Traduit de l’original anglais. Les chiffres et les sources sont inchangés. Lire l’original en anglais
DoorDash
DoorDash crée un assistant vocal pour ses Dashers avec Claude sur Amazon Bedrock
DoorDash a collaboré avec l’AWS Generative AI Innovation Center pour créer un assistant vocal en libre-service destiné aux Dashers, avec Claude 3 Haiku d’Anthropic sur Amazon Bedrock et Amazon Connect. Selon AWS, il traite des centaines de milliers d’appels de Dashers par jour, avec des réponses en 2,5 secondes ou moins.
Chiffres clés
Repris tels quels des sources. Copiez n’importe quel chiffre avec sa citation.
Environ 2 mois
Délai entre le démarrage et une solution prête pour les tests en conditions réelles1
50 %
Réduction du temps de développement grâce à Amazon Bedrock1
Ce que cela a demandé
Le coût, la taille de l’équipe et le calendrier ne sont pas communiqués dans les sources.
Le problème
DoorDash reçoit chaque jour des centaines de milliers de demandes d’assistance de la part de consommateurs, de commerçants et de Dashers (ses livreurs). Selon l’étude de cas, les Dashers préfèrent appeler pendant qu’ils sont sur la route : il leur faut donc des réponses rapides, avec peu de délai. DoorDash disposait déjà d’un système téléphonique à serveur vocal interactif (SVI) construit sur Amazon Connect et Amazon Lex.
Ce qu’ils ont construit
Un assistant vocal en libre-service qui répond aux questions des Dashers en s’appuyant sur le contenu public du centre d’aide de DoorDash. Il réduit la fréquence à laquelle les appels nécessitent un conseiller humain.
Comment ils s’y sont pris
DoorDash a travaillé environ huit semaines avec l’AWS Generative AI Innovation Center. Amazon Connect gère les appels. Les modèles Claude sur Amazon Bedrock génèrent les réponses, et Knowledge Bases for Amazon Bedrock récupère le contenu du centre d’aide pour les ancrer dans des sources. DoorDash a retenu Claude 3 Haiku pour sa rapidité. Un cadre Amazon SageMaker exécute les tests A/B, suit les indicateurs de réussite et compare les réponses aux données de référence. L’étude de cas précise aussi que Claude aide à se prémunir contre les hallucinations, les injections de prompt et les propos abusifs.
Résultats
AWS indique que la solution était prête pour des tests en conditions réelles en environ deux mois, avec 50 % de temps de développement en moins sur Bedrock et une capacité de tests automatisés multipliée par 50. Les réponses arrivent en 2,5 secondes ou moins. La solution traite des centaines de milliers d’appels de Dashers par jour et a réduit de milliers par jour les renvois vers des conseillers humains.
Tous les chiffres publiés
| Indicateur | Chiffre | Citation |
|---|---|---|
| Temps de réponse | 2,5 secondes ou moins1 | |
| Délai entre le démarrage et une solution prête pour les tests en conditions réelles | Environ 2 mois1 | |
| Réduction du temps de développement grâce à Amazon Bedrock | 50 %1 | |
| Hausse de la capacité de tests automatisés | 50 fois1 | |
| Appels de Dashers traités par jour | Des centaines de milliers1 |
Enseignements pour votre projet
Pour la voix, la latence est une exigence. DoorDash a choisi un modèle petit et rapide (Claude 3 Haiku) pour rester à 2,5 secondes ou moins.
Construire tôt un dispositif d’évaluation automatisée a permis à l’équipe d’exécuter des milliers de tests par heure et de comparer les réponses à des réponses de référence.
Appuyez les réponses sur le centre d’aide public grâce à la recherche documentaire : aucune intégration de données sur mesure n’est nécessaire pour démarrer.
Réserves
- La seule source est une étude de cas d’AWS rédigée avec DoorDash ; les chiffres sont communiqués par le fournisseur et n’ont pas été vérifiés de façon indépendante.
- La page de l’étude de cas n’est pas datée. Le mois de déploiement est approximatif : la page indique que le test s’est achevé début 2024.
- L’assistant répond à des questions ; les actions via le service de flux logistiques de DoorDash sont décrites comme prévues, et non comme déjà en service.
Sources
- Building a Generative AI Contact Center Solution for DoorDash Using Amazon Bedrock, Amazon Connect Customer, and Anthropic's Claude
Amazon Web Services · Sans date · Étude de cas de l’éditeur · aws.amazon.com
Résumé dans nos propres mots à partir des sources ci-dessus. Une erreur ? Consultez les corrections.