuda os representantes de serviço a resolver casos de clientes de maneira eficiente recomendando artigos do Knowledge que foram anexados a casos semelhantes no passado. Os representantes não precisam perder tempo pesquisando ou rolando por listas de artigos e podem anexar rapidamente artigos recomendados ou descartá-los como não úteis.
Edições obrigatórias
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As recomendações de artigo são geradas por um modelo de IA que se treina continuamente e melhora suas previsões conforme aumenta o conjunto subjacente de casos e dados de artigo. O modelo é treinado usando diversos recursos de processamento de linguagem natural (NLP) que captura sobreposições entre dados de caso e artigos. Os algoritmos do modelo classificam os artigos com base na relevância para um caso em aberto, recomendando apenas os artigos considerados de alta relevância.
Determinar a relevância do artigo
Para determinar a relevância de um artigo para um caso aberto, o recurso Recomendações de artigo do Einstein considera vários fatores. Esses fatores incluem:
- Idioma: O idioma que o Einstein detecta no caso e no idioma do artigo
- Sobreposição de termos: Quão próximas as palavras-chave que correspondem ao caso no texto do artigo
- Anexos: Com que frequência os representantes de serviço anexaram o artigo a casos semelhantes
- Descartes: Com que frequência os representantes de serviço descartaram o artigo como não útil em casos semelhantes
- Distância entre os termos: A distância entre alguns termos do caso no artigo
- Subsequência mais longa em comum: O tamanho da maior sequência de texto comum entre o caso e o artigo
Você personaliza o modelo escolhendo os idiomas e os campos do caso e do artigo do Knowledge para o Einstein considerar.
| Objeto | Campos | Detalhes |
|---|---|---|
| Caso |
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O campo Assunto geralmente é preenchido e resume o problema, enquanto o campo Descrição fornece detalhes. Se você usar campos personalizados no lugar de Assunto e Descrição, configure as Recomendações de artigo do Einstein para referenciá-los. |
| CaseArticle |
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O objeto CaseArticle representa a anexação de um artigo a um caso e fornece dados importantes dados para recomendações de artigo. |
| KnowledgeArticleVersion |
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O objeto KnowledgeArticleVersion representa uma versão específica de um artigo. As Recomendações de artigo do Einstein só recomendam as versões publicadas dos artigos. Como esse objeto não inclui um campo de corpo, os campos de texto personalizados nas versões do artigo são combinados em um campo personalizado "Corpo do artigo" para análise. O Einstein também considera o campo Idioma nesse objeto ao fazer recomendações. |
Considerações de idioma
O recurso Recomendações de artigo do Einstein está disponível em holandês, inglês, francês, alemão, italiano, português e espanhol. O Einstein usa um modelo único para gerar recomendações de artigos nestes idiomas.
Em uma nova organização, você seleciona quais idiomas e campos o Einstein deve usar no modelo preditivo. Se você já estiver usando as Recomendações de artigo do Einstein, pré-selecionamos idiomas para você. Se você modificar os idiomas selecionados em Configuração, recrie o modelo para mostrar recomendações nesses idiomas. Certifique-se de que os idiomas selecionados estão ativos nas configurações do Knowledge. Você pode adicionar artigos em um idioma suportado sem recriar o modelo.
O Einstein usa um modelo de previsão de idioma para detectar o idioma em um caso. O campo Idioma em uma versão do artigo do Knowledge identifica seu idioma.
- Se o idioma do caso tiver suporte, o Einstein recomendará artigos relevantes nesse idioma. Se não houver artigos relevantes no idioma em questão, nenhuma recomendação de artigo será exibida.
- Se o idioma do caso não tiver suporte, o Einstein recomendará artigos relevantes no idioma principal do Knowledge da organização.
- Se os idiomas principais do Knowledge e do caso não tiverem suporte e inglês for um idioma selecionado, o Einstein recomendará artigos relevantes em inglês.
Essas considerações significam que um caso e seus artigos recomendados podem usar dois idiomas diferentes.
Design de recursos
Veja o que ocorre nos bastidores, da criação ou atualização do caso até a recomendação do artigo.
Etapa 1: criação ou atualização de caso. Um caso é criado ou um campo é incluído no modelo de recomendação de artigo é atualizado em um caso.
Etapa 2: pesquisa. As Recomendações de artigo do Einstein interceptam o caso e realizam várias pesquisas usando o idioma e os termos dos campos do caso no modelo. Os resultados da pesquisa são combinados no conjunto de artigos candidatos, que pode incluir novos artigos sem anexações anteriores.
Etapa 3: nova classificação. Os artigos são reclassificados. Um conjunto de recursos de NLP é calculado para cada par de artigo-caso. O modelo avalia o conjunto de recursos de cada artigo e usa probabilidades de previsão para classificar os artigos para recomendação.
Etapa 4: recomendação. Artigos acima do limite de recomendação são classificados como positivos e recomendados ao representante de serviço no caso.
Etapa 5: Interação do representante de serviço. O representante de serviço interage com as recomendações clicando, passando o mouse sobre, aceitando ou ignorando-as. Suas ações são registradas para melhorar as recomendações futuras.
Etapa 6: novo treinamento. O modelo é treinado periodicamente ou reiniciado para capturar alterações nos dados de caso e artigo. Alterações relevantes incluem novos casos, novos artigos e versões e novas anexações de artigo a caso. O modelo treinado substituirá o modelo atual somente se o Einstein determinar que o modelo treinado fornecerá recomendações de artigo melhores. O novo treinamento é concluído em um dia e o novo modelo é colocado em operação imediatamente. Esse treinamento automático não está visível na IU e não requer ação do administrador.
As Recomendações de artigo do Einstein usam a Amazon Web Services (AWS) como provedora de host externo. Para detalhes sobre infraestrutura e subprocessadores, consulte a documentação de Trust e Compliance.
Qual é a diferença entre as Recomendações de artigo do Einstein e os artigos sugeridos?
Como as Recomendações de artigo do Einstein, o recurso Artigos sugeridos sugere artigos do Knowledge no Console de serviço do Lightning. No entanto, ele depende apenas da pesquisa baseada em palavras-chave e não pode refinar suas sugestões nem incorporar dados de casos passados.
Por exemplo, muitos casos podem conter o mesmo assunto, descrição e categoria. Como as Recomendações de artigo do Einstein consideram quais artigos foram anexados a casos semelhantes no passado, o principal artigo recomendado provavelmente corrigirá o problema. Os artigos sugeridos podem pesquisar em sua base de Knowledge artigos contendo palavras-chave de caso, mas a exclusão de dados de caso e recursos de IA significa que os representantes de serviço podem perder tempo pesquisando sugestões de artigo para encontrar o que eles precisam.
Se você usar as Recomendações de artigo do Einstein, recomendamos que desabilite os Artigos sugeridos para garantir uma experiência do usuário simplificada para a equipe de suporte. Caso contrário, os representantes de serviço verão dois conjuntos de artigos relacionados ao caso.
