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[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出 | DevelopersIO
[電話予約の無人化]Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(日付,時間など)を抽出はじめに Amazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで、1回の発話から予約情報(電話番号,日時,名前,人数)を正しく抽出できるか検証しました。コールセンターでは、有人対応から無人対応に変更したいニーズが増えているように思います。電話予約の無人対応を想定し、1回の発話で、下記の５つの予約情報を抽出できるか確認します。お名前電話番号予約日予約時間人数発話で予約情報を抽出する方法として、GPT-4 Turbo のJSONモードを利用します。 JSONモードの詳細は、下記を参照ください。例えば、「名前はクラスメソッドで、電話番号は09011111111。来週の火曜日の19時に4名で予約できます
imaizm 2023/11/21
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Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。顧客は、住所を含めた発話をします。「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングを終了します。「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。以下の図は、電話での対話の流れを示しています。前提 2023年11月時
imaizm 2023/11/15
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AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] | DevelopersIO
AIチャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] はじめに Amazon Connect + LexでAIチャットボットを構築し、問い合わせに対して無人対応し、対応が難しい内容に限り、オペレーター（以降、担当者）にエスカレーションする仕組みを作成しました。コールセンターの負担軽減や人手不足の解消を目指して、AIチャットボットを活用して有人対応から自動応答に切り替えたいというニーズは増えているように思います。本記事では、お問い合わせをAIチャットボットがヒアリングして、生成AIのAmazon BedrockのClaudeを用いて種別判定を行い、回答できるものはチャットボットが回答し、それ以外の内容については、担当者にエスカレーションする方法をまとめました。今回検証するお問い合わせの種別
imaizm 2023/11/02
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