Bots الذكية في Teams: البحث السريع وتوصيل البيانات

طوّرت LeverX روبوتًا ذكيًا لـ Microsoft Teams باستخدام Microsoft Copilot Studio و Azure OpenAI.

العميل والتحدي

كانت إحدى شركات البيع بالتجزئة الدولية الكبيرة تعاني من بيانات مجزأة متناثرة عبر منصات متعددة وغير متصلة مثل CRM وSharePoint وتطبيقات الدردشة المختلفة. أدى ذلك إلى العديد من التحديات الرئيسية للشركة:

• الوقت المهدر وانخفاض الكفاءة: كان الموظفون يقضون وقتاً ثميناً في البحث يدوياً عن بيانات العميل ومستنداته بدلاً من التركيز على مهامهم الأساسية.
• عدم وجود سياق موحد: أدت المعلومات المجزأة إلى التأخير وتكرار العمل.
• الاختناقات التشغيلية: أدى عدم وجود رؤية واحدة للبيانات إلى حدوث تأخيرات تشغيلية وأجبر الموظفين على أداء نفس العمل عدة مرات.

المنهجية والنهج

لمواجهة هذه التحديات، اعتمدت LeverX منهجية منظمة ورشيقة. وشملت المراحل الرئيسية لعملهم ما يلي:

1. تحليل المشكلة: بدأوا بتحليل عميق لبيئة البيانات المجزأة لدى العميل لتحديد نقاط الضعف الرئيسية في استرجاع المعلومات والتعاون.
2. اختيار التكنولوجيا: اختارت شركة LeverX استوديو Microsoft Copilot Studio وAzure OpenAI لبناء روبوت ذكي مدرك للغة الطبيعية.
3. تصميم التكامل: صمموا حلاً لربط الروبوت بمختلف الأنظمة الخلفية، بما في ذلك SharePoint وDataverse وإدارة علاقات العملاء CRM الخاصة بالعميل، لإنشاء تجربة بحث موحدة.
4. التطوير التكراري: تم تطوير الروبوت لفهم اللغة الطبيعية وأداء مهام محددة مثل جلب المستندات وتلخيص المحتوى واسترجاع تفاصيل الحالة.
5. المنطق السياقي: نفذت LeverX منطقًا يسمح للبوت بتخصيص الردود بناءً على المستخدم والحالة المحددة التي يسأل عنها، مما يضمن أن تكون الردود مراعية للسياق.

الحل

أنشأت شركة LeverX وكيل روبوت ذكي يعمل كواجهة محادثة واحدة لمعارف الشركة، ويتم نشره مباشرةً داخل Microsoft Teams. الجوانب الرئيسية لهذا الحل هي:

• تجربة بحث موحدة: يسمح الروبوت للمستخدمين بطرح سؤال واحد في Teams والحصول على نتائج من أنظمة مختلفة.
• معالجة اللغة الطبيعية: يفهم الروبوت استعلامات اللغة الطبيعية، مثل "ما هي الحالة الحالية لعقد Acme؟
• أداة البحث عن المستندات وتلخيصها: يمكنه جلب المستندات ذات الصلة من SharePoint وتوفير الأقسام الرئيسية أو الملخصات.
• الاسترجاع الذكي للبيانات: يمكن للروبوت البحث عن تفاصيل العميل أو الحالة عبر Dataverse أو CRM ويمكنه أيضًا حساب الدرجات الأساسية والحالات والجداول الزمنية والمشكلات المفتوحة.
• الردود الواعية بالسياق: يقوم الروبوت بتخصيص ردوده بناءً على من يسأل والحالة المحددة التي تتم مناقشتها.

حزمة التكنولوجيا

الحل مبني على حزمة تقنية قوية لضمان الأداء الوظيفي وقابلية التوسع.

• المنصة: Microsoft Teams وMicrosoft Copilot Studio وAzure OpenAI.
• مصادر البيانات: SharePoint، CRM، Dataverse.

النتائج

يجعل هذا الحل استرجاع المعلومات أسرع وأكثر دقة وأكثر توافقاً مع طريقة عمل الموظفين.

• الوصول الموحد إلى المعرفة: توفر واجهة واحدة الوصول إلى معرفة المؤسسة من مختلف الأنظمة.
• استرجاع سريع للمعلومات: استرجاع المعلومات في ثوانٍ، مما يقلل وقت البحث بشكل كبير.
• زيادة الإنتاجية: يُلغي الروبوت الحاجة إلى التبديل بين علامات التبويب أو البحث في المجلدات، مما يعزز الإنتاجية الإجمالية.
• استجابات مخصصة: يوفر الروبوت ردوداً مخصصة ومدركة للسياق.

ينجح الروبوت في تركيز المعلومات المجزأة في واجهة محادثة واحدة داخل Teams، مما يسمح للموظفين بالوصول إلى البيانات والرؤى المهمة في ثوانٍ. وهذا يعزز الإنتاجية بشكل كبير، ويقلل من الجهد المهدر، ويخلق طريقة أكثر كفاءة للفرق للعمل والتعاون.