Nous sommes heureux de proposer un aperçu de QnAIntent dans Amazon Lex. QnAIntent permet aux développeurs de connecter en toute sécurité les modèles de fondation (FM) aux données de l’entreprise pour la génération augmentée de récupération (RAG). En donnant accès aux données de l’entreprise, les FM génèrent des réponses plus pertinentes, précises et contextuelles. L’intention QnA peut être utilisée avec des robots Lex nouveaux ou existants pour automatiser les questions fréquemment posées (FAQ) via des canaux texte et vocaux, tels qu’Amazon Connect.
QnAIntent aide les développeurs de robots à automatiser les questions des clients et à éviter les transferts inutiles vers des représentants humains. Les développeurs n’ont plus besoin de prédire et de gérer un large éventail de FAQ en créant de nombreuses variantes d’intentions, d’exemples d’énoncés, d’emplacements et d’invites. En connectant simplement le nouveau QnAIntent aux sources de connaissances de l’entreprise, un robot peut immédiatement traiter les questions sur le contenu autorisé telles que « quels documents dois-je soumettre pour une réclamation en cas d’accident ? » QnAIntent prend en charge les bases de connaissances pour Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch et Amazon Kendra. Les développeurs peuvent également choisir entre un résumé de réponse génératif ou une correspondance de réponse exacte, permettant ainsi de contrôler le contenu de la réponse du robot. QnAIntent est désormais disponible en version préliminaire en anglais dans les régions USA Est (Virginie du Nord) et USA Ouest (Oregon). Pour en savoir plus, visitez la page de documentation Amazon Lex.
Vous pouvez lire l’article original (en Angais) sur le siteaws.amazon.com