真正了解您產品的 AI 支援代理
Ertas Studio 讓客戶支援團隊根據真實工單歷史和產品知識微調 AI 模型——建立能準確解決問題的支援機器人和客服輔助工具，無需按工單計費的 API 成本。
The Challenges You Face
通用聊天機器人給出通用回答
現成的 AI 聊天機器人不了解您產品的特定功能、已知問題或解決程序。它們提供聽起來合理但錯誤的回答，讓客戶感到沮喪，並為需要收拾殘局的人工客服創造更多工作。
API 成本隨工單量增長
當由商業 LLM API 驅動時，每次 AI 輔助的工單互動都要花錢。隨著工單量增長——特別是在產品發布或故障期間支援需求激增時——AI 成本按比例飆升，恰好在預算最緊張的時候。
知識庫難以與 AI 保持同步
您的產品不斷變化——新功能、更新的流程、棄用的工作流程。讓提示工程驅動的 AI 系統與不斷演變的產品知識保持同步需要持續的維護，而沒有人有足夠的頻寬來做這件事。
語調和升級政策因公司而異
每個支援組織都有自己的溝通風格、升級觸發條件和解決程序。通用 AI 無法僅透過提示學會這些細微差異，導致回覆感覺不符合品牌形象，或在應該升級時未能升級。
How Ertas Solves This
Ertas Studio 讓您根據實際的支援工單歷史進行微調——客戶提出的真實問題、解決其問題的真實答案，以及您最佳客服人員使用的真實語調。結果是一個了解您產品具體情況、遵循您升級程序並以您品牌聲音溝通的 AI。
訓練過程是視覺化且直觀的。將已解決的工單匯出為問答配對，將 JSONL 上傳到 Studio，然後點擊訓練。當您的產品更新時，添加新的解決方 案範例並重新訓練——模型保持更新，無需複雜的知識庫同步。
訓練好的模型以 GGUF 檔案形式匯出，用於自託管部署。無論它驅動的是面向客戶的聊天機器人還是建議草稿回覆的客服輔助工具，每次互動的成本都是運算成本——而非按 Token 計費的 API 費用。您的「黑色星期五」支援高峰不會附帶一張意外的 AI 帳單。
Key Features for 客戶支援團隊
工單歷史訓練
根據您實際已解決的工單進行微調。模型從您最佳的解決方案中學習——正確的故障排除步驟、適當的語調、正確的升級決策——而非從通用的網路文字中學習。
輕鬆更新模型
當您的產品變更時，添加新的解決方案範例並重新訓練。Studio 的視覺化工作流程使模型更新像更新知識庫一樣例行——無需 ML 工程。
抗量能衝擊的部署
自託管的 GGUF 模型以固定的基礎設施成本處理任何工單量。支援激增、產品發布和季節性高峰不會增加您的 AI 支出。
客服輔助和機器人模式
將同一個微調模型部署為處理例行問題的面向客戶聊天機器人，或部署為為人工審查起草回覆的客服輔助工具——針對不同信心度的靈活部署。
Why It Works
- 使用微調模型的支援團隊報告，AI 建議的回覆在發送前只需最少的編輯，相比通用 LLM 輸出需要大量改寫以符合產品細節和品牌語調。
- 自託管模型消除了按互動計費的經濟模型，使 AI 輔助支援在高流量期間不再不可行——無論工單量多少，支援品質保持一致。
- 根據已解決工單訓練的微調模型能根據經驗豐富的客服人員所識別的相同模式正確辨識需要升級的問題，減少過度升級和遺漏重要問題的情況。
- 每月使用新的解決方案範例重新訓練模型，使 AI 跟上產品變更——整個過程包含資料準備和訓練在內不到一小時。
- 團隊已部署微調的支援模型來解決例行查詢而無需人工介入，讓客服人員能專注於真正需要人類判斷力的複雜案例。
Example Workflow
一家 SaaS 公司的支援團隊每月處理 2,000 個工單。支援經理從 Zendesk 匯出 5,000 個已解決的工單作為問題-解決方案配對，移除任何敏感的客戶資料，並格式化為 JSONL。她將檔案上傳到 Ertas Studio，選擇一個 7B 指令模型，然後開始訓練。
二十五分鐘後，她在遊樂場中用最近的工單範例測試模型。模型使用她團隊遵循的確切程序正確排除了前 10 個最常見問題的故障。她匯出 GGUF 並將其部署在公司現有伺服器上的一個簡單 API 後面。
AI 現在驅動兩個工作流程：一個即時處理例行問題的面向客戶聊天小工具，以及一個為複雜工單起草回覆建議的客服輔助側邊欄。當工程團隊發布重大功能更新時，支援經理添加 100 個新的解決方案範例並重新訓練——模型保持更新，無需任何提示工程或知識庫重建。
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