我如何建立一个全AI员工的“BPO”公司

我们今天在做什么？

我们正在为一家名为“Aniket Very General Electric Company”的虚构电气公司建立一个 BPO（业务流程外包）呼叫中心。我们将创建由人工智能代理组成的不同部门，他们可以与客户聊天（并最终在下一部分发言）以回答问题、处理投诉或提供服务。

为什么要阅读这篇文章？

学习如何构建可以在真实环境中执行任务的 AI 代理，与人类、AI 协调，提供技术支持将是一项非常有价值的技能。

我们将如何建立我们的全人工智能员工公司？

○ 我们将解释什么是BPO和呼叫中心。
○ 我们的人工智能公司将设有客户服务、技术支持、计费和支付、中断管理和入职客户等部门。
○ 我们将使用 Docker 容器来运行 Dify AI 平台作为基础。
○ AI 代理将使用 Meta AI 的 LLaMA-3 语言模型。
○ 我们可以使用Groq的AI加速芯片使LLaMA-3更快。
○ 每个部门都将有一个文本文件知识库，AI 代理可以参考。

让我们开工吧！

本节提供安装 Docker、Ollama（用于运行 LLaMA-3）和 Dify AI 平台的设置说明。它还概述了我们将为接待、客户服务、计费、技术支持等部门创建的不同 AI 代理。

让我们设计我们的组织

○ 我们解释了每个部门的 AI 代理将如何拥有自己的知识库，例如员工手册。
○ 知识库将包含政策、程序和其他关键信息。
○ AI代理可以快速引用这些信息，以提供准确和知识渊博的响应。

让我们认识一下我们的 AI 员工

○ 我们选择LLaMA-3 70B模型作为跨部门所有AI代理的基础。
○ 我们为AI代理提供定制的提示，以定义他们的个性和角色。○ 知识库作为各部门量身定制的培训材料。
○ 未来，人工智能代理可能会拥有额外的工具，如票务系统和集成。

让我们来运行我们的BPO组织

现在 AI 劳动力和知识库已经准备好了，我们可以开设我们的 BPO 公司，让 AI 代理开始处理不同部门的客户查询，例如计费、技术支持、中断和新连接。

调试

本部分重点介绍调试的重要性，显示语言模型如何理解客户查询并从知识库中检索相关上下文以提供良好响应的跟踪。

未来工作

○ 扩大规模以处理更多使用云服务或分布式计算的客户。
○ 将 AI 代理和知识库迁移到云端，以便访问和维护。
○ 微调语言模型，提高各部门的绩效。○ 使用可扩展的向量数据库，加快知识检索速度。
○ 启用语音界面和计算机视觉，实现更自然的交互。○ 实施持续学习，以便 AI 代理可以随着时间的推移扩展他们的知识。

这篇文章展示了建立一个真正的人工智能驱动的公司的潜力，并提出了关于人类的作用、道德和利用人工智能创造一个更美好的世界的发人深省的问题。

链接：https://dataaiml.substack.com/p/how-i-built-a-simple-bpo-company