Übersetzt aus dem englischen Original. Zahlen und Quellen sind unverändert. Englisches Original lesen
DoorDash
DoorDash baut mit Claude auf Amazon Bedrock einen Sprachassistenten für den Support seiner Dasher
DoorDash hat gemeinsam mit dem AWS Generative AI Innovation Center einen Self-Service-Sprachassistenten für Dasher entwickelt, der Anthropics Claude 3 Haiku auf Amazon Bedrock und Amazon Connect nutzt. Laut AWS bearbeitet er Hunderttausende Dasher-Anrufe pro Tag und antwortet in höchstens 2,5 Sekunden.
Kennzahlen
Wortgetreu aus den Quellen übernommen. Kopieren Sie jede Zahl mit ihrer Quellenangabe.
Höchstens 2,5 Sekunden
Antwortzeit1
Etwa 2 Monate
Zeit vom Start bis zu einer Lösung, die für Live-Tests bereit war1
50 %
Kürzere Entwicklungszeit durch Amazon Bedrock1
Was es erforderte
Kosten, Teamgröße und Zeitplan wurden in den Quellen nicht veröffentlicht.
Das Problem
DoorDash erhält jeden Tag Hunderttausende Supportanfragen von Verbrauchern, Händlern und Dashern (seinen Lieferfahrern). Laut Fallstudie rufen Dasher am liebsten unterwegs an. Sie brauchen also schnelle Antworten mit wenig Verzögerung. DoorDash hatte bereits ein IVR-Telefonsystem auf Basis von Amazon Connect und Amazon Lex.
Was sie gebaut haben
Einen Self-Service-Sprachassistenten, der Fragen von Dashern anhand der öffentlichen Hilfecenter-Inhalte von DoorDash beantwortet. Er senkt die Zahl der Anrufe, die einen menschlichen Mitarbeiter brauchen.
Wie sie vorgegangen sind
DoorDash arbeitete etwa acht Wochen mit dem AWS Generative AI Innovation Center zusammen. Amazon Connect nimmt die Anrufe entgegen. Claude-Modelle auf Amazon Bedrock erzeugen die Antworten, und Knowledge Bases for Amazon Bedrock ruft Hilfecenter-Inhalte ab, um sie zu untermauern. DoorDash setzte wegen der Geschwindigkeit auf Claude 3 Haiku. Ein Framework auf Amazon SageMaker führt A/B-Tests durch, verfolgt Erfolgskennzahlen und gleicht Antworten mit Referenzdaten ab. Die Fallstudie nennt außerdem, dass Claude vor Halluzinationen, Prompt-Injection und beleidigender Sprache schützen hilft.
Ergebnisse
AWS berichtet, die Lösung sei nach etwa zwei Monaten bereit für Live-Tests gewesen, mit 50 % weniger Entwicklungszeit auf Bedrock und 50-facher Testkapazität bei automatisierten Tests. Antworten kommen in höchstens 2,5 Sekunden. Die Lösung bearbeitet Hunderttausende Dasher-Anrufe pro Tag und hat die Weiterleitungen an Mitarbeiter um Tausende pro Tag gesenkt.
Alle berichteten Zahlen
| Messgröße | Wert | Quellenangabe |
|---|---|---|
| Antwortzeit | Höchstens 2,5 Sekunden1 | |
| Zeit vom Start bis zu einer Lösung, die für Live-Tests bereit war | Etwa 2 Monate1 | |
| Kürzere Entwicklungszeit durch Amazon Bedrock | 50 %1 | |
| Mehr Kapazität für automatisierte Tests | 50-fach1 | |
| Bearbeitete Dasher-Anrufe pro Tag | Hunderttausende1 |
Erkenntnisse für Ihr Projekt
Bei Sprache ist Latenz eine Anforderung. DoorDash wählte ein kleines, schnelles Modell (Claude 3 Haiku), um bei höchstens 2,5 Sekunden zu bleiben.
Ein früh gebautes automatisiertes Testverfahren erlaubte dem Team, Tausende Tests pro Stunde laufen zu lassen und mit Referenzantworten zu vergleichen.
Stützen Sie die Antworten per Retrieval auf das öffentliche Hilfecenter. So sind zum Start keine eigenen Datenanbindungen nötig.
Einschränkungen
- Einzige Quelle ist eine Fallstudie von AWS, die gemeinsam mit DoorDash entstand. Die Zahlen stammen vom Anbieter und wurden nicht unabhängig geprüft.
- Die Seite der Fallstudie trägt kein Veröffentlichungsdatum. Der Einsatzmonat ist eine Annäherung: Die Seite sagt, der Test sei Anfang 2024 abgeschlossen worden.
- Der Assistent beantwortet Fragen. Aktionen über den Logistik-Workflow-Dienst von DoorDash werden als geplant beschrieben, nicht als bereits aktiv.
Quellen
- Building a Generative AI Contact Center Solution for DoorDash Using Amazon Bedrock, Amazon Connect Customer, and Anthropic's Claude
Amazon Web Services · Ohne Datum · Fallstudie des Anbieters · aws.amazon.com
In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.