Przetłumaczono z angielskiego oryginału. Liczby i źródła pozostają bez zmian. Przeczytaj angielski oryginał
DoorDash
DoorDash buduje asystenta głosowego dla Dasherów z Claude na Amazon Bedrock
DoorDash we współpracy z AWS Generative AI Innovation Center zbudował głosowego asystenta samoobsługowego dla Dasherów, wykorzystującego Claude 3 Haiku firmy Anthropic na Amazon Bedrock oraz Amazon Connect. Według AWS obsługuje setki tysięcy połączeń Dasherów dziennie, odpowiadając w 2,5 sekundy lub krócej.
Kluczowe liczby
Przepisane dokładnie ze źródeł. Skopiuj każdą liczbę wraz z przypisem.
Około 2 miesięcy
Czas od startu do rozwiązania gotowego do testów na żywo1
50 %
Skrócenie czasu tworzenia dzięki Amazon Bedrock1
Ile to kosztowało
Koszt, wielkość zespołu i harmonogram nie zostały ujawnione w źródłach.
Problem
DoorDash otrzymuje dziennie setki tysięcy zgłoszeń do obsługi od konsumentów, sprzedawców i Dasherów (swoich kurierów). Według studium przypadku Dasherzy wolą dzwonić w trasie, więc potrzebują szybkich odpowiedzi bez dużego opóźnienia. DoorDash miał już system telefoniczny IVR zbudowany na Amazon Connect i Amazon Lex.
Co zbudowano
Głosowego asystenta samoobsługowego, który odpowiada na pytania Dasherów na podstawie publicznych treści centrum pomocy DoorDash. Zmniejsza to liczbę połączeń wymagających konsultanta.
Jak to zrobiono
DoorDash pracował około ośmiu tygodni z AWS Generative AI Innovation Center. Amazon Connect obsługuje połączenia. Modele Claude na Amazon Bedrock generują odpowiedzi, a Knowledge Bases for Amazon Bedrock pobiera treści centrum pomocy, aby je ugruntować. DoorDash wybrał Claude 3 Haiku ze względu na szybkość. Framework na Amazon SageMaker prowadzi testy A/B, śledzi wskaźniki powodzenia i sprawdza odpowiedzi względem danych wzorcowych. Studium przypadku dodaje, że Claude pomaga chronić przed halucynacjami, wstrzykiwaniem promptów i obraźliwym językiem.
Wyniki
AWS podaje, że rozwiązanie było gotowe do testów na żywo po około dwóch miesiącach, przy 50 % krótszym czasie tworzenia na Bedrock i 50 razy większej przepustowości testów automatycznych. Odpowiedzi pojawiają się w 2,5 sekundy lub krócej. Rozwiązanie obsługuje setki tysięcy połączeń Dasherów dziennie i zmniejszyło liczbę przekierowań do konsultantów o tysiące dziennie.
Wszystkie zgłoszone liczby
| Miara | Liczba | Przypis |
|---|---|---|
| Czas odpowiedzi | 2,5 sekundy lub krócej1 | |
| Czas od startu do rozwiązania gotowego do testów na żywo | Około 2 miesięcy1 | |
| Skrócenie czasu tworzenia dzięki Amazon Bedrock | 50 %1 | |
| Wzrost przepustowości testów automatycznych | 50 razy1 | |
| Obsłużone połączenia Dasherów dziennie | Setki tysięcy1 |
Wnioski dla Twojego projektu
W obsłudze głosowej opóźnienie jest wymaganiem. DoorDash wybrał mały, szybki model (Claude 3 Haiku), aby zmieścić się w 2,5 sekundy lub krócej.
Wczesne zbudowanie zautomatyzowanego systemu oceny pozwoliło zespołowi uruchamiać tysiące testów na godzinę i porównywać odpowiedzi z wzorcowymi.
Opierajcie odpowiedzi na publicznym centrum pomocy dzięki wyszukiwaniu dokumentów. Do startu nie są potrzebne własne integracje danych.
Zastrzeżenia
- Jedynym źródłem jest studium przypadku AWS opracowane wspólnie z DoorDash; liczby pochodzą od dostawcy i nie zostały niezależnie zweryfikowane.
- Strona studium przypadku nie ma daty publikacji. Miesiąc wdrożenia jest przybliżony: strona podaje, że test zakończył się na początku 2024 roku.
- Asystent odpowiada na pytania; działania przez usługę przepływów logistycznych DoorDash opisano jako planowane, a nie działające.
Źródła
- Building a Generative AI Contact Center Solution for DoorDash Using Amazon Bedrock, Amazon Connect Customer, and Anthropic's Claude
Amazon Web Services · Bez daty · Studium przypadku dostawcy · aws.amazon.com
Streszczone własnymi słowami na podstawie powyższych źródeł. Zauważyłeś błąd? Zobacz sprostowania.