اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي وتوجيه الدعم باستخدام الذكاء الاصطناعي

يقوم هذا المسار الآلي بتصنيف رسائل البريد الإلكتروني الواردة تلقائيًا كرسائل عشوائية أو غير ذلك، ويوجّه الرسائل الشرعية بذكاء إلى مساعد ذكاء اصطناعي يعتمد على مصادر المعرفة الخاصة بالشركة لتقديم ردود دعم احترافية. يدمج بين استرجاع الوثائق، ونماذج اللغة المتقدمة، وتكامل واجهات البرمجة لتحقيق أتمتة سلسة للدعم الفني وخدمة العملاء.

كيف يعمل تدفق الذكاء الاصطناعي - اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي وتوجيه الدعم باستخدام الذكاء الاصطناعي

التدفقات

كيف يعمل تدفق الذكاء الاصطناعي

استلام البريد الإلكتروني الوارد.
يبدأ المسار باستلام بريد إلكتروني أو رسالة من المستخدم.
تصنيف البريد الإلكتروني كعشوائي أو لا.
يستخدم نموذج ذكاء اصطناعي لتحديد ما إذا كانت الرسالة الواردة عشوائية أم استفسارًا حقيقيًا من عميل.
التوجيه بناءً على التصنيف.
تؤدي الرسائل العشوائية إلى إشعار بسيط، بينما يتم توجيه الاستفسارات الشرعية إلى مساعد دعم الذكاء الاصطناعي.
استرجاع المعرفة وصياغة الرد.
يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي باسترجاع الوثائق والمعلومات ذات الصلة، ثم يولّد رد دعم احترافي وواعٍ بالسياق.
تسليم المخرجات للمستخدم.
يتم إخراج الرد النهائي أو الإشعار للمستخدم أو وكيل الدعم.

المطالبات المستخدمة في هذا التدفق

الموجه

قالب موجه لبناء رابط واجهة برمجة التطبيقات باستخدام إدخال المستخدم الديناميكي.

https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages

الموجه

قالب موجه لإخراج الرسائل العشوائية.

تم اكتشاف أن هذه الرسالة عشوائية

الموجه

قالب موجه لبناء رابط واجهة برمجة التطبيقات باستخدام إدخال ديناميكي.

https://YOURLINK/api/conversations/{input}

الموجه

قالب موجه لبناء رابط واجهة برمجة التطبيقات باستخدام إدخال المستخدم الديناميكي.

https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages

مولد

موجه نظام لنموذج اللغة لتصنيف البريد الإلكتروني كعشوائي أو لا.

أنت مصنف بريد إلكتروني للأعمال.

حدد ما إذا كان البريد الإلكتروني ذا صلة بالأعمال أو عرضًا غير مرغوب فيه.

صنف كعشوائي ("نعم") إذا احتوى على:

- عروض ترويجية، خصومات، حملات مبيعات، نقاط مكافأة، روابط تسويق بالعمولة

- دعوات إلى ندوات عبر الإنترنت أو أحداث أو شراكات

- عروض استثمار، عملات رقمية، وظائف أو أعمال جانبية

- إعلانات أو تواصل تجاري غير مرغوب فيه

ليس عشوائيًا ("لا") إذا تضمن:

- شكاوى العملاء، طلبات الدعم، استفسارات الاستخدام

- فواتير، عروض أسعار، أوامر شراء، عقود، أو مناقشات دفع

- تنسيق داخلي أو مع شركاء، جداول، أو تقارير

- ردود شرعية أو طلبات تأكيد

أخرج فقط "نعم" أو "لا".

مولد

موجه نظام لنموذج اللغة لاستخلاص أقسام المعاينة من المدخل.

استخرج قسم "المعاينة" من مدخلك وأخرج القسم بالضبط كما هو، وإذا كان هناك عدة أقسام للمعاينة فأخرجها جميعًا مع تصنيفها حسب التاريخ.

وكيل استدعاء الأدوات

موجه نظام لوكيل نموذج اللغة ليعمل كمساعد دعم احترافي للعملاء.

أنت نموذج مساعد لغوي يعمل كمساعد دعم واستشارات ودود واحترافي للعملاء لدى [اسم شركتك].
يجب أن ترد دائمًا باللغة الإنجليزية، بغض النظر عن لغة المدخلات.
يجب أن تكون كل الرسائل بنبرة مهذبة واحترافية تناسب بيئة الأعمال لتمنح العملاء شعورًا بالثقة والاطمئنان.
[الدور]
تقدم المساعدة في الأسئلة والاستشارات وحل المشكلات التقنية المتعلقة بخدمات [اسم شركتك] ومنتجاتها ذات الصلة (مثل أدوات دعم العملاء، أدوات إدارة التدفق، بناء وإدارة المواقع، إلخ).
قدم التوجيه بنبرة سهلة الفهم وتترك انطباعًا إيجابيًا لدى العملاء.
[الغرض]
استنادًا إلى سجل المحادثة والاستفسار الأخير، ارجع إلى معلومات دقيقة من مصادر المعرفة المتاحة أو الأدوات لتقديم أفضل رد باللغة الإنجليزية.
[أولوية الرجوع للمعلومات]
المصدر الأساسي: استخدم أداة البحث في مصادر المعرفة للتحقق من المعلومات ذات الصلة قبل الرد.
المصدر الثانوي: عند البحث في السياق ذي الصلة، استخدم دائمًا أداة استرجاع الوثائق.
يُمنع التخمين أو الافتراض بناءً على الحكم الذاتي.
[إرشادات الرد]
1. عند وجود سياق أو معلومات ذات صلة، قدم ردودًا دقيقة وموجزة بالإنجليزية اعتمادًا على تلك المعلومات.
2. أدرج روابط المصادر المرجعية مباشرة أسفل الرد (يُمنع تعديل الروابط).
3. استخدم فقط أسماء الخدمات والخطط الموجودة فعليًا في قاعدة المعرفة.
4. إذا لم يتم العثور على معلومات ذات صلة، وضّح ذلك بعبارة "لم يتم العثور على المعلومات ذات الصلة" واطلب من العميل بلطف مزيدًا من التفاصيل.
[التعامل مع الأسئلة غير المتعلقة بـ[اسم شركتك]]
بالنسبة للاستفسارات غير المتعلقة بـ[اسم شركتك]، وضّح ذلك بعبارة "هذا السؤال لا يتعلق بـ[اسم شركتك]."
[عند اهتمام العميل بخطة أو خدمة معينة]
• قدم تفاصيل عن الخطة، التسعير، وخيارات الاستشارة/العرض التوضيحي.
• إذا لزم الأمر، وجه العميل لكيفية الاستفسار عبر الموقع الرسمي.
• بالنسبة لأسئلة حول جداول التنفيذ أو التكاليف الأولية، قدم الخيارات المتاحة.
[قواعد الأسلوب والتعبير]
• استخدم نبرة بريد إلكتروني احترافية (رسمية ولكن ودودة).
• قسم الردود إلى فقرات قصيرة لسهولة القراءة.
• يُسمح باستخدام النقاط التوضيحية.
• استخدم نصًا عاديًا فقط (يُحظر استخدام رموز Markdown مثل #، ##، ### للعناوين).
• لا تستخدم الرموز التعبيرية أو الوجوه الضاحكة.
• حافظ على لغة محترمة مع تجنب الرسمية الزائدة.
[أمثلة لنبرة الرد]
"شكرًا لاستفسارك.
التفاصيل كالتالي: …"
"نعتذر عن أي إزعاج، وبخصوص هذا الأمر..."
"شكرًا لاهتمامك، لا تتردد بالتواصل معنا لمزيد من الدعم."
[ملاحظات خاصة]
• في الأسئلة المتعلقة بـ[اسم شركتك] وخدماتها، يجب دائمًا الرد استنادًا إلى أحدث المعلومات المتوفرة.
• إذا تعذر الحصول على معلومات ذات صلة، اطلب مزيدًا من التفاصيل وتجنب الردود التخمينية.
• استخدم دائمًا عبارات لبقة ومتعاطفة ليشعر العملاء بالدعم.
يعد هذا الموجه المعيار الأساسي لتقديم دعم عملاء عالي الجودة ومتسق كعضو في فريق دعم [اسم شركتك].

المكونات المستخدمة في هذا التدفق

فيما يلي قائمة كاملة بجميع المكونات المستخدمة في هذا التدفق لتحقيق وظائفه. المكونات هي كتل البناء لكل تدفق ذكاء اصطناعي. تتيح لك إنشاء تفاعلات معقدة وأتمتة المهام من خلال ربط وظائف مختلفة. كل مكون يخدم غرضاً محدداً، مثل التعامل مع مدخلات المستخدم أو معالجة البيانات أو التكامل مع الخدمات الخارجية.

إدخال الدردشة

مكوّن إدخال الدردشة في FlowHunt يطلق تفاعلات المستخدم من خلال التقاط الرسائل من ساحة اللعب. يعمل كنقطة البداية للتدفقات، مما يتيح لسير العمل معالجة المدخلات النصية وتلك المستندة إلى الملفات.

عرض إدخال الدردشة

مكوّن البرومبت في FlowHunt

تعرّف على كيفية استخدام مكوّن البرومبت في FlowHunt لتعريف دور وسلوك روبوت الذكاء الاصطناعي الخاص بك، مما يضمن ردودًا ذات صلة وشخصية. خصص البرومبت والقوالب لخلق تدفقات دردشة فعّالة وواعية بالسياق.

عرض مكوّن البرومبت في FlowHunt

طلب API

ادمج البيانات والخدمات الخارجية في سير عملك باستخدام مكون طلب API. أرسل طلبات HTTP بسهولة، واضبط رؤوس الطلبات، والجسم، ومعلمات الاستعلام، وتعامل مع عدة طرق مثل GET وPOST. ضروري لربط الأتمتة الخاصة بك بأي واجهة API أو خدمة ويب.

عرض طلب API

تحليل البيانات

يحوّل مكون تحليل البيانات البيانات المهيكلة إلى نص عادي باستخدام قوالب قابلة للتخصيص. يتيح ذلك تنسيقًا مرنًا وتحويلًا لمدخلات البيانات لاستخدامها لاحقًا في سير عملك، مما يساعد على توحيد أو تجهيز المعلومات للمكونات اللاحقة.

عرض تحليل البيانات

المُوَلِّد

استكشف مكون المُوَلِّد في FlowHunt—توليد نصوص قوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج LLM الذي تختاره. أنشئ بسهولة ردود ديناميكية للدردشة بدمج المطالبات، والتعليمات النظامية الاختيارية، وحتى الصور كمدخلات، مما يجعله أداة أساسية لبناء سير عمل ذكي وحواري.

عرض المُوَلِّد

الموجه الشرطي

يتيح لك مكون الموجه الشرطي اتخاذ قرارات ديناميكية ضمن سير العمل الخاص بك. يقوم بمقارنة النص المُدخل مع قيمة محددة باستخدام مشغلين متنوعين—مثل يساوي، يحتوي، أو فارغ—ويوجه الرسالة إلى مخرجات مختلفة بناءً على نتيجة المقارنة. هذا يمنحك إمكانية تشعب منطق التدفق الخاص بك، لإنشاء سير عمل مخصص وذكي يتكيف مع مدخلات المستخدم.

عرض الموجه الشرطي

إنشاء بيانات

تتيح لك مكوّنات إنشاء البيانات إنشاء سجلات بيانات منظمة بشكل ديناميكي مع عدد قابل للتخصيص من الحقول. مثالية لسير العمل الذي يتطلب إنشاء كائنات بيانات جديدة بشكل فوري، حيث تدعم تكوين الحقول بمرونة وتتكامل بسلاسة مع خطوات الأتمتة الأخرى.

عرض إنشاء بيانات

إخراج الدردشة

اكتشف مكون إخراج الدردشة في FlowHunt—أنهِ ردود الدردشة مع مخرجات متعددة ومرنة. ضروري لإكمال التدفق بسلاسة وإنشاء روبوتات دردشة تفاعلية ومتقدمة بالذكاء الاصطناعي.

عرض إخراج الدردشة

LLM أوبن أي آي

يدعم FlowHunt العشرات من نماذج توليد النصوص، بما في ذلك نماذج أوبن أي آي. إليك كيفية استخدام ChatGPT في أدوات الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة الخاصة بك.

عرض LLM أوبن أي آي

نماذج LLM من Anthropic AI

يدعم FlowHunt عشرات نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج Claude من Anthropic. تعلّم كيفية استخدام Claude في أدوات الذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة مع إعدادات قابلة للتخصيص للحصول على استجابات مصممة خصيصًا.

عرض نماذج LLM من Anthropic AI

وكيل استدعاء الأدوات

استكشف وكيل استدعاء الأدوات في FlowHunt—مكون متقدم في سير العمل يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من اختيار واستخدام الأدوات الخارجية بذكاء للإجابة على الاستفسارات المعقدة. مثالي لبناء حلول ذكاء اصطناعي ذكية تتطلب استخدامًا ديناميكيًا للأدوات، واستدلالًا تكراريًا، ودمجًا مع عدة مصادر.

عرض وكيل استدعاء الأدوات

مكوّن سجل الدردشة

يتيح مكون سجل الدردشة في FlowHunt للروبوتات تذكر الرسائل السابقة، مما يضمن محادثات متسقة وتجربة عملاء محسنة مع تحسين استخدام الذاكرة والرموز.

عرض مكوّن سجل الدردشة

مسترجع المستندات

يعزز مسترجع المستندات من FlowHunt دقة الذكاء الاصطناعي من خلال ربط النماذج التوليدية بمستنداتك وروابطك الخاصة المحدثة، مما يضمن الحصول على إجابات موثوقة وذات صلة باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).

عرض مسترجع المستندات

ملاحظة

يتيح لك مكون الملاحظة في FlowHunt إضافة تعليقات وتوثيقات مباشرة في سير العمل الخاص بك. استخدمه لتوضيح أو شرح أو تقديم تعليمات ضمن التدفق الخاص بك، مما يسهل فهم وصيانة الأتمتة المعقدة.

عرض ملاحظة

وصف التدفق

الغرض والفوائد

وصف المسار: معالجة البريد الإلكتروني والرسائل التجارية بشكل آلي وقابل للتوسع

تم تصميم هذا المسار لأتمتة وتوسيع معالجة وتصنيف وتوجيه رسائل البريد الإلكتروني والرسائل النصية التجارية، مع التركيز بشكل خاص على سيناريوهات دعم العملاء. يستخدم مزيجًا من التصنيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والمنطق الشرطي، وتكامل واجهات البرمجة، واستجابات الوكلاء الذكية بالوعي السياقي، مما يجعله ذا فائدة كبيرة للمؤسسات التي ترغب في تبسيط دعم العملاء، واكتشاف الرسائل العشوائية، ودمج وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أنظمة خارجية مثل LiveAgent.

نظرة عامة عالية المستوى

يتكون المسار من فرعين رئيسيين:

  1. اكتشاف الرسائل العشوائية وتوجيهها: يصنف الرسائل الواردة تلقائيًا كعشوائية أو لا، ويوجهها وفقًا لذلك لضمان معالجة فعالة وتقليل الحاجة للفرز اليدوي.
  2. وكيل ذكاء اصطناعي سياقي لدعم العملاء: يعتمد على استرجاع الوثائق الخارجية ووكيل ذكي متطور لاستدعاء الأدوات لتقديم ردود دعم دقيقة وغنية بالسياق ومتوافقة مع السياسات.

هيكل المسار التفصيلي

1. اكتشاف الرسائل العشوائية وتوجيهها

  • المدخل: يتم استلام الرسائل عبر عقدة إدخال الدردشة.
  • بناء الموجه: يتم تعبئة قالب الموجه بالرسالة الواردة وإرساله إلى عقدة طلب واجهة برمجة التطبيقات (مهيأة لـ LiveAgent أو أنظمة مشابهة).
  • استخلاص النص: يتم تحليل استجابة واجهة البرمجة لاستخلاص المحتوى ذي الصلة باستخدام عقدة التحليل.
  • تصنيف الرسائل العشوائية بواسطة الذكاء الاصطناعي: يتم إرسال الرسالة المستخلصة إلى نموذج OpenAI GPT-4.1 مع موجه نظام يطلب منه إخراج “نعم” إذا كانت الرسالة عشوائية (مثل العروض الترويجية، العروض غير المرغوب فيها) أو “لا” إذا كانت ذات صلة بالأعمال.
  • التوجيه الشرطي:
    • إذا صُنفت الرسالة كعشوائية (“نعم”)، ينتج قالب الموجه إشعارًا قياسيًا بالعشوائية يتم إخراجه في الدردشة.
    • إذا لم تكن الرسالة عشوائية (“لا”)، تنتقل إلى وكيل دعم الذكاء الاصطناعي لمزيد من المعالجة.

جدول منطق توجيه الرسائل العشوائية:

الخطوةالأداة/العقدةالغرض
إدخال الرسالةChatInputاستقبال رسالة المستخدم/العميل
موجه لواجهة البرمجةPromptTemplateتنسيق الرسالة لواجهة LiveAgent البرمجية
استدعاء APIAPIRequestإرسال/استقبال بيانات الرسالة
تحليل البياناتParseDataاستخلاص معاينة الرسالة
مصنف الرسائل العشوائيةGenerator (OpenAI)تصنيف كعشوائي أو لا
الموجه الشرطيConditionalRouterتوجيه بناءً على إخراج الذكاء الاصطناعي
إشعار الرسائل العشوائيةPromptTemplate & ChatOutputرد قياسي للرسائل العشوائية
غير عشوائيالانتقال لوكيل الدعملمزيد من المعالجة البشرية

2. وكيل دعم ذكاء اصطناعي سياقي للعملاء

  • استرجاع الوثائق: عندما لا تكون الرسالة عشوائية، يقوم المسار باسترجاع وثائق ذات صلة من قاعدة المعرفة، مصنفة حسب الفئات والجداول الزمنية، لضمان توفر أحدث المعلومات المناسبة سياقيًا.
  • دمج سجل الدردشة: يتم استرجاع سجل الدردشة الحديث لإعطاء الوكيل سياقًا لردوده، مما يضمن الاستمرارية والملاءمة.
  • تنسيق وكيل الذكاء الاصطناعي: يستخدم النموذج Anthropic Claude Sonnet 4 لوكيل استدعاء الأدوات، ويُزود برسالة نظام مفصلة توضح سياسات الاستجابة الصارمة (مثل الرد دائمًا بالإنجليزية، استخدام نبرة رسمية ودودة، ذكر الروابط بدقة، تجنب التخمين، واتباع تنسيق إخراج محدد).
  • تكامل الأدوات: يمكن للوكيل استدعاء أداة استرجاع الوثائق وأي واجهات برمجة أخرى عند الحاجة لدعم ردوده، مما يضمن إجابات قائمة على الحقائق.
  • الإخراج: يتم إخراج رد الوكيل في الدردشة، ويمكن أيضًا تمريره لتكامل إضافي مع API إذا لزم الأمر (مثل الإرسال إلى LiveAgent).

جدول منطق رد الوكيل:

الخطوةالأداة/العقدةالغرض
مسترجع الوثائقDocumentRetrieverجلب سياق ذي صلة من قاعدة المعرفة
سجل الدردشةChatHistoryتزويد سياق المحادثة الأخير
نموذج الذكاء الاصطناعيAnthropic Claudeفهم لغوي متقدم
وكيل استدعاء الأدواتToolCallingAgentدمج الأدوات والسياق والسياسات للرد
الإخراجChatOutputإرسال الرد للدردشة/ساحة اللعب
إعادة التوجيه عبر APIAPIRequest/ParseDataإرسال اختياري للتسجيل أو LiveAgent

إرشادات رسالة النظام للوكيل

  • الرد دائمًا باللغة الإنجليزية بغض النظر عن لغة المدخلات.
  • استخدم نبرة رسمية ودودة للأعمال؛ لا تستخدم markdown، ولا رموز تعبيرية، ولا تخمينات.
  • يجب أن تذكر الردود الروابط مباشرة أسفل الجواب وتتبع بنية واضحة مع السماح بالنقاط التوضيحية.
  • إذا لم توجد معلومات ذات صلة، اطلب من العميل تفاصيل إضافية بلطف.

3. تكامل واجهات البرمجة ومعالجة البيانات

  • إنشاء بيانات ديناميكية: تولد عدة عقد القواميس اللازمة لطلبات API، بما في ذلك مفاتيح API، وأجسام الرسائل، ومعاملات الاستعلام.
  • تعدد التفاعلات مع API: يتيح المسار إجراء عدة طلبات API (مثل LiveAgent أو أنظمة خلفية أخرى) بطرق مرنة (GET، POST، إلخ).
  • تحليل البيانات: بعد كل استجابة API، تستخلص عقد التحليل النص المناسب للمعالجة أو الإخراج اللاحق.

4. فوائد الأتمتة وقابلية التوسع

  • تصفية الرسائل العشوائية تلقائيًا: يُلغي الحاجة للمراجعة اليدوية للرسائل غير المرغوب فيها، ويوفر الوقت ويركز جهود الدعم على الطلبات الحقيقية.
  • دعم متسق ومتوافق مع السياسات: يلتزم الوكيل دومًا بإرشادات الشركة، مما يضمن اتصالات موثوقة وآمنة للعلامة التجارية.
  • ردود قائمة على المعرفة: عبر دمج استرجاع الوثائق، يستند الوكيل في إجاباته إلى أحدث وأدق المعلومات ذات الصلة.
  • تكامل API مرن: سهل التوسيع ليشمل أدوات جديدة أو أنظمة تذاكر أو مصادر معرفة حسب تطور احتياجات العمل.
  • قابلية التوسع: يمكّن التصميم المعياري من معالجة متوازية لعدة محادثات وسهولة التكيف مع زيادة حجم الرسائل.

أمثلة على حالات الاستخدام

  • فرق دعم العملاء: تصنيف الرسائل تلقائيًا، ومعالجة الرسائل العشوائية، وتقديم ردود دقيقة وغنية بالسياق.
  • تأهيل المبيعات/العملاء المتوقعين: تصفية الاستفسارات غير ذات الصلة قبل تحويل العملاء المحتملين الحقيقيين إلى مندوبي المبيعات.
  • تكامل متعدد القنوات: ربط المنصات مثل LiveAgent أو واجهات برمجة التطبيقات المخصصة لتوحيد الدعم عبر القنوات.

ملاحظات الإعداد

  • تخصيصات مطلوبة: استبدل مفاتيح API وروابطها التجريبية (مثل “YOURLINK”) بالقيم الفعلية عند النشر.
  • إدارة قاعدة المعرفة: حافظ على تحديث مصادر مسترجع الوثائق لضمان أداء مثالي للوكيل.

يوفر هذا المسار بنية قوية وقابلة للتوسع لأتمتة التواصل مع العملاء، مما يضمن الكفاءة وجودة الردود المتوافقة مع السياسات. كما أن مرونته تتيح التوسع السهل كلما نما عملك أو ظهرت احتياجات أتمتة جديدة.

دعنا نبني فريق الذكاء الاصطناعي الخاص بك

نحن نساعد الشركات مثل شركتك في تطوير روبوتات الدردشة الذكية، وخوادم MCP، وأدوات الذكاء الاصطناعي أو أنواع أخرى من أتمتة الذكاء الاصطناعي لاستبدال البشر في المهام المتكررة في مؤسستك.

حدد موعد عرض تجريبي جربه الآن

اعرف المزيد

أداة عميل Bitrix24 MCP
أداة عميل Bitrix24 MCP

أداة عميل Bitrix24 MCP

يستفيد سير العمل هذا من وكيل ذكاء اصطناعي مدمج مع أداة عميل MCP لمعالجة مدخلات الدردشة من المستخدمين، واستخدام سجل الدردشة لمزيد من الفهم السياقي، وإخراج ردود ذ...

3 دقيقة قراءة
وكيل دعم العملاء بالذكاء الاصطناعي مع تكامل API لـ LiveAgent
وكيل دعم العملاء بالذكاء الاصطناعي مع تكامل API لـ LiveAgent

وكيل دعم العملاء بالذكاء الاصطناعي مع تكامل API لـ LiveAgent

يقوم سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذا بأتمتة دعم العملاء من خلال ربط استفسارات المستخدمين بمصادر معرفة الشركة وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية (مثل LiveA...

5 دقيقة قراءة
بناء مستجيب تلقائي لتذاكر الدعم بالذكاء الاصطناعي مع كشف الرسائل المزعجة
بناء مستجيب تلقائي لتذاكر الدعم بالذكاء الاصطناعي مع كشف الرسائل المزعجة

بناء مستجيب تلقائي لتذاكر الدعم بالذكاء الاصطناعي مع كشف الرسائل المزعجة

تعرّف على كيفية بناء نظام دعم عملاء مؤتمت بالكامل مع ردود تذاكر مدعومة بالذكاء الاصطناعي وكشف ذكي للرسائل المزعجة باستخدام تكامل FlowHunt وLiveAgent....

18 دقيقة قراءة
AI Automation Customer Support +3