labs@atheron:~/industries/telecom/ai$ train agent --grounded

KI für Telekom

Service-Agenten und Alarmkorrelation, jedes auf seinem eigenen Weg.

Netzbetreiber haben zwei Warteschlangen, die KI verkürzen kann: Kunden, die einfache Fragen stellen wollen, und Alarme, die darauf warten, dass jemand die Ursache findet. Das Erste passt zu einem Spitzenmodell, das aus Ihren öffentlichen Hilfeinhalten arbeitet. Das Zweite braucht ein Modell, das auf Ihrem eigenen Netz trainiert ist.

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// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

Der richtige Weg für jede Aufgabe

Ein Service-Agent auf einem Spitzenmodell startet schnell und bewältigt hohes Aufkommen. Ein Alarmmodell wird auf Ihrer eigenen Historie trainiert, weil kein allgemeines Modell Ihr Netz kennt.

Kontodaten über Ihre Werkzeuge

Der Service-Agent fragt ein Konto erst ab, nachdem sich der Kunde angemeldet hat, über Schnittstellen, die Sie kontrollieren, und sieht nie Kartennummern.

Ein Mensch für die schwierigen Fälle

Der Agent übergibt mit dem Gespräch und dem, was er versucht hat, sodass der Kunde sich nicht wiederholen muss.

An früheren Vorfällen bewertet

Das Alarmmodell wird an Vorfällen gemessen, die Ihr Team schon gelöst hat, und geht erst live, wenn es sie so bündelt, wie das Team es tat.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppKISpitzenmodell

Kundenservice-Agent

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Das Serviceteam eines Netzbetreibers beantwortet den ganzen Tag dieselben Fragen zu Rechnungen, Störungen und Umzügen, und Kunden warten, während die schwierigen Fälle in derselben Warteschlange liegen.

// Was wir bauen würden

Ein Service-Agent im Website-Chat und in der App, der aus den eigenen Hilfeinhalten des Netzbetreibers antwortet, Störungen prüft und eine Rechnung erklärt, nachdem sich der Kunde angemeldet hat, und mit angehängtem Gespräch an einen Menschen übergibt. Er nutzt ein Spitzenmodell über dessen API: der schnellste Anfang für ein Produkt mit hohem Aufkommen, bei dem die Inhalte öffentlich sind und Kontoabfragen über Werkzeuge laufen, die Sie kontrollieren.

// Was drin ist

Antworten auf Grundlage Ihres Hilfe-Centers und Ihrer Tarifbedingungen, mit Links
Störungsstand je Adresse aus Ihren Netzsystemen
Rechnungserklärungen nach der Anmeldung des Kunden, ohne Kartendaten im Gespräch
Übergabe an einen Mitarbeiter mit dem ganzen Gespräch und dem, was versucht wurde
Englisch und Französisch, mit einem Prüfsatz, der vor jeder Änderung läuft

// Tech-Stack

API eines Spitzenmodells
Next.js
PostgreSQL mit pgvector
Schnittstellen zu CRM und Abrechnung
AWS

// Schätzung

Entwicklung: ≈ 114.000 USD bis 175.000 USD, delivered within 22 weeksCAD 163,000 to 249,300
Hosting: ≈ 3.660 USD im MonatCAD 5,205 im Monat
Support: ≈ 2.500 USD im MonatCAD 3,565 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg: Spitzenmodell
Laufende Modellkosten: ≈ 3.480 USD im MonatCAD 4,955 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 3.9 weeks
Fonctions principales: 1.4 to 1.9 weeks
Développement complet: 0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel: 3.9 to 6.4 weeks
Tests et corrections: 0.9 to 1.9 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Nicht in unserer Hand, und im Kalender berücksichtigt

Accès de test par votre équipe TI: 1 to 4 weeks
Test d’intrusion par la firme de votre choix: 2 to 4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%: CAD 32,600 to 49,860
Découverte 2%: CAD 3,260 to 4,986
Spécification et plan d’évaluation 10.2%: CAD 16,626.00 to 25,428.60
Maquettes approuvées 2%: CAD 3,260 to 4,986
Fonctions principales 6.2%: CAD 10,106.00 to 15,456.60
Développement complet 4.1%: CAD 6,683.00 to 10,221.30
Projet pilote fonctionnel 30.7%: CAD 50,041.00 to 76,535.10
Tests et corrections 2%: CAD 3,260 to 4,986
Mise en ligne 2%: CAD 3,260 to 4,986
Production 10.8%: CAD 17,604.00 to 26,924.40
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 16,300 to 24,930

Von diesem Beispiel aus starten

BeispielprojektWeb-AppKIEigenes LLM

Modell zur Korrelation von Netzalarmen

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Eine einzelne Störung erzeugt Hunderte Alarme im ganzen Netz, und das Betriebszentrum verbringt die erste Stunde damit, die Ursache von Hand zu finden.

// Was wir bauen würden

Ein eigenes Modell, auf der eigenen Alarmhistorie und den Störungstickets des Netzbetreibers trainiert, das zusammengehörige Alarme bündelt, die wahrscheinliche Ursache und die betroffenen Kunden vorschlägt und dem Betriebsteam zeigt, warum, betrieben im eigenen Cloud-Konto des Netzbetreibers.

// Was drin ist

Alarme als Datenstrom aus Ihren Netzmanagementsystemen
Zusammengehörige Alarme zu einem Vorfall gebündelt, die wahrscheinliche Ursache zuerst
Betroffene Dienste und Kunden für das Serviceteam aufgelistet
Ein Modell, auf Ihrer eigenen Alarm- und Tickethistorie trainiert und an früheren Vorfällen bewertet
Das Betriebsteam bestätigt oder teilt Bündel, und seine Korrekturen gehen in die nächste Trainingsrunde

// Tech-Stack

PyTorch
Kafka
Python
Next.js
AWS

// Schätzung

Entwicklung: ≈ 166.000 USD bis 253.000 USD, delivered within 36 weeksCAD 235,800 to 360,000
Hosting: ≈ 7.020 USD im MonatCAD 10,000 im Monat
Support: ≈ 5.010 USD im MonatCAD 7,135 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg: Eigenes LLM
Laufende Modellkosten: ≈ 6.530 USD im MonatCAD 9,300 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 4.4 weeks
Fonctions principales: 1.9 to 3.4 weeks
Développement complet: 1.4 to 2.4 weeks
Entraînement: 8.9 to 15.4 weeks
Tests et corrections: 0.4 weeks
Évaluation et tests adverses: 3.9 to 4.4 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Nicht in unserer Hand, und im Kalender berücksichtigt

Accès de test par votre équipe TI: 1 to 4 weeks
Test d’intrusion par la firme de votre choix: 2 to 4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%: CAD 46,920 to 71,760
Découverte 1.3%: CAD 3,049.80 to 4,664.40
Données et plan d’évaluation 8.2%: CAD 19,237.20 to 29,421.60
Maquettes approuvées 1.3%: CAD 3,049.80 to 4,664.40
Fonctions principales 4%: CAD 9,384 to 14,352
Développement complet 2.6%: CAD 6,099.60 to 9,328.80
Entraînement 24.8%: CAD 58,180.80 to 88,982.40
Tests et corrections 1.3%: CAD 3,049.80 to 4,664.40
Évaluation et tests adverses 16.5%: CAD 38,709 to 59,202
Mise en ligne 1.3%: CAD 3,049.80 to 4,664.40
Production 8.7%: CAD 20,410.20 to 31,215.60
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 23,460 to 35,880
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 1,200. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

Von diesem Beispiel aus starten

// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Gehen Kundendaten an den Modellanbieter?

Das Gespräch wird gesendet, also halten wir persönliche Angaben daraus heraus, wo wir können, und fragen Konten über Ihre eigenen Werkzeuge ab. Wo das nicht reicht, ist ein Open-Source-Modell in Ihrer Cloud die Alternative, und wir preisen sie.

Woraus lernt das Alarmmodell?

Aus Ihrer Alarmhistorie und den Störungstickets, die sie erklären. Je mehr Vorfälle mit bekannter Ursache, desto besser bündelt es neue.

Kann der Service-Agent neben Englisch auch Französisch?

Ja. Er antwortet in der Sprache des Kunden, und der Prüfsatz deckt beide ab.

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// weiter

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Sagen Sie uns, was Sie vorhaben. Wir melden uns mit einer Spanne und den Fragen, die sie eingrenzen würden. Oder buchen Sie ein Gespräch und wir reden darüber.

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