自動化電子郵件管理的解決方案：使用Amazon Bedrock技術
在這篇文章中，我們將演示如何利用Amazon Bedrock及其功能（包括Amazon Bedrock Agents、Amazon Bedrock Knowledge Bases和Amazon Bedrock Guardrails）來創建一個自動化的電子郵件回應解決方案。
Amazon Bedrock是一項完全管理的服務，通過API提供來自領先AI初創公司的基礎模型（FMs），讓用戶可以從多種模型中選擇，以找到最適合其使用案例的模型。Amazon Bedrock提供無伺服器的體驗，讓用戶能迅速入門，私密地使用自己的數據自定義FMs，並利用AWS工具將其整合和部署到應用中，無需管理基礎設施。
通過Amazon Bedrock和其他AWS服務，企業可以構建基於生成式AI的電子郵件支持解決方案，以簡化電子郵件管理，提升整體客戶滿意度和運營效率。
知識管理的挑戰
電子郵件是企業的重要通信工具，但傳統的處理方法（如手動處理）在處理大量來信時常常顯得力不從心，導致效率低下、延誤和錯誤，從而影響客戶滿意度。
主要挑戰包括對支持人員的持續培訓需求、管理和檢索分散信息的困難，以及在不同代理之間保持回應一致性的挑戰。
企業擁有大量的數字文件和數據庫，這些資源因為其非結構化和分散的特性而未能得到充分利用。此外，儘管存在特定的API和應用程序來處理客戶服務任務，但它們往往各自運行，缺乏整合。
AI驅動解決方案的好處
為了解決這些挑戰，企業正在採用生成式AI來自動化和優化電子郵件回應流程。AI的整合加快了回應時間，提高了通信的準確性和相關性，從而改善了客戶滿意度。通過使用AI驅動的解決方案，組織可以克服手動電子郵件處理的局限性，簡化操作並提升整體客戶體驗。
一個強大的AI驅動電子郵件支持代理必須具備以下能力：
– **全面訪問和應用知識**：提取和利用來自組織各種文件格式和數據存儲的信息，以便於客戶互動。
– **無縫整合API**：與現有的業務API交互，實時執行交易處理或客戶數據更新等操作。
– **持續更新意識**：不斷整合新數據，如更新的文件或修訂的政策，使AI能夠識別和使用最新信息而無需重新訓練。
– **遵循安全和合規標準**：遵循行業特定的數據安全協議和合規要求，保護敏感客戶信息並維持信任。實施治理機制以確保AI生成的回應符合品牌標準和監管要求，防止不相關的通信。
解決方案概述
這部分概述了使用生成式AI設計的電子郵件支持系統架構。以下圖示顯示了改進客戶電子郵件處理所需的各個組件的整合。
解決方案包括以下組件：
– **電子郵件服務**：管理客戶的進出電子郵件，作為電子郵件通信的主要接口。
– **AI驅動的電子郵件處理引擎**：該引擎使用AI分析和處理電子郵件，與數據庫和API交互，提取必要的信息並確定適當的回應，以提供及時和準確的客戶服務。
– **信息庫**：保存支持客戶服務流程的重要文件和數據。AI引擎訪問此資源以提取有效解決客戶詢問所需的相關信息。
– **業務應用程序**：執行從電子郵件請求中識別的特定操作，如處理交易或更新客戶記錄，實現快速和準確的客戶需求滿足。
非功能性需求（NFRs）包括：
– **安全性**：保護數據和處理過程中的交互，維持客戶信任。
– **監控**：監控系統性能和用戶活動，以保持運營的可靠性和效率。
– **性能**：提供高效率和快速的電子郵件回應，以維持客戶滿意度。
– **品牌保護**：維持客戶互動的質量和一致性，保護公司的聲譽。
接下來的圖示提供了使用生成式AI增強電子郵件支持的架構詳細視圖。該系統整合了各種AWS服務和自定義組件，以高效、有效地自動化客戶電子郵件的處理和管理。
解決方案的部署
為了評估這個解決方案，我們提供了示例代碼，允許用戶通過電子郵件進行餐廳預訂和詢問其他餐廳問題，如菜單提供。請參考GitHub庫以獲取部署說明。
高級部署步驟如下：
1. 安裝所需的先決條件，包括AWS命令行界面（AWS CLI）、Node.js和AWS Cloud Development Kit（AWS CDK），然後克隆庫並安裝必要的NPM包。
2. 部署AWS CDK項目，以在您的AWS帳戶中配置所需資源。
3. 按照GitHub庫的README文件中的後續部署步驟，配置一個電子郵件支持賬戶，以在WorkMail中接收電子郵件，並在收到電子郵件時調用Lambda函數。
部署成功後（這可能需要7-10分鐘完成），您可以開始測試該解決方案。
測試解決方案
這個解決方案使用Amazon Bedrock自動化餐廳桌位預訂和菜單詢問作為示例；然而，相似的方法可以適用於各種行業和工作流程。傳統上，客戶會通過電子郵件向餐廳請求這些服務，要求員工手動回應。通過自動化這些流程，該解決方案簡化了操作，減少了手動工作，並通過提供實時回應來提升用戶體驗。
您可以發送電子郵件到支持電子郵件地址，以測試生成式AI系統處理請求、進行預訂和提供菜單信息的能力，同時遵守守護機制。
在WorkMail控制台中，導航到組織gaesas-stk-org-。
在導航窗格中選擇用戶，然後導航到支持用戶。
查找該用戶的電子郵件地址。
使用您首選的電子郵件應用程序發送請求信息的電子郵件到自動支持賬戶。
清理
要清理資源，請從項目文件夾運行以下命令：
“`
cdk destroy
“`
結論
在這篇文章中，我們探討了如何整合AWS服務來構建基於生成式AI的電子郵件支持解決方案。通過使用WorkMail處理電子郵件流量、Lambda進行處理邏輯，以及Amazon SES發送回應，該系統高效地管理和回應客戶電子郵件。此外，Amazon Bedrock代理、輔以守護機制和OpenSearch Service支持的信息庫，確保回應準確且符合監管標準。這種AWS服務的協同使用不僅簡化了電子郵件管理，還確保每次客戶互動都能精確處理，提升整體客戶滿意度和運營效率。
您可以根據具體的組織需求調整和擴展所展示的業務邏輯和流程。開發人員可以修改Lambda函數、更新知識庫，並調整代理行為，以符合獨特的業務需求。這種靈活性使您能夠根據現有系統和工作流程無縫整合解決方案。
作者簡介
Manu Mishra是AWS的高級解決方案架構師，擁有超過16年的軟件行業經驗，專注於人工智能、數據和分析以及安全性。他的專業知識涵蓋戰略監督和實際技術領導，並指導內部和外部客戶的工作。Manu與AWS客戶合作，塑造技術策略，推動有影響力的商業成果，提供技術與組織目標之間的對齊。
AK Soni是AWS企業支持的高級技術帳戶經理，他通過提供主動指導來幫助企業客戶實現商業目標，促進創新雲和AI/ML解決方案的實施，與行業最佳實踐對齊。擁有超過19年的企業應用架構和開發經驗，他利用生成式AI技術來增強業務運營，克服現有的技術限制。作為AWS AI/ML社區的一部分，AK指導客戶設計生成式AI解決方案，並培訓對AI/ML充滿熱情的AWS員工，提供寶貴的見解和建議，以充分利用生成式AI的力量。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
