నైపుణ్యం / దగ్గరగా
AI అసిస్టెంట్లు, నాలెడ్జ్ సిస్టమ్లు
మీ జ్ఞానం నుండి సమాధానమిచ్చే కస్టమర్-బృంద అసిస్టెంట్లు — మూలాలు, కావల్లు, మానవ దారితో.
అవకాశం
తర్వాతి అడుగును
మెరుగైన అడుగు చేయండి.
Buyers and users expect an answer the moment they ask. Support inboxes drown in the same repeated questions, and product, policy and catalogue answers live in documents no one can search in plain language. Assistants change that only when they answer from your content, not from a generic model.
We build the answer surface on your actual content — catalogue, docs, policies and FAQs — with a retrieval pipeline (embeddings + search), citations for every claim, guardrails for out-of-scope questions and a clean handover to a human with full context. We measure deflection and answer quality from day one.
- కలిసి పని
- పేరున్న డెలివరీ లీడ్ + బృందం
- సమయం
- Prototype in 3–4 weeks; FAQ rollout scoped after
మేము ఇచ్చేది
సరైన వాటిపై దృష్టి.
- Commerce and support Q&A over your data
- Retrieval (RAG) pipeline over catalogue, docs and FAQs
- Guardrails, citations and human-escalation states
- Usage analytics and deflection measurement
మీరు తీసుకెళ్లేది
నడపగలిగేది.
- Conversation and knowledge map
- Working assistant on your content with sources
- Guardrails, handover and admin controls
- Rollout plan, docs and measurement
ఇంటరాక్షన్ చూడండి
వర్క్ఫ్లో విప్పడం చూడండి.
నమూనా డేటాతో పనిచేసే ఇంటర్ఫేస్ ప్రదర్శన. పని ఎంచుకోండి, పురోగతి అనుసరించండి, ప్రతిపాదిత ఫలితం సమీక్షించండి.
See the system
think in steps.
Choose a workflow, inspect the sample input and review the proposed output. You make the final call.
Find inconsistencies in a small sample product catalogue.
Product: Wireless headphones · Category: Audio · Compatibility: missing · Related products use the Headphones category.
- 01Inspect sample product fields
- 02Compare naming and categories
- 03Prepare suggested corrections
Your review workspace.
Run the example to reveal the proposed changes.
This browser simulation demonstrates the workflow and interface. Its sample responses are predefined; it does not call an AI model, access a store or publish changes.
మొదలుపెట్టే ముందు
కొద్ది స్పష్టత
దూరం వెళ్తుంది.
01మొదలుపెట్టడానికి మా నుండి ఏం కావాలి?
సమస్య సంక్షిప్త వివరణ, ప్రస్తుత సైట్/టూల్ లింక్ ఉంటే, ఉపయోగకరమైన ఫలితం ఎలా ఉంటుంది. పూర్తి స్పెసిఫికేషన్ అవసరం లేదు. స్కోప్ స్పష్టమయ్యాక యాక్సెస్, DPA/NDA, కంటెంట్ అవసరాలు నిర్ణయిస్తాం.
02ఉన్నదానితో పని చేయగలరా?
అవును. మీ సెటప్, పరిమితుల నుండి మొదలుపెడతాం. కేంద్రీకృత మెరుగుదల లేదా ఇంటిగ్రేషన్ పునర్నిర్మాణాన్ని గెలవచ్చు — కట్టుబడడానికి ముందు ఖర్చుతో ఆప్షన్లు, ట్రేడ్ఆఫ్లు వివరిస్తాం.
03ఖర్చు, సమయం, SLA ఎలా నిర్ణయిస్తారు?
కనుగొన్నాక స్పష్టమైన ప్రతిపాదన: డెలివరీలు, మైలురాళ్లు, సమయం, సపోర్ట్, SLA నిబంధనలు. సంతకంతో ప్రారంభం; మార్పు అదనపు పనికి ముందు రాతపూర్వకంగా మళ్లీ నిర్వచిస్తాం.
అనుసంధానిత నైపుణ్యం