專業的 AI 客服需要具備多項功能，才能有效地處理客戶的諮詢並提供優質的服務。以下是一些關鍵的功能：

1. 自然語言處理 (NLP) 能力：

• 意圖辨識 (Intent Recognition)： 準確判斷客戶提問的目的和需求。
• 實體抽取 (Entity Extraction)： 從客戶的語句中識別關鍵資訊，例如產品名稱、訂單號碼、日期等。
• 語義理解 (Semantic Understanding)： 理解客戶話語的深層含義，而不僅僅是字面意思。
• 多輪對話管理 (Multi-turn Dialogue Management)： 能夠進行連貫的對話，處理需要多次交互才能解決的問題。

2. 知識庫整合：

• FAQ 查詢： 快速從預先建立的常見問題解答中找到答案。
• 產品資訊檢索： 能夠查詢並提供產品規格、功能、價格等資訊。
• 流程引導： 協助客戶完成特定流程，例如訂單查詢、退換貨申請等。

3. 個性化與情境感知：

• 用戶識別： 能夠識別用戶身份，並根據其歷史記錄提供更個人化的服務。
• 情境感知： 理解對話的上下文，並根據當前的對話狀態提供相關的回應。

4. 問題解決能力：

• 提供解決方案： 針對客戶的問題提供可行的解決方案或建議。
• 執行操作： 在授權下，能夠執行某些操作，例如查詢訂單狀態、修改個人資料等。
• 無縫轉接人工客服： 當 AI 無法處理複雜或特殊情況時，能夠順暢地將對話轉接給人工客服。

5. 分析與學習能力：

• 數據收集與分析： 記錄對話數據，分析客戶的需求和痛點。
• 自我學習與優化： 通過不斷的對話數據學習，提升自身的回答準確性和服務效率。

額外加分功能：

• 多語言支持： 能夠理解和回應用戶使用的不同語言。
• 多渠道整合： 能夠在不同的溝通渠道（例如網站、App、社群媒體）提供一致的服務。
• 情緒分析： 能夠判斷客戶的情緒，並做出適當的回應。

總之，一個專業的 AI 客服需要具備理解、思考、回應和學習的能力，才能有效地提升客戶服務的效率和品質。

新一代主動式 Agentic RAG 應用：

• 客戶服務：主動型 RAG 賦能服務系統，根據個別客戶的上下文調整回應。例如，它可以透過提供即時解決方案（如加急運輸或折扣）來解決訂單延遲問題。此外，這些系統透過學習歷史數據隨時間改進交互。
  
  
• 醫療保健：臨床醫生使用主動型 RAG 將最新的醫學研究綜合為基於證據的建議。這提高了診斷精度和治療計劃。此外，該技術還透過標記藥物相互作用來增強患者安全，並透過即時訪問不斷更新的臨床指南支援醫學培訓。
  
  
• 教育：智慧輔導系統使用主動型 RAG 根據學生的進度和偏好的學習風格檢索內容，個性化學習路徑。
  
  
• 商業智慧：企業使用主動型 RAG 自動化 KPI 分析和報告生成。該系統識別數據中的隱藏趨勢，促進主動決策，從而超越競爭對手。
  
  
• 科學研究：研究人員使用主動型 RAG 識別相關研究並提取關鍵見解。這種方法減少了文獻回顧所需的時間。

簡而言之，主動型 RAG 能夠透過智慧推理和上下文感知的決策能力，為不同部門和行業提供便利。