एंटरप्राइज ज्ञान को वॉइस एजेंट्स में लागू करना

जैसे-जैसे संगठन कर्मचारियों और ग्राहकों का समर्थन करने के लिए वॉइस एजेंट्स को अपनाते हैं, उन एजेंट्स पर निर्भर जानकारी की गुणवत्ता उनके प्रदर्शन में एक महत्वपूर्ण कारक बन जाती है। एजेंट्स खुद से अच्छी तरह से तर्क कर सकते हैं, लेकिन जब उनसे कंपनी की विशेष नीतियों, प्रोडक्ट विवरण, या आंतरिक प्रक्रियाओं को प्रतिबिंबित करने की उम्मीद की जाती है, तो उन्हें विश्वसनीय और अच्छी तरह से संरचित ज्ञान की आवश्यकता होती है।

एजेंट ज्ञान आधार इस नींव और विशेषज्ञता को प्रदान करते हैं। वे दस्तावेज़ीकरण, नीतियों, तकनीकी संदर्भ, प्रोडक्ट विनिर्देश, समर्थन सामग्री, और अन्य आंतरिक संसाधनों को संग्रहीत करते हैं। प्रभावी उपयोग के लिए, सामग्री को क्यूरेट, संगठित और संरचित किया जाना चाहिए ताकि एजेंट्स सटीक और आधारित उत्तर उत्पन्न कर सकें, बजाय इसके कि वे सामान्य मॉडल ज्ञान पर निर्भर करें जो अधूरा या पुराना हो सकता है।

यह गाइड एजेंट डिप्लॉयमेंट्स में एंटरप्राइज ज्ञान आधारों को प्रबंधित करने के लिए व्यावहारिक रणनीतियों का परिचय देता है, जिससे वॉइस एजेंट्स बड़े, विविध दस्तावेज़ संग्रहों पर भी लगातार प्रदर्शन कर सकें।

कैसे वॉइस एजेंट्स आपके ज्ञान आधार तक पहुंचते हैं

आप ElevenLabs एजेंट्स प्लेटफ़ॉर्म पर सीधे एक ज्ञान आधार कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। वह सामग्री आपके एजेंट के लिए बातचीत के दौरान उपलब्ध हो जाती है।

प्लेटफ़ॉर्म इस सामग्री के उपयोग के लिए दो मोड प्रदान करता है:

• संदर्भ में सीधे समावेश:छोटे ज्ञान आधारों के लिए सामग्री को सीधे मॉडल के संदर्भ विंडो में इंजेक्ट किया जाता है। यह न्यूनतम विलंबता के साथ त्वरित पहुंच प्रदान करता है और छोटे ज्ञान आधारों के लिए सबसे अच्छा काम करता है।
• रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG): जब एक ज्ञान आधार संदर्भ में फिट होने के लिए बहुत बड़ा होता है, तो सिस्टम इसके बजाय इसे खोजता है और उपयोगकर्ता की क्वेरी के आधार पर केवल सबसे प्रासंगिक अनुभागों को पुनः प्राप्त करता है।

जब RAG प्रभावी होता है और जब नहीं

प्रत्यक्ष इंजेक्शन और RAG के बीच निर्णय मुख्य रूप से ज्ञान आधार के आकार पर निर्भर करता है।

एक "प्रोडक्ट मैनुअल लाइब्रेरी" पर विचार करें जिसमें 1000 दस्तावेज़ हैं जो लगभग 2 मिलियन शब्दों (लगभग 2.6 मिलियन टोकन) के हैं। इस मामले में प्रत्यक्ष इंजेक्शन अधिकांश तेज़ LLMs की संदर्भ सीमाओं को पार कर जाता है और RAG सक्षम होता है। इसलिए, केवल प्रासंगिक स्निपेट्स को पुनः प्राप्त किया जाता है, जिससे संदर्भ प्रबंधनीय रहता है चाहे कुल ज्ञान आधार का आकार कुछ भी हो।

इसके विपरीत, 4-पृष्ठ की नीति दस्तावेज़ (~3,000 टोकन) के लिए, प्रत्यक्ष इंजेक्शन तेज़ और सरल है। RAG अनावश्यक विलंबता जोड़ देगा।

ElevenLabs प्लेटफ़ॉर्म इसे स्वचालित रूप से संभालता है: RAG को सक्षम करने का विकल्प केवल तब उपलब्ध होता है जब आपका ज्ञान आधार एक आकार तक पहुंच जाता है जहां पुनः प्राप्ति प्रत्यक्ष समावेश की तुलना में अधिक कुशल होगी।

प्रभावी ज्ञान आधार दस्तावेज़ तैयारी से शुरू होते हैं

यदि किसी एंटरप्राइज के पास एक बड़ा और विविध आंतरिक दस्तावेज़ आधार है, तो पहला कदम कार्यान्वयन नहीं है, बल्कि क्यूरेशन है। उत्कृष्ट स्रोत उत्कृष्ट उत्तर उत्पन्न करते हैं, जबकि खराब स्रोत त्रुटियों और भ्रम उत्पन्न करते हैं।

कार्यान्वयन से पहले क्यूरेट करें. पुराने ड्राफ्ट, प्रतिस्थापित संस्करण, और अप्रासंगिक सामग्री को संग्रहित या हटा दें। यदि किसी दस्तावेज़ का उपयोग ग्राहक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए नहीं किया जाना चाहिए, तो वह आपके ज्ञान आधार में नहीं होना चाहिए। यह क्यूरेशन सुनिश्चित करता है कि जानकारी का स्रोत विश्वसनीय बना रहे और पुनः प्राप्ति के दौरान शोर को कम करे।

डोमेन के अनुसार व्यवस्थित करें. शेष दस्तावेज़ों को HR नीतियों, प्रोडक्ट दस्तावेज़ीकरण, कानूनी समझौतों, तकनीकी मैनुअल, या ग्राहक समर्थन प्रक्रियाओं जैसे विशिष्ट, तार्किक श्रेणियों में संरचित करें। यह डोमेन संगठन ElevenLabs प्लेटफ़ॉर्म पर मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लोज़ को लागू करते समय महत्वपूर्ण हो जाता है, जहां विशेष एजेंट्स विशिष्ट ज्ञान क्षेत्रों को संभालते हैं।

गुणवत्ता पर ध्यान दें. कुछ उच्च-गुणवत्ता वाले दस्तावेज़ों का अच्छी तरह से क्यूरेट किया गया संग्रह मिश्रित-गुणवत्ता वाली फ़ाइलों की बड़ी संख्या से बेहतर प्रदर्शन करेगा। प्रत्येक डोमेन के भीतर पूर्णता, सटीकता, और प्रासंगिकता पर ध्यान केंद्रित करें। साफ, संगठित डेटा के साथ शुरुआत करना न केवल सर्वोत्तम अभ्यास है, बल्कि यह एक एजेंट के बीच का अंतर है जो उपयोगकर्ताओं को प्रसन्न करता है और एक जो उन्हें अप्रासंगिक या विरोधाभासी उत्तरों से निराश करता है।

ज्ञान आधार कार्यान्वयन रणनीतियाँ

एक बार जब आपके पास ज्ञान और पहुंच पैटर्न होते हैं, तो अगला प्रश्न यह है कि अपने एजेंट आर्किटेक्चर को ज्ञान आधार तक प्रभावी ढंग से पहुंचने के लिए कैसे सेट करें। संगठन सीधे ElevenLabs एजेंट्स प्लेटफ़ॉर्म पर लागू की जा सकने वाली पांच आर्किटेक्चरल दृष्टिकोणों में से चुन सकते हैं, जो ज्ञान के पैमाने और आवश्यकताओं के आधार पर सरल से जटिल कॉन्फ़िगरेशन तक प्रगति करते हैं।

1. सिंगल-एजेंट ज्ञान आधार

सबसे सरल कार्यान्वयन एक ज्ञान आधार को सीधे एक सिंगल एजेंट से जोड़ता है। अपने क्यूरेट किए गए दस्तावेज़ों को ElevenLabs एजेंट प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड करें ताकि एक ज्ञान आधार बनाया जा सके और इसे कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स में अपने एजेंट को असाइन करें। कोई वर्कफ़्लोज़, रूटिंग, या बाहरी उपकरणों की आवश्यकता नहीं है। यह दृष्टिकोण सबसे तेज़ समय-से-मूल्य प्रदान करता है - यह HR नीतियों, प्रोडक्ट दस्तावेज़ीकरण, या एकल प्रोडक्ट लाइन के लिए ग्राहक समर्थन जैसे केंद्रित उपयोग मामलों के लिए आदर्श है।

पैमाने पर सीमाएँ उभरती हैं। बहुत बड़े या अत्यधिक विविध ज्ञान आधारों के साथ प्रदर्शन खराब हो सकता है। विशेषज्ञता के बिना, एजेंट सभी दस्तावेज़ों को खोजता है, संभावित रूप से कम प्रासंगिक परिणामों को पुनः प्राप्त करता है जब ज्ञान बहुत अलग विषयों में फैला होता है। जब आप ज्ञान आधार विविधता के कारण सटीकता में गिरावट देखते हैं, तो यह मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लोज़ में विकसित होने का समय है।

2. मल्टी-एजेंट ज्ञान पृथक्करण

बड़े, विविध दस्तावेज़ संग्रहों के लिए, एक मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो आर्किटेक्चर कुशल स्केलिंग प्रदान करता है। एक ऑर्केस्ट्रेशन एजेंट आने वाले प्रश्नों का विश्लेषण करता है और उन्हें विशेष एजेंट्स को रूट करता है, जिनमें उनके डोमेन के लिए एक केंद्रित ज्ञान आधार होता है। जब कोई उपयोगकर्ता पूछता है "कैलिफ़ोर्निया में पेरेंटल लीव पॉलिसी क्या है?", तो सिस्टम इसे HR-संबंधित के रूप में पहचानता है और HR-विशेषज्ञ एजेंट को रूट करता है जिसके पास केवल HR दस्तावेज़ों तक पहुंच होती है।

कार्यान्वयन में प्रति डोमेन अलग-अलग ज्ञान आधार बनाना, विशेष नोड्स के साथ एक वर्कफ़्लो बनाना, और रूटिंग शर्तों को कॉन्फ़िगर करना शामिल है। छोटे, केंद्रित संदर्भ सटीकता में सुधार करते हैं और विलंबता को कम करते हैं, जबकि डोमेन पृथक्करण रखरखाव को सरल बनाता है क्योंकि प्रत्येक क्षेत्र स्वतंत्र रूप से अपडेट होता है। यह दृष्टिकोण उन एंटरप्राइज के लिए उपयुक्त है जो कई विषय क्षेत्रों में एजेंट्स को तैनात करते हैं।

3. हाइब्रिड दृष्टिकोण: खोज के लिए ज्ञान आधार, डेटा के लिए उपकरण

यह पैटर्न समझ को लुकअप से अलग करता है। ज्ञान आधार शब्दावली की पहचान करता है और इसे सिस्टम पहचानकर्ताओं से मैप करता है जो ज्ञान आधार में एक दस्तावेज़ के रूप में जोड़ा जाता है, जबकि वेबहुक उपकरण प्राधिकृत स्रोतों से वर्तमान डेटा पुनः प्राप्त करते हैं।

उदाहरण के लिए, जब पूछा जाता है "मेरे प्रीमियम प्लस प्लान का विवरण क्या है?", एजेंट अपने ज्ञान आधार का उपयोग करके प्लान ID PLAN_001 की पहचान करता है, फिर एक उपकरण को कॉल करता है जो आपके लाइव डेटाबेस से वर्तमान मूल्य निर्धारण और सुविधाओं के लिए क्वेरी करता है।

यह सटीकता की गारंटी देता है क्योंकि तथ्य डेटाबेस से आते हैं न कि LLM जनरेशन से, वर्तमान स्थिति को दर्शाने वाले वास्तविक समय डेटा प्रदान करता है, और लॉग किए गए टूल कॉल्स के माध्यम से ऑडिट ट्रेल्स बनाता है। यह उन मामलों में फिट बैठता है जिनमें दस्तावेज़ीकरण समझ और संरचित डेटा पुनः प्राप्ति दोनों की आवश्यकता होती है, जो ग्राहक समर्थन, खाता प्रबंधन, और ई-कॉमर्स में आम है जहां दस्तावेज़ अवधारणाओं की व्याख्या करते हैं लेकिन डेटाबेस वर्तमान तथ्यों को रखते हैं।

4. बाहरी वेक्टर डेटाबेस

संगठन अपने स्वयं के वेक्टर डेटाबेस (Pinecone, Weaviate, Qdrant) का प्रबंधन कर सकते हैं और इसे कस्टम वेबहुक उपकरणों के माध्यम से एक्सपोज़ कर सकते हैं। यह चंकिंग, एम्बेडिंग्स, और पुनः प्राप्ति एल्गोरिदम पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है लेकिन इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन से परिचालन ओवरहेड और बाहरी API कॉल्स से जोड़ी गई विलंबता को पेश करता है। यह लचीलापन जोड़ सकता है लेकिन परिचालन ओवरहेड और बाहरी विलंबता भी पेश करता है।

5. डुअल ब्रेन आर्किटेक्चर

कुछ एंटरप्राइज पहले से ही अपने स्वयं के (फाइन-ट्यून किए गए) LLMs बनाए रखते हैं, और उन्हें जोड़ने का सबसे प्रभावी तरीका ElevenLabs एजेंट प्लेटफ़ॉर्म के साथ सीधे (कस्टम LLM) या डुअल ब्रेन आर्किटेक्चर के माध्यम से है।

डुअल ब्रेन आर्किटेक्चर (दो LLMs सक्रिय) आमतौर पर उन मामलों में उपयोग किए जाते हैं जहां कस्टम LLM वास्तविक समय बातचीत को सुविधाजनक बनाने के लिए बहुत धीमा होता है। इन मामलों में जहां गहरी तर्क / अतिरिक्त संदर्भ की आवश्यकता होती है, एजेंट एक तेज़ LLM द्वारा संचालित होता है जो ग्राहक के कस्टम LLM को इनपुट के लिए कॉल कर सकता है, जिसे फिर संदर्भात्मक अपडेट के माध्यम से बातचीत में जोड़ा जाता है।

जैसे ये कॉल असिंक्रोनस होते हैं, बातचीत तरल रहती है जबकि बैकएंड भारी गणना करता है। यह दृष्टिकोण एंटरप्राइज को उनके मौजूदा AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्माण करने देता है।

निष्कर्ष

प्रभावी वॉइस एजेंट्स स्पष्ट, अच्छी तरह से संगठित ज्ञान पर निर्भर करते हैं। जब एंटरप्राइज जानकारी संरचित, सटीक, और एजेंट्स के लिए नेविगेट करने में आसान होती है, तो यह एक विश्वसनीय स्रोत बन जाती है जिससे वे आधारित और सुसंगत एजेंट उत्तर देने के लिए खींच सकते हैं।

ElevenLabs प्लेटफ़ॉर्म मूल ज्ञान आधार प्रबंधन, मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लोज़, वेबहुक इंटीग्रेशन, और व्यापक APIs प्रदान करता है जो एक साथ सहजता से काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जब साफ डेटा और उपयुक्त आर्किटेक्चर के साथ विचारपूर्वक लागू किया जाता है, तो एंटरप्राइज विशेषज्ञता प्राकृतिक बातचीत के माध्यम से सुलभ हो जाती है। अच्छी तरह से किया गया, यह सिर्फ एक कार्यान्वयन विवरण नहीं है, यह एक परिचालन लाभ है।

कैसे करें: दस्तावेज़ अपलोड का स्केलिंग

अपलोड करने से पहले समेकित करें।500 व्यक्तिगत फ़ाइलों को अपलोड करने के बजाय, एक डोमेन से सभी दस्तावेज़ों को एक फ़ाइल में मर्ज करें। यह प्रबंधन जटिलता को कम करता है, एजेंट कॉन्फ़िगरेशन को सरल बनाता है, और संबंधित सामग्री को एक साथ रखकर पुनः प्राप्ति में सुधार करता है।

दस्तावेज़ों को रणनीतिक रूप से समूहित करें प्रोडक्ट लाइन, क्षेत्र, विभाग, या कार्य के अनुसार। प्रत्येक समेकित ज्ञान आधार एक एजेंट (सिंगल-एजेंट) या एक विशेष एजेंट नोड (मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लोज़) को मैप करता है।

ElevenLabs API का लाभ उठाएं URL, टेक्स्ट, या फ़ाइलों से सामग्री अपलोड करने के लिए। अपने CI/CD पाइपलाइन में अपलोड को एकीकृत करें ताकि समेकन और अपडेट स्वचालित रूप से हो सकें जब भी स्रोत दस्तावेज़ीकरण बदलता है।

कैसे करें: स्वचालित ज्ञान ताज़ा

अपने दस्तावेज़ीकरण रिपॉजिटरी की निगरानी करें(Git, SharePoint, CMS)। जब परिवर्तन का पता चलता है, तो अद्यतन दस्तावेज़ों को समेकित करने के लिए स्वचालित पुनःप्रसंस्करण को ट्रिगर करें।

API का उपयोग करके ज्ञान आधारों को प्रोग्रामेटिक रूप से अपडेट करें। एक सामान्य वर्कफ़्लो: दस्तावेज़ीकरण अपडेट → CI/CD पाइपलाइन ट्रिगर → दस्तावेज़ समेकित → ज्ञान आधार को बदलने के लिए API कॉल → एजेंट्स तुरंत अद्यतन जानकारी तक पहुंचते हैं।

दस्तावेज़ीकरण को कोड की तरह ट्रीट करें। ज्ञान आधार अपडेट को कोड डिप्लॉयमेंट्स के समान DevOps कठोरता लागू करें। प्लेटफ़ॉर्म की API-प्रथम आर्किटेक्चर मौजूदा पाइपलाइनों के साथ एकीकरण को सरल बनाती है, मैनुअल हस्तक्षेप के बिना सटीकता और अनुपालन बनाए रखती है।