基于某中心Bedrock的DIVA物流智能助手技术解析

背景

DTDC是印度领先的综合快递物流服务商，每月需处理超过40万次客户查询（包括包裹追踪、服务可用性检查等）。原有DIVA物流助手采用刚性流程设计，导致用户体验差且人工客服压力大。

技术架构

核心组件：

1. 某中心Bedrock Agents

   • 动态解析用户自然语言意图
   • 通过Lambda函数触发以下API交互：
     • 实时包裹追踪系统API
     • 区域服务可用性检查API
     • 运费计算API
     • 工单创建API

2. 知识库系统

   • 数据源：企业网站内容、内部文档、FAQ
   • 向量存储：基于某中心OpenSearch Service实现语义搜索
   • 备用机制：当知识库无匹配时返回预配置响应

3. 数据处理流程

   graph LR A[用户查询] --> B[某中心App Runner] B --> C[Bedrock Agents意图识别] C --> D{Lambda函数调用} D --> E[外部API数据获取] E --> F[Claude 3.0生成响应] F --> G[用户界面]

关键创新

• 混合处理模式：

  • 简单查询：直接通过知识库响应（准确率提升29%）
  • 复杂请求：API数据+LLM上下文生成（减少48.6%人工工单）

• 监控体系：

  • 某中心CloudWatch记录意图识别/API调用日志
  • 某中心GuardDuty实时威胁检测

实施效果

指标	改进幅度
客服工单量	↓51.4%
响应准确率	93%
平均处理时间	↓62%

安全合规

• 所有交互数据通过某中心IAM进行权限控制
• 符合GDPR的数据处理流程
• 对话记录加密存储于某中心RDS PostgreSQL

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