ElevenLabs 开发高效文档支持语音代理
realtime news Jan 18, 2025 16:07
ElevenLabs 成功实现了一款语音代理，每天解决超过 80% 的用户询问，通过 AI 驱动的解决方案提升客户支持。
根据 ElevenLabs，ElevenLabs 推出了一款语音代理，旨在高效处理与文档相关的用户询问，实现了超过 80% 的解决率。该语音代理每天处理约 200 通电话，在解决用户查询方面表现出显著成功。
性能与评估
这款由大型语言模型（LLM）驱动的语音代理经过评估，能有效解决或重定向询问。对 150 次对话进行的人类验证显示，在成功解决询问上，LLM 和人类评估者达成了 81% 的一致性。代理在维护知识库的遵从性方面也表现出 83% 的一致性。
此外，89% 的相关支持问题要么被回答，要么被文档代理正确重定向，展示了其处理简单查询的能力。
优势与局限
优势
由 LLM 驱动的代理在解决与可用文档很好匹配的具体问题方面表现出色。它能有效引导用户到相关页面，并在复杂查询上提供初步指导，对 API 端点、语言支持和集成查询等问题很有帮助。
为优化性能，ElevenLabs 建议针对明确问题的用户，并利用重定向处理更复杂的查询，从而提高支持过程的效率。
局限
尽管有其优势，但代理在处理需要更深层次调查的模糊或账户相关查询时会面临挑战。语音媒介不太适合共享代码或处理复杂技术问题，ElevenLabs 建议针对这类查询引导用户使用文档或支持渠道。
开发与配置
语音代理通过系统提示配置，引导其响应，确保关注 ElevenLabs 的产品。包括所有文档的总结版在内的综合知识库支持LLM提供准确的答案。
三种主要工具集成于代理功能中：重定向到外部 URL、电子邮件支持和文档，为用户查询提供多样化渠道。代理的评估工具根据预定义标准评估对话，确保持续改进和可靠性。
持续改进
ElevenLabs 认识到 LLM 在解决各种查询中的局限性，特别是在快速发展的初创环境中。然而，公司强调自动化带来的好处，使团队能够在社区扩展 AI 音频技术潜力的同时，专注于复杂挑战。
由 ElevenLabs 会话式 AI 提供动力的代理，是导航产品和支持问题的有效工具，通过自动和手动监控不断优化，反映了公司在增强用户支持体验中的承诺。
Image source: Shutterstock