I team necessitano di accesso istantaneo ai dati aziendali e di una guida intelligente su come utilizzarli. Invece, si trovano di fronte a informazioni sparse su molteplici sistemi. Ciò porta i dipendenti a dedicare tempo prezioso alla ricerca di risposte anziché a prendere decisioni efficaci. Questa dispersione delle informazioni rallenta i processi decisionali e ostacola la produttività, creando un ambiente in cui le opportunità vengono perse a causa di inefficienze operative.

In questo post, mostriamo come costruire agenti di chat in Amazon Quick Suite per affrontare questo problema. Esploreremo un framework a tre livelli—identità, istruzioni e conoscenza—che trasforma gli agenti di chat di Quick Suite in assistenti IA aziendali intelligenti e altamente efficienti. Nel nostro esempio, dimostriamo come il nostro agente di chat guidi la scoperta delle funzionalità, utilizzi i dati aziendali per informare le raccomandazioni e personalizzi le soluzioni in base al potenziale di impatto e alla prontezza all'adozione del team. Questo approccio garantisce che le soluzioni proposte siano non solo pertinenti, ma anche allineate con le capacità e gli obiettivi specifici di ciascuna organizzazione.

Vantaggi degli agenti di chat di Quick Suite

Gli agenti di chat di Quick Suite rendono le capacità avanzate dell'intelligenza artificiale accessibili agli utenti aziendali non tecnici. Questa democratizzazione dell'IA significa che figure professionali come rappresentanti di vendita, analisti ed esperti di dominio possono creare sofisticati assistenti IA senza richiedere una profonda esperienza tecnica in machine learning o nell'infrastruttura cloud. Ciò riduce significativamente la barriera d'ingresso per l'adozione dell'IA, consentendo a un'ampia gamma di professionisti di sfruttare il potere dell'apprendimento automatico per migliorare le proprie operazioni quotidiane.

Le istanze di Quick Suite sono dotate del proprio agente di chat di sistema predefinito, chiamato "My Assistant". Gli amministratori hanno la possibilità di abilitare la creazione di agenti di chat personalizzati per gli utenti, ampliando così le funzionalità a disposizione. Molti utenti iniziano il loro percorso con Quick Suite sperimentando My Assistant, scoprendo le sue capacità IA attraverso l'esplorazione pratica e diretta. Questa esperienza iniziale aiuta a familiarizzare con le potenzialità della piattaforma.

Gli utenti possono migliorare le loro interazioni con una configurazione contestuale avanzata: è possibile indirizzare l'agente a specifici Spazi per filtrare l'ambito della conversazione, in modo che le risposte attingano solo alla conoscenza organizzativa più pertinente. Questa funzionalità garantisce che le informazioni fornite siano precise e focalizzate. È anche possibile caricare modelli di risposta o documenti di processo direttamente nelle sessioni di chat per modificare il modo in cui l'agente struttura i suoi output o approccia compiti specifici, offrendo così un controllo granulare sul comportamento dell'agente.

Sebbene questi approcci offrano valore immediato e flessibilità per i singoli utenti e per compiti una tantum, ogni conversazione richiede una configurazione manuale—selezionare gli Spazi giusti, caricare i modelli pertinenti e fornire istruzioni specifiche per il contesto. Questo può diventare oneroso e limitare la scalabilità. Con gli agenti di chat personalizzati, invece, è possibile acquisire questi modelli di successo in soluzioni permanenti e condivisibili. È possibile preservare la conoscenza contestuale e le linee guida comportamentali nella persona dell'agente, così come le selezioni delle risorse che rendono le conversazioni individuali efficaci, e raggrupparle in agenti coerenti e riutilizzabili che i team possono implementare su larga scala. Con questa soluzione di implementazione sistematica, le intuizioni individuali diventano risorse organizzative che favoriscono guadagni di produttività significativi. La soluzione riduce il carico cognitivo sugli utenti che non hanno più bisogno di ricordare tecniche di prompting specifiche o di individuare le risorse giuste per ogni interazione, permettendo loro di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto.

Il fondamento a tre livelli: identità, istruzioni e conoscenza

Gli agenti di chat efficaci sono costruiti su tre componenti essenziali che lavorano insieme per creare assistenti IA coerenti e affidabili, capaci di fornire risposte precise e utili in ogni interazione:

  • Identità – Definisce chi è l'agente e quale ruolo svolge all'interno dell'organizzazione. Questo include la sua "personalità", il suo scopo e i suoi obiettivi principali.
  • Istruzioni – Specifica come l'agente dovrebbe pensare e rispondere, fornendo direttive comportamentali dettagliate e linee guida su come elaborare le richieste e generare output.
  • Conoscenza – Fornisce le informazioni a cui l'agente può accedere per cercare risposte e generare contenuti. Questo costituisce il corpus di dati su cui l'agente basa le sue risposte.

Comprendere questi tre livelli è cruciale perché essi determinano collettivamente il comportamento complessivo del tuo agente, inclusi il suo stile di comunicazione, la profondità e l'ampiezza delle informazioni che può recuperare e la sua capacità di adattarsi a diversi scenari utente.

Identità

L'identità definisce chi è il tuo agente e quale ruolo svolge, il che modella intrinsecamente il modo in cui risponde a ogni richiesta. Ad esempio, un agente con l'identità di "specialista del supporto tecnico" risponderà in modo diverso rispetto a un agente con l'identità di "consulente di marketing". È possibile configurare un'identità chiara e specifica tramite il campo di configurazione Identità agente, garantendo che l'agente mantenga una coerenza di ruolo in tutte le sue interazioni.

Istruzioni

Le istruzioni funzionano come direttive comportamentali che forniscono un controllo granulare sulla generazione delle risposte dell'agente, con specificità e coerenza che sono cruciali per l'efficacia. In questo contesto, le competenze efficaci di prompt engineering diventano essenziali quando si creano sia l'identità che le istruzioni, poiché la precisione e la chiarezza di questi elementi influenzano direttamente la capacità dell'agente di comprendere il contesto, seguire le direttive comportamentali e mantenere risposte coerenti e guidate dalla persona. È possibile configurare l'agente di chat di Quick Suite con istruzioni dettagliate nei campi Istruzioni persona, Stile di comunicazione e Documenti di riferimento. I documenti di riferimento si riferiscono a istruzioni più specifiche o dettagliate, o informazioni allegate come file che si richiede all'agente di avere sempre a disposizione e seguire esattamente, come modelli o documenti di processo standardizzati.

Conoscenza

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) alimentano gli agenti di chat, fornendo loro la capacità di comprendere e generare linguaggio naturale. L'agente di chat personalizzato fornisce il contesto necessario agli LLM attraverso due mezzi distinti: le istruzioni, come discusso nella sezione precedente, e la conoscenza ricercabile. Quick Spaces offre la possibilità di aggregare la conoscenza ricercabile per l'agente di chat in diverse forme, garantendo che abbia accesso a un vasto e pertinente corpus di informazioni:

  • Caricamenti diretti di file (conoscenza indicizzata): consente di caricare documenti specifici che l'agente può consultare.
  • Dashboard e argomenti di Amazon Quick Sight: integra dati e visualizzazioni da Quick Sight per fornire all'agente informazioni analitiche in tempo reale.
  • Basi di conoscenza create da integrazioni di accesso ai dati (conoscenza indicizzata): permette di connettersi a database e sistemi esterni per arricchire la base di conoscenza dell'agente.
  • Connettori di azione per eseguire azioni su strumenti di terze parti integrati: abilita l'agente a interagire e operare con altre applicazioni e servizi, estendendo le sue capacità oltre la semplice erogazione di informazioni.

Gli Spazi funzionano come repository di conoscenza dinamici e ricercabili che facilitano l'accesso in tempo reale alle informazioni dei team in forma strutturata o non strutturata, mantenendo al contempo i confini di sicurezza e supportando flussi di lavoro collaborativi. Questi sono ideali per abilitare capacità di ricerca semantica su basi di conoscenza in evoluzione come i dati aziendali attuali e la conoscenza collaborativa, assicurando che l'agente sia sempre aggiornato e pertinente.

Panoramica della soluzione

Per illustrare l'efficacia di questo approccio, consideriamo lo "Specialista di Prodotto di Quick Suite", un agente di chat personalizzato progettato per aiutare gli utenti a identificare le funzionalità di Quick Suite più adatte alle loro esigenze specifiche. Mentre "My Assistant" può rispondere a qualsiasi domanda generica relativa a Quick Suite, l'agente di chat Specialista di Prodotto adotta un approccio più mirato, agendo come un vero e proprio consulente di prodotto per supportare le domande e i requisiti degli utenti. Questo agente si distingue per la sua capacità di fungere da consulente intelligente, abbinando le sfide aziendali alle capacità appropriate di Quick Suite con precisione e pertinenza.

L'agente di chat Specialista di Prodotto è configurato per seguire una metodologia a tre fasi distinte: scoperta, analisi e raccomandazioni di soluzione. Questo processo strutturato dimostra come gli agenti IA moderni dovrebbero bilanciare una conoscenza completa della piattaforma con una saggezza pratica sul dimensionamento delle soluzioni, assicurando che le proposte siano sempre adeguate al contesto. L'agente può raccomandare semplici prompt da utilizzare con My Assistant per servire i singoli utenti, o architettare complessi flussi di lavoro multi-capacità per l'implementazione a livello aziendale. In questo modo, esemplifica il principio di abbinare la complessità della soluzione al potenziale di impatto effettivo, promuovendo al contempo l'adozione dell'IA generativa (GenAI) tra le organizzazioni e proiettando il potenziale ROI per le soluzioni raccomandate. Questo approccio olistico massimizza il valore dell'IA per l'intera impresa.

Nelle sezioni seguenti, dimostriamo come costruire uno Spazio di conoscenza composto dalla documentazione della Guida Utente di Quick Suite e quindi configurare l'agente di chat Specialista di Prodotto di Quick Suite. Questi passaggi pratici ti guideranno attraverso il processo di creazione e personalizzazione di un agente AI potente e mirato.

Prerequisiti

Per costruire un agente di chat personalizzato in Quick Suite, è necessario disporre di quanto segue:

  • Un'istanza Quick Suite attiva.
  • Un abbonamento Quick Suite per le funzionalità richieste, a seconda del livello di complessità e delle capacità desiderate:
    • Professional – Questo livello consente di creare, configurare e condividere spazi e agenti di chat personalizzati, fornendo una base robusta per l'implementazione di soluzioni AI.
    • Enterprise (include tutte le funzionalità Professional) – Questo livello superiore permette di creare basi di conoscenza avanzate, essenziali per la gestione di grandi volumi di dati e la creazione di assistenti IA altamente informati.

Per maggiori informazioni sui livelli di abbonamento di Quick Suite e sulle funzionalità specifiche incluse in ciascuno, consulta la pagina Amazon Quick Suite pricing.

Crea uno Spazio con una base di conoscenza

Per prima cosa, configuriamo un Quick Space come parte del componente di contesto del fondamento a tre strati di cui abbiamo discusso in precedenza. Questo Spazio contiene una base di conoscenza ricercabile specificamente per la Guida Utente di Amazon Quick Suite, garantendo che l'agente abbia accesso a informazioni autorevoli e complete sulla piattaforma stessa.

Questo passaggio serve come riferimento su come creare contenuti ricercabili indicizzati per una documentazione specifica, dimostrando la flessibilità del sistema. È importante notare che gli agenti di chat di Quick Suite sono intrinsecamente consapevoli di tutte le capacità di Quick Suite e delle pratiche di implementazione associate, il che significa che possono fornire supporto anche senza una base di conoscenza esplicita per le funzionalità di base della piattaforma. Tuttavia, l'aggiunta di una base di conoscenza dedicata migliora ulteriormente la loro precisione e utilità.

Possiamo scegliere tra due opzioni principali per creare il nostro Spazio di conoscenza: un file statico o una base di conoscenza acquisita dal web in tempo reale, ognuna con i suoi vantaggi in termini di manutenzione e aggiornamento.

Utilizza un file statico

Questa opzione prevede l'utilizzo di un'istantanea statica della Guida Utente ufficiale di Quick Suite. È importante notare che, essendo statica, questa base di conoscenza deve essere aggiornata occasionalmente per incorporare le ultime modifiche e aggiunte alla documentazione della piattaforma. Per procedere con questa opzione, completa i seguenti passaggi:

  • Vai a Amazon Quick Suite User Guide.
  • Scegli l'opzione di download PDF sotto l'intestazione della pagina per scaricare la Guida Utente come file PDF sul tuo computer locale.
  • Sulla console Quick Suite, scegli Spazi nel riquadro di navigazione sulla sinistra.
  • Scegli Crea spazio per avviare la procedura di creazione di un nuovo Spazio:
    • Per il campo Titolo, inserisci un titolo descrittivo, come ad esempio: Amazon Quick (è possibile completare il titolo con "Suite User Guide" per maggiore chiarezza).