محرك دعم تكنولوجيا المعلومات وأتمتة التذاكر المدعوم بالذكاء الاصطناعي
كافح العميل مع عدم الكفاءة في نظام دعم تكنولوجيا المعلومات الخاص به، حيث واجه غالباً معالجة تذاكر غير مكتملة واختناقات في الاتصال. أدى التوضيح ذهاباً وإياباً إلى تأخير الحل، وعنى نقص قاعدة المعرفة الموحدة أن حتى المشكلات البسيطة استهلكت وقت موظفي تكنولوجيا المعلومات الثمين.
مبتكر رائد في قطاع التكنولوجيا الزراعية، مسؤول عن الحفاظ على بنية تحتية لتكنولوجيا المعلومات معقدة عبر قواعد تشغيلية واسعة النطاق. واجهت المنظمة تحديات في التوسع مع أنظمة الدعم الداخلية الخاصة بها مع توسع قوتها العاملة وبصمتها التكنولوجية.
إنشاء تذاكر موجه بالذكاء الاصطناعي
الاستفادة من نماذج LLaMA لمساعدة المستخدمين في صياغة تذاكر كاملة عبر واجهة دردشة، مما يضمن التقاط جميع التفاصيل التشخيصية الضرورية مقدماً.
سياق معرفة RAG
تكامل الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لسحب خطوات الحل التي تم التحقق منها من TopDesk و Confluence و OneNote، واقتراح إصلاحات فورية بناءً على البيانات التاريخية.
الفرز والحل الآلي
محرك توجيه ذكي يقوم بحل الاستفسارات البسيطة تلقائياً ويصنف الحوادث المعقدة حسب الاستعجال والموضوع، ويرسلها إلى الأخصائي الصحيح.
سير عمل غير فعال
أدت بيانات التذاكر غير المكتملة إلى تواصل لا نهائي ذهاباً وإياباً، مما أخر حل المشكلة بشكل كبير.
صوامع المعرفة
كانت معلومات استكشاف الأخطاء وإصلاحها الحرجة مبعثرة عبر منصات متباينة (Confluence, OneNote, سجلات قديمة)، مما جعل البحث اليدوي مستهلكاً للوقت.
توسيع الدعم
لم يتمكن نموذج الدعم الحالي المرتكز على الإنسان من مواكبة الحجم المتزايد للتذاكر من قوة عاملة تتوسع بسرعة.
قمنا بتنفيذ نظام بيئي شامل للتذاكر مدعوم بالذكاء الاصطناعي. بدعم من معماريات LLaMA و RAG، يرشد النظام المستخدمين لتقديم بيانات تذاكر مثالية، ويحل الاستفسارات الروتينية تلقائياً باستخدام الوثائق الموجودة، ويوجه المشكلات المعقدة بذكاء. تضمن حلقة التغذية الراجعة أن يتعلم النموذج باستمرار من الحلول الناجحة.
Let's engineer the
future together.
